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实用数据科学和PYTHON机器学习(影印版) 9787564183202
Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787564183202 Author 作者 FrankKane Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 403页 Publisher 出版社 东南大学出版社 Publication Date 出版日期 2019-04-01 Product Dimensions 商品尺寸 其他 Language 语种 其它（含多语） Book Contents 内容简介 从事*和IMDB的机器学习算法相关工作的Frank Kane将指导你迈向数据科学世界的*步。本书为你提供了理解和探究该领域核心主题所需的工具，以及构建和分析你自己的机器学习模型的信心和实践。借助有趣易懂的实例，Frank Kane以任何人都能理解的方式解释了贝叶斯方法和K-means聚类等潜在的复杂主题。基于Frank大获成功的数据科学课程，本书将使你能够使用Python分析数据并高效地执行机器学习。Frank会使用Python所提供的各种数据挖掘和数据分析技术帮助你挖掘数据的价
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二手图书Python数据分析韦斯东南大学出版社9787576602500(可开发票) 代找绝版图书，古旧图书15529850669
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[精选二手书籍]Python入门 第2版（影印版）【部分套装为单本价格 可开发票】
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【套装3本】python教程书籍Python编程从零基础到项目实战大话Python机器学习Python在机器学习中的应用
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Python Cookbook (美)比兹利 东南大学出版社
比兹利、琼斯所著的《Python Cookbook(第3版)》包含了用Python 3.3编写和测试过的实例，适合于那些希望专注于新工具和新方法的有经验的Python程序员。在这本书里，你将找到十多个技术课题的完整实例，涵盖了核心Python语言和多种应用领域的常见任务。每种实例都包含了你可以直接使用在项目中的样例，以及关于这种解决方案如何和为什么可以奏效的讨论。
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套装5本Python深度学习入门 人工智能书籍 Python神经网络编程 机器学习实战 深度学习ai算法 TensorF
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用于DevOps的Python(影印版) (美)诺亚·吉福特 等 著 东南大学出版社
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Maya基础教程王新军，史丽，刘永刚编著东南大学出版社（锦园好书）
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Python数据分析 Wes,McKinney 东南大学出版社
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Python数据科学手册 第2版(影印版) 9787576606584
Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787576606584 Author 作者 (美)杰克·万托布拉斯 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 592页 Publisher 出版社 东南大学出版社 Publication Date 出版日期 2023-03-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它（含多语） Book Contents 内容简介 Python是众多研究人员眼中的*工具，主要原因在于它所提供的可用于存储、操作、洞察数据的各种库。数据科学堆栈的各个部分都存在多种资源，但只有本书的新版将它们汇集于一处，包括IPython、NumPy、pandas、Matplotlib、Scikit-Learn以及其他相关工具。熟悉阅读和编写Python代码的在职科技人员和数据处理人员会发现这份全面的案头参考书的*版非常适合处理各种日常问题：数据的操作、转换、清理；不同类型数据的可视化；使用数据建立统计或机器学习模型
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Python数据分析 第3版(影印版) 9787576602500
Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787576602500 Author 作者 (美)韦斯·麦金尼 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 580页 Publisher 出版社 东南大学出版社 Publication Date 出版日期 2023-01-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它（含多语） Book Contents 内容简介 本书由Python pandas项目创始人Wes McKinney亲笔撰写，详细介绍利用Python进行操作、处理、清洗和规整数据等方面的具体细节和基本要点。你将在阅读过程中学习到新版本的pandas、NumPy、IPython和Jupyter。本书由Wes McKinney创作，他是Python pandas项目的创始人。本书是对Python数据科学工具的实操化、现代化的介绍，非常适合刚学Python的数据分析师或刚学数据科学以及科学计算的Python编程者。数据文件和相关的材料可以在GitHub上找到：使用IPython shell和Jupyter notebook进行探
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