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1.104幅图表展示，降低理解难度。2.知识点丰富，满足机器学习所需数学知识。3.基于Python编程的“小试牛刀”，检验学习效果。4.20个“专家点拨”，帮助读者答疑解惑。5.数学思想和人工智能解决方案的有效实践。6.提供书中相关案例的源代码，方便读者学习参考。
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《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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量化交易领域的飞速发展，得到了越来越多业内外人士的关注。而Python作为一门功能强大且易于上手的编程语言，可以快速将想法付诸实践。因此，本书希望可以引领读者初步了解量化交易，并借助Python这个工具在该领域有所建树。 本书先从量化交易的基本概念讲起，然后讲解Python的基本语法及常见库的使用，在每章节的学习中都以金融量化为实例，并在后结合实战项目来进行学习和巩固，读者不但可以系统地学习Python编程的相关知识，而且还能学习到Python在量化交易场景下的应用。 本书内容通俗易懂，案例丰富，适合零基础并对Python量化感兴趣的读者，以及想学习量化交易实战项目的Python初学者。此外，本书也适合作为相关培训机构的培训教材。
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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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《自然语言处理NLP从入门到项目实战：Python语言实现》从人工智能和自然语言处理技术的基础原理讲起，逐步深入自然语言处理进阶实战，并配有实战代码讲解，重点介绍了使用开源技术、人工智能开放平台，以及使用国内外优秀开发框架进行基于规则、统计、深度学习的自然语言处理程序开发，让读者全面掌握理论基础，并学以致用。 《自然语言处理NLP从入门到项目实战：Python语言实现》分为12章，主要包括学习人工智能原理、自然语言处理技术、掌握深度学习模型、NLP开源技术实战、Python神经网络计算实战、AI语音合成有声小说实战、玩转词向量、近义词查询系统实战、机器翻译系统实战、文本情感分析系统实战、电话销售语义分析系统实战人工智能辅助写作系统（专利技术解密）。 《自然语言处理NLP从入门到项目实战：Python语言实现》内容通俗易
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