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Python程序设计及其应用 高等学校计算机技术类课程规划教材 李忠月著
本书是面向实践的 Python 编程，不仅介绍 Python 的基础知识，而且设计了大量的案例。一些重要、 难懂的案例还有配套的微课视频，读者可以扫描书中的二维码观看。
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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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机器之所以能学习，来源于大量的数据分析。《Python 3 数据分析与机器学习实战》首先讲述数据分析的过程，然后详细介绍常用的机器学习理论、算法与案例（大型案例 29 个），终以解决实际问题驱动成书。 本书主要介绍的机器学习算法及数据分析方法，包括数据预处理、分类问题、预测问题、网络爬虫、数据降维、数据压缩、关联分析、集成学习和深度学习等。全书分三大部分共 17章 ：第 0~3 章介绍 Python 的基础知识、安装和基本语法；第 4~7 章介绍 Python 的基本编程、机器学习基础及 Python 中常用的第三方库函数，并介绍数据预处理的基本方法；第 8~16 章分别介绍常用的机器学习分析算法及深度学习等。每章都采用多个经典案例图文并茂地介绍机器学习的原理和实现方法。 本书通熟易懂，并免费全程同步教学录像和 Python 3 编程基础双录像，非常
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Python数据分析与量化投资朱顺泉北京大学出版社（正版旧书）9787301319352 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
◎《Python数据分析与量化投资》把Python技术和量化投资实例结合起来，分4个篇章介绍了Python工具、量化投资统计与计量分析方法、量化投资组合与资产定价理论及应用，以及量化投资策略。 ◎《Python数据分析与量化投资》实例丰富，有很强的针对性，各章详细介绍了实例的具体操作过程，读者只需按照所介绍的步骤按部就班地操作，就能掌握全书的内容。 ◎《Python数据分析与量化投资》可供经管类本科高年级学生与研究生参考使用，同时对从事数据分析的实际工作者也大有裨益。 ◎《Python数据分析与量化投资》配套实例的全部数据文件，可免费给读者提供。
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本书结合Python在数据分析领域的特点，介绍如何在数据平台上集成使用Python。本书内容分为3大部分。第1部分（第1~3章）为搭建开发环境和导入测试数据；第2部分（第4~12章）为Python对HDFS、Hive、Pig、HBase、Spark的操作，主要是对常用API的说明；第3部分（第13~16章）是在前面章节的基础上，介绍如何进行数据的分析、挖掘、可视化等内容。 本书不仅阐述了Python在大数据平台上的应用技巧，而且关于大数据平台管理和操作的介绍说明贯穿全书，因此对于希望学习大数据知识的读者，本书同样非常适合。
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（1）没有高深的理论，每一章都是以实例为主，读者可参考源码修改实例，就能得到自己想要的结果。目的就是让读者看得懂、学得会、做得出。（2）因为专注，所以专业。并行编程、网络编程略带难度；数据库、Django 框架功能强大，内容丰富。然而，本书并没有将这些组件的每一个细节都介绍到。因为笔者发现，只要牢牢掌握基础和项目开发中最常用的部分，就能触类旁通，顺利推进项目。（3）每章都配备常见面试题。目的是让读者看完讲解之后，尽快巩固知识，举一反三，学以致用，并为未来求职面试打下基础，少走弯路。（4）从小白到高手的捷径指南。本书既适合非计算机专业出身的编程初学者，也适合刚刚毕业或即将毕业走上工作岗位的广大学生，或已经有编程经验但想转行做 Python 应用开发的专业人士。同时，本书还可以作为广大职业院校、计算机培
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