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本书共分5篇，第1篇为入门篇（1章～5章），讲解了Python编程的基础知识，包括Python简介与安装、基本语法、常用语句与运算、字符串、列表、元组、字典与集合等；第2篇为进阶篇（6章～10章），讲解了Python编程的进阶知识，包括函数、模块与包的应用、文件操作、异常处理、面向对象编程等；第3篇为高级篇（11章～16章），讲解了Python编程的相关高级应用知识，包括时间和日期、正则表达式、多任务编程、网络编程、数据库等；第4篇为爬虫应用篇（17章～18章），主要讲解了Python在网络数据采集、页面内容提取等爬虫相关的技术知识；第5篇为Web开发篇（19章～20章），主要讲解了Django框架与Flask框架的应用，帮助读者掌握Web开发技术。 本书轻理论，重实践，目的是用低的学习成本，让读者快速上手Python编程与应用开发。 本书既适合非计算机专业出身的编程初学者
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传统教材的不足：传统教材的风格偏重理论定义和运算技巧，想以此高效地打下机器学习的数学基础，针对性和可读性并不佳。 《机器学习线性代数基础：Python语言描述》的优势：本书以机器学习涉及的线性代数核心知识为重点，进行新的尝试和突破：从坐标与变换、空间与映射、近似与拟合、相似与特征、降维与压缩这5个维度，环环相扣地展开线性代数与机器学习算法紧密结合的核心内容。
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1.金融大数据分析新模式：让金融大数据分析更高效、更快捷、更完美。2.全流程解析：涵盖获取金融数据到数据处理、数据可视化、探索、建模，再到机器学习和深度学习等全流程应用。3.实战检验：ChatGPT结合多种金融大数据分析工具及案例实操讲解，理解更加透彻。4.快速提高金融大数据分析效率：揭秘ChatGPT与金融大数据分析高效融合的核心方法论和实践经验。
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