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(1)理论讲解与实践结合。每个理论都有对应的实践代码讲解,读者参考源代码,完成实例,可以看到实验效果。 (2)知识教学与课后练部分章节末尾都配备思考与练旨在帮助读者巩固所学知识,并达到学以致用的目的。 (3)综合实战,学以致用。通过后两章完整案例的学以帮助读者针对特定场景快速设据分析与挖掘的方案。 (4)配套资源,轻松学会。赠送书中同步实例的相关源代码文件+知识的教学+制作精美的PPT课件。
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从推公式到写代码:代码是联系理论和现实的桥梁,本书通过代码实现*优化算法,将理论与实践相结合,在编程中思考算法的计算过程,并通过代码将算法应用在实际问题中,以达到解决问题的目的。
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《Python数据分析与大数据处理从入门到精通》主要讲解数据分析与大数据处理所需的技术、基础设施、核心概念、实施流程。从编程语言准备、数据采集与清洗、数据分析与可视化,到大型数据的分布式存储与分布式计算,贯穿了整个大数据项目开发流程。本书轻理论、重实践,目的是让读者快速上手。1篇首先介绍了Python的基本语法、面向对象开发、模块化设计等,掌握Python的编程方式。然后介绍了多线程、多进程及其相互间的通信,让读者对分布式程序有个基本的认识。第2篇介绍了网络数据采集、数据清洗、数据存储等技术。第3篇介绍了Python常用的数据分析工具,扩展了更多的数据清洗、插值方法,为最终的数据可视化奠定基础。第4篇是大数据分析的重点。首先介绍了Hadoop的框架原理、调度原理,MapReduce原理与编程模型、环境搭建,接着介绍了Spark框架原
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本书是狗熊会政委团队力作,特别适合数据科学领域的Python小白快速上手。——王汉生(北京大学光华管理学院教授)本书依托数据科学精品案例并结合大量场景和行业应用,让Python不再枯燥,更加有用、有趣。——李广雨(狗熊会CEO)仿照本书第8章的方法,我对本书书名进行了一次分词:Python、数据科学、实践。这三个关键词各自都拥有海量的书籍资料,但用生动有趣的语言将三者结合起来,却是一件极为难的事情。在阅读本书的过程中,我惊奇地发现原来日常生活中形形色色的数据能与Python编程发生如此奇妙的“化学反应”,而本书正是通过这种方式让读者真切地感受到数据科学的魅力。——邱怡轩(美国普渡大学统计学专业博士,卡内基梅隆大学博士后)
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Python入门到人工智能实战 【速开发票,此书为单本而非一套,支持7天无理由退换】
《Python 入门到人工智能实战》是针对零基础编程学习者编写的教程。从初学者角度出发,每章以问题为导向,辅以大量的实例,详细地介绍了Python 基础、机器学习,以及最好也最易学习的两个平台PyTorch 和Keras。 全书共20 章,包括Python 安装配置、Python 语言基础、流程控制语句、序列、函数、对象、文件及异常处理、数据处理和分析的重要模块(NumPy、Pandas)、机器学习基础、机器学习常用调优方法、神经网络、卷积神经网络,以及使用PyTorch、Keras 实现多个人工智能实战案例等。书中所有知识都结合具体实例进行讲解,涉及的程序代码给出了详细的注释,使读者可以轻松领会。
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本书力求简单、全面,坚持以实战为主、理论为辅,覆盖了 Web 开发的全部过程。 (1)案例教学。本书包含大量的示例代码,示例简洁且紧扣主题,读者只需参考源码,修改示例,就能得到自己想要的结果,真正实现了让读者看得懂、学得会、做得出。 (2)系统全面。全面讲解Python 基础、数据库基础、前端基础、Python Web流行框架、实战、运维部署等内容。由于 Python Web 不局限于某一个框架,所以本书分别讲解了当前比较流行的 4 个框架,使读者在开发工作中能做到融会贯通。 (3)贴身实训。全书安排了 12 个“实战演练”,都是作者多年的实战开发经验的总结。通过“实战演练”实训,读者能够尽快巩固知识,做到举一反三。 (4)排忧解难。全书安排了 26 个“新手问答”,帮助初学者解决常见疑难问题。
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