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Python预测分析实战 [美]阿尔瓦罗·富恩特斯（AlvaroFuentes）著,高蓉,李茂 译 9787115565
1. 涵盖从问题识别到模型部署的预测分析全过程 2. 基于Python语言实现，辅以实例，侧重于实战 3. 用Python实现高性能预测分析方案 4. 用Keras构建可实现预测的神经网络模型
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NLTK基础教程 用NLTK和Python库构建机器学习应用【正版图书，达额减，电子发票】 正版
自然语言处理（NLP）属于人工智能与计算机语言学的交叉领域，处理的是计算机与人类语言之间的交互问题。随着人机交互需求的日益增长，计算机具备处理当前主要自然语言的能力已经成为了一个必然趋势。NLTK正是这一领域中一个强大而稳健的工具包。在这本书中，我们首先会介绍一些与NLP相关的知识。然后，我们会探讨一些与数据科学相关的任务，通过这些任务来学习如何从零开始构建自定义的标识器和解析器。在此过程中，我们将会深度探索NLP领域的基本概念，为这一领域各种开源的Python工具和库提供具有实践意义的见解。接下来，我们将会介绍如何分析社交媒体网站，发现热门话题，进行舆情分析。后，我们还会介绍一些用于处理大规模文本的工具。在阅读完本书之后，您将会对NLP与数据科学领域中的概念有一个充分的了解，并能将这些知识应用到日常工
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Python编程入门与算法进阶（Python编程五至六级） 中国电子学会全国青少年软件编程等级考试Python编程五至六级推荐用书
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三步学Python python编程从入门到实践零基础入门学习Python3.9编程入门指南计算机编
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Scrapy是一个开源的Python爬虫框架，可以用来轻松提取从页面数据。Scrapy带有丰富的特性，可通过简单的编码或配置来访问，从而可以节省开发人员数周的开发时间，并高效地提取所需数据。Scrapy有一个高度活跃且迅速增长的社区，而且已经成为黑客、创业者和Web爬取专家的首 选框架。本书讲解了Scrapy的基础知识，讨论了如何从任意源提取数据，如何清理数据，以及如何使用Python和第三方API进行处理，以满足自身需求。本书还讲解了如何将爬取的数据高效地馈入数据库、搜索引擎和流数据处理系统（比如Apache Spark）。在学习完本书后，你将对数据爬取胸有成竹，并将数据应用在自己的应用程序中。本书内容：使用HTML和Xpath提取所需的数据；使用Python编写Scrapy爬虫，并在网络上进行爬取操作；将数据推送到任意数据库、搜搜引擎或分析系统的方法；配置爬虫，使其下载
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正版Python编程初学者指南9787115361448人民邮电出版社【正版图书可开发票】 图书价格为单本 如有需要请联系客服
如果你刚刚接触Python编程，而且正在寻找一本实用的教程，那么这本书为你量身打造。通过阅读本书，你不仅会学到很多实用的Python编程知识，还将懂得如何在实际工作中运用这些知识。本书各个章节都配有大量能够帮助你理解相关知识的范例。书中的每一个章节都会用一个完整的游戏来演示其中的关键知识点。每一章最后都会对该章的知识点进行小结，还会给出一些小练习让你试试身手。学完这本书之后，你就能熟练地运用Python了。不仅如此，你还可以把本书中学到的基本编程知识运用到其他的编程语言上去。在学习Python编程的过程中，你将创建出许多简单的小游戏。 通过本书，你将会学到： 字符串的构建、切片和索引； 定义函数； 读写文本文件； 创建并操作sprite； 面向对象编程； 创建GUI； 处理声音和音乐，创建动画。 本书的网站上都有些什么？ Python 3.1.1
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正版图书 Python 数据分析 人民邮电出版社 9787115481177 正版图书支持发票 七天无理由退货让您购物无忧
Python拥有许多强大的程序库，已经成为进行各种数据分析和预测建模任务的流行平台。Python的应用范围很广，拓展性很大。本书介绍了众多的Python模块，例如Matplotlib、statsmodels、scikit-learn和NLTK。同时，本书还介绍了Python如何与外部环境（例如R、Fortran、C/C++和Boost库）进行交互。 通过阅读本书，你将学会如何使用Python处理和操作数据，并完成复杂的分析和建模。我们将借助NumPy和Pandas来学习数据的各种操作。本书将介绍如何从各种数据源（例如SQL、NoSQL、CSV文件和HDF5）中存储和检索数据。此外，我们还将学习如何通过可视化库实现数据的可视化，以及信号处理、时间序列、文本数据分析、机器学习和社交媒体分析等主题。
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Python3网络爬虫开发实战【正版图书，达额减，电子发票】 正版
案例丰富，注重实战 博客文章过百万的静觅大神力作 全面介绍了数据采集、数据存储、动态网站爬取、App爬取、验证码破解、模拟登录、代理使用、爬虫框架、分布式爬取等知识 涉及的库或工具：urllib、requests、Beautiful Soup、XPath、pyquery、redis-py、PyMongo、PyMySQL、Selenium、Splash、Charles、mitmproxy、mitmdump、Appium、pyspider、Scrapy、Scrapy-Redis、Scrapy-Splash、Docker、Bloom Filter、Gerapy等
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