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（1）实战技能：本书讲解了Python编程从入门到精通可能涉及的100个关键技能。（2）关键练习：100个关键技能，对应100个关键练习，能学会用。（3）关键视频：重点、难点，都有视频讲解，降低了学习难度曲线。
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◎本书把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。◎本书实例丰富，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。◎本书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。◎本书配套实例的全部数据文件。
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本书以独立的、需求清晰的编程任务为实验单元，按照《Python程序设计案例教程》的章序进行编写。本书不仅涵盖了Python语言的基本知识，而且展示了3个较高层级的主题：如何利用面向对象的思想通过“类”实现复杂问题求解和组织代码；如何利用Python实现网络爬虫；如何实现Python在科学计算与可视化方面带来的便利。通过本书编程任务，将Python程序设计知识融汇到解决实际应用问题中，使读者感受到Python语言的简洁和魅力。本书不仅可作为实验用书与《Python程序设计案例教程》配套使用，也可单独作为Python程序设计实践教程。
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Python量化金融编程从入门到精通 【佳倪文化 正版图书】
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1.理论与实践相结合：基于工程代码，每个理论都有对应的实践代码讲解，读者参考源码完成实例，就可以看到实践效果。 2.提供实训与学习问答：每章都有实训和学习问答，方便读者在学习后尽快巩固知识点，以便做到举一反三，学以致用。 3.内容知识体系系统、完整：剖析区块链的主要算法与底层原理，系统介绍区块链去中心化应用的开发流程。 4.易学易懂，实战项目检验：零基础读者也能轻松学会Python语言和区块链应用开发两大知识体系。
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Python机器学习一本通 杨志晓；范艳峰 北京大学出版社 【速开发票，此书为单本而非一套，支持7天无理由退换】
《Python机器学习一本通》结合了Python和机器学习两个热门领域，通过易于理解的知识讲解，帮助读者学习和掌握机器学习。 全书共20章，分为5篇。其中第1篇为基础入门篇，主要讲述Python机器学习入门、设置机器学习的环境、机器学习基础和统计分析数学基础等内容；第2篇为数据预处理篇，主要讲述了产生和加载数据集、数据预处理等内容；第3篇为机器学习算法篇，主要讲述了回归分析、决策树分析、支持向量机、聚类分析、集成学习、神经网络学习、卷积网络学习和模型评价等内容；第4篇为机器学习应用篇，主要讲述了图像识别、语音识别、期刊新闻分类和图形压缩4个机器学习应用；第5篇为项目实战篇，主要讲述了社交好友分析、电商点击率预估等。 《Python机器学习一本通》适用于想了解传统机器学习算法的学生和从业者，想知道如何高效实现机器
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介绍Python人工智能的生态，涉及Python基础、网络爬虫、数据分析、可视化、图像处理、自然语言处理、机器学习、深度学习以及强化学习等内容。内容包括：一部分 Python基础；第1章 Python基础知识；第2章 数据结构；第3章 控制语言；第4章 函数；第5章 对象；第6章 Numpy基础；第7章 pandas基础（数据处理、交叉矩阵、统计分析）；第8章 可视化(Matplotlib和Seaborn等)；第9章 网络爬虫（解析网页、urllib和scrapy）；第二部分 Python图像处理；第10章 SciPy；第11章 OpenCV；第12章 Dataset API（TensorFlow一个图像处理API）；第三部分 自然语言处理；第13章 Python中文分词jieba（基础及实例）；第14章 NLTK简介（基础及实例）；第15章 Word2Vec简介（基础及实例）；第四部分 机器学习；第16章 机器学习基础（介绍常用机器学习算法）；第17章 sklearn简介（基础、常用算法实现）；第18章 PySpark ML 基
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Python人工智能开发从入门到精通杨柳；郭坦；鲁银芝北京大学出版社9787301313039 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
《Python人工智能开发从入门到精通》主要介绍了Python进行人工智能开发所需的技术、基础设施、核心理念、实施方法与流程，以及实战操作应用。 全书共分3篇。1篇主要讲解了人工智能开发中常用Python编程语言相关入门知识，包括：1章 关于Python与开发环境配置、第2章 Python编程基础、第3章 Python编程进阶；第2篇主要讲解了人工智能开发相关知识的应用，包括：第4章 人工智能简介、第5章 机器学习理论基础、第6章 Python机器学习常用库的应用、第7章 **个机器学习项目、第8章 典型的机器学习算法及应用实战、第9章 深度学习算法理论、第10章 深度学习之TensorFlow；第3篇通过3个综合案例，以神经网络在计算机视觉问题中的重要应用为线索，介绍深度学习人工智能技术在计算机视觉任务中的实践，包括：第11章 人工智能识万物、第3篇：第12章 人工智能知万物、第13章
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