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Python 3 数据分析与机器学习实战 【速开发票，此书为单本而非一套，支持7天无理由退换】
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），最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，并免费赠送全程同步教学录像和 Python 3 编程基础双录像
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Python大数据分析从入门到精通 【速开发票，此书为单本而非一套，支持7天无理由退换】
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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Python网络爬虫开发从入门到精通（第2版） 预计发货03.24【佰亿图书 正版带票】
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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，就可以看到实验效果。（2）知识教学与课后练习。大部分章节末尾都配备思考与练习题，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。通过最后两章完整案例的学习，可以帮助读者针对特定场景快速设计数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+重点知识的教学视频+制作精美的PPT课件。
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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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（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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