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Python编程入门经典【正版图书,达额减,电子发票】 正版
作为一门面向对象的开源编程语言,Python易于理解和扩展,并且使用起来很方便。《Python编程入门经典》涵盖了Python的方方面面,通过学习《Python编程入门经典》,读者可以立即使用Python编写程序。作者JamesPayne从Python语言最基本的概念入手,重点介绍了Python2.6和3.这两个版本的实际应用。通过对一些现有的Python程序进行深入分析,读者能够快速上手。本书涵盖的主题从字符串、列表和字典一直到类、对象和模块。掌握这些内容后,读者将学会如何迅速而自信地创建健壮、可靠而又可重用的Python用程序。《Python编程入门经典》主要内容 介绍用于存储和劋作数据的变量的概念 讨论用于读写数据的文件和输入/输出 总结常被忽视的Python功能 深入研究如何为模块和程序编写测试 介绍如何使用Python编写GUI 着重介绍XML、HTML、XSL和相关技术 解释如何扩展Python 分享数值编程
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对于希望使用Python来完成数据分析工作的人来说,学习IPython、Numpy、pandas、Matplotlib这个组合是目前看来不错的方向。《Python数据分析从入门到精通》就是这样一本循序渐进的书。《Python数据分析从入门到精通》共3篇4章。第篇是Python数据分析语法入门,将数据分析用到的一些语言的语法基础讲解清楚,为接下来的数据分析做铺垫。第2篇是Python数据分析工具入门,介绍了Python数据分析“四剑客”IPython、Numpy、pandas、Matplotlib。第3篇是Python数据分析案例实战,包括两个案例,分别是数据挖掘和玩转大数据,为读者能真正使用Python进行数据分析奠定基础。《Python数据分析从入门到精通》内容精练、重点突出、实例丰富,是广大数据分析工作者的参考书,同时也很适合大、中专院校师生学习阅读,还可作为高等院校统计分析及相关专业的教材。
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Python机器学习技术:模型关系管理 丁亚军 电子工业出版社 【速开发票,此书为单本而非一套,支持7天无理由退换】
本书的主体内容包括机器学习概念与特征工程、机器学习技术、模型关系管理,其中,模型关系管理部分主要介绍了弱集成学习、强集成学习和混合专家模型。弱集成学习是指使用机器学习中的弱分类器实现模型准确度和稳定性之间的平衡。强集成学习是指协同特征工程与强分类器形成强集成学习环境。混合专家模型是指通过神经网络集成和网络结构设计形成深度学习框架。本书以案例分析为主线介绍不同的集成学习方法,首先阐述弱集成学习如何解决项目痛点问题,然后以痛点为起点,集中讨论强集成学习如何解构子项目问题,最后通过深度学习分析非结构化数据。在每个案例中,归因问题是分析的核心,提供了解析归因问题的一系列方法,以作者多年的项目经验为基础,展示 Python 数据分析的强大之处。
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Python和Dask数据科学 Daniel 著;杰西·丹尼尔(Jesse、C.、王颖、周致成、王龙江 译 清华大学出版 【速开发票,此书为单本而非一套,支持7天无理由退换】
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《Python源码剖析:深度探索动态语言核心技术》适合于Python程序员、动态语言爱好者、C程序员阅读。 作为主流的动态语言,Python不仅简单易学、移植性好,而且拥有强大丰富的库的支持。此外,Python强大的可扩展性,让开发人员既可以非常容易地利用C/C 编写Python的扩展模块,还能将Python嵌入到C/C 程序中,为自己的系统添加动态扩展和动态编程的能力。 为了更好地利用Python语言,无论是使用Python语言本身,还是将Python与C/C 交互使用,深刻理解Python的运行原理都是非常重要的。
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本书介绍了贝叶斯统计中的主要概念,以及将其应用于数据分析的方法。本书采用编程计算的实用方法介绍了贝叶斯建模的基础,使用一些手工构造的数据和一部分简单的真实数据来解释和探索贝叶斯框架中的核心概念,然后在本书涉及的模型中,抽象出了线性模型用于解决回归和分类问题,此外还详细解释了混合模型和分层模型,并单独用一章讨论了如何做模型选择,还简单介绍了非参模型和高斯过程。 本书所有的贝叶斯模型都用PyMC3实现。PyMC3是一个用于概率编程的Python库,其许多特性都在书中有介绍。在本书和PyMC3的帮助下,读者将学会实现、检查和扩展贝叶斯统计模型,从而解决一系列数据分析的问题。 从本书你将学到: 从实用的角度理解基本的贝叶斯概念; 学习如何用PyMC3构建概率模型; 掌握检查和修改模型的技能; 利用分层模型的优势给模型加入结
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《Python编程入门经典》(作者James Payne)主要介绍Python3.1。Python3.1发布于2009年,是Python程序语言的主版本。由于Python是一门跨平台的语言,本书中的内容和示例适用于任何平台(除非特别指出的例外情况)。在可能独立于平台的情况下,本书中的示例都尽量设计成跨平台的。此外,由于Python 3.1相对较新,并非所有支持库都被更新到可以在Python3.x下工作。在这种情形下,如果某些理论需要详细解释,本书将使用Python 2.6代替Python 3.1。
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