多元统计分析--R与Python的实现 吴喜之（基于R应用的统计学丛书）中国人民大学出版社
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强化学习入门——基于Python（基于Python的数据分析丛书） 吴喜之 张敏中国人民大学出版社97873003138
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多元统计分析--R与Python的实现/基于R应用的统计学丛书
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Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787300313818 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 192页 Publisher 出版社 中国人民大学出版社 Publication Date 出版日期 2023-03-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它（含多语） Book Contents 内容简介 强化学习是机器学习的重要组成部分。本书采用理论与实践相结合的写法，从强化学习的基本概念开始，详细介绍了强化学习的算法理论和实践操作，配有Python代码实现，完整呈现强化学习算法的实践细节。通过这本书你将会： （1）理解强化学习*关键方面的问题。 （2）探索马尔可夫决策过程及动态规划的过程。 （3）深入理解强化学习的各种方法，包括MC方法，TD方法，深度学习Q方法，SARSA方法等。 （4）通过大量的现实例子及Python实现程序，不断地实践，成为强化学习的高手。
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深度学习入门(基于Python的实现)/基于Python的数据分析丛书
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大数据财务分析——基于Python（智能财会丛书） 张敏 王宇韬 9787300303864 中国人民大学出版社
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金融计量学 基于R和PYTHON 9787300312804
Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787300312804 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 324页 Publisher 出版社 中国人民大学出版社 Publication Date 出版日期 2023-01-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它（含多语） Book Contents 内容简介 金融计量学是一门对金融数据进行统计分析和计量建模的课程，是高等学校金融学专业本科生的专业核心课。本书在内容上以金融时间序列分析、金融空间计量、大数据金融为主线展开。具体包括金融时间序列的线性模型、协整与向量自回归（VAR）模型、GARCH族模型、Copula与金融计量、金融风险计量模型及其应用、极值事件突发事件与金融风险计量模型、分位数回归与金融计量、空间计量方法与金融计量、机器学习与金融计量、金融文本挖掘与金融大数据计量等，共计10章。 本书可
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强化学习入门 基于Python 吴喜之,张敏 编 中国人民大学出版社
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数据科学基础 基于R与Python的实现 吴喜之,张敏 编 中国人民大学出版社
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大数据分析 基于Python 普通高等学校应用型教材 大数据 余本国 中国人民大学出版社 9787300330372当当 月销量100 可开发票 报刊杂志类不支持七天无理由退换
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Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787300324784 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 276页 Publisher 出版社 中国人民大学出版社 Publication Date 出版日期 2024-01-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它（含多语） Book Contents 内容简介 时间序列分析是统计学科的一个重要分支，它主要研究随着时间的变化，事物发生、发展的过程，寻找事物发展变化的规律并预测未来的走势。在日常生产和生活中，时间序列比比皆是，所以目前时间序列分析方法广泛应用于经济、金融、天文、气象、海洋、物理、化学、医学、质量控制等诸多领域，成为众多行业经常使用的统计方法。 本书是基于Python编写的入门级时间序列分析教材，主要内容包括时间序列分析简介、时间序列的预处理、ARMA模型的性质、平稳序列的拟合与预测、
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贝叶斯数据分析——基于R与Python的实现 9787300283258
Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787300283258 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 304页 Publisher 出版社 中国人民大学出版社 Publication Date 出版日期 2020-07-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它（含多语） Book Contents 内容简介 贝叶斯统计是和基于频率的传统统计（频率派统计）不同的一套关于统计推断或决策的理论、方法与实践。本书除了介绍贝叶斯统计的基本概念之外，还介绍了各种贝叶斯模型的数学背景、与贝叶斯模型对应的各种计算方法，并基于数据例子来介绍如何通过各种软件实现数据分析。本书使用的软件是以R为平台的Stan和以Python为平台的PyMC3，它们都是人们喜爱的基于MCMC和C++编译器的贝叶斯编程软件，相信读者能够通过实践掌握它们。本书将使对贝叶斯统计感兴趣的广大群体获得强有力
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