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本书的编写特色如下： (1)理论与实践相结合。本书在介绍Python编程的基础知识时，注重理论与实践相结合。在每一章节的内容中，均配有精心策划的示例代码与实战练习，旨在引导学生通过实际操作来巩固和加深对理论知识的理解与掌握。 (2)深入浅出的讲解方式。为了确保学生能够轻松理解并掌握Python编程，本书采用了深入浅出的讲解方式。在介绍复杂概念时，本书力求通过直观的示例代码和清晰的解释，使学生不仅能够快速掌握知识点，还能在编写代码的实践中感受到Python语言的强大功能及灵活性(3)完善的知识体系。本书构建了一条从入门到高级应用的渐进式学习路径。书中内容的安排确保了学习过程的连贯性与深度，使学生能够循序渐进、逐步深入地掌握Python编程的核心概念与技能，从而在坚实的基础之上逐步建构起对Python语言编程的深刻理解。
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PYTHON数据分析入门 [英]何塞·安平科（José Unpingco） 正版书籍 机械工业出版社 正版图书 可开发票 如需帮助请联系在线客服
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正版书籍 Python 数据科学手册 (美)杰克·万托布拉斯(Jake VanderPlas) 著,陶俊杰,陈小莉 译 正版图书支持发票 七天无理由退货让您购物无忧
Python语言拥有大量可用于存储、操作和洞察数据的程序库，已然成为深受数据科学研究人员推崇的工具。本书以IPython、NumPy、Pandas、Matplotlib和Scikit-Learn这5个能完成数据科学大部分工作的基础工具为主，从实战角度出发，讲授如何清洗和可视化数据、如何用数据建立各种统计学或机器学习模型等常见数据科学任务，旨在让各领域与数据处理相关的工作人员具备发现问题、解决问题的能力。·IPython和Jupyter:为使用Python提供计算环境·NumPy：用ndarray实现高维数组的高效存储与操作·Pandas：用DataFrame实现带标签 列式数据的高效存储与操作·Matplotlib：实现各种数据可视化·Scikit-Learn：用高效整洁的Python实现重要的机器学习算法
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1.书力求简单、实用，坚持以实例为主，理论为辅。 从应用场景切入，围绕新基建的云计算、大数据及人工智能，介绍大数据的概念与特点及典型的产业应用场景，使读者了解大数据项目和机器学习开发过程，能设计不同场景下的项目架构，并做好不同业务下的数据建模。 2.Hadoop spark Python三合一，内容讲解重点分明，细节具体。本书解析了每个领域内的复杂逻辑和丰富内涵，尽可能让读者用更低的成本，尽快掌握相关技术，紧跟时代步伐。本书大多数章节都包含实训模块，让读者在学完该章节的知识后能够举一反三，学以致用，早日投身新基建。 3.布局合理，循序渐进，自有章法。本书先介绍了入门级的容器化工具Docker 与 Kubernetes，然后介绍大数据的常用组件，为读者的后续实践打好基础后，开始讲解机器学习库的相关用法；随着人工智能的快速发展，神经网络
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阅读《Python机器学习和图像处理实战 面部识别、目标检测和模式识别》可深入??解基于Python实现的机器学习与神经网络之上的图像处理方法与算法。 本书首先介绍环境设置，讲解图像处理的基本术语，并探究有助于实现本书中算法的Python概念。 然后详细介绍所有的核心图像处理算法，接着转而介绍计算机视觉库OpenCV，你将??解OpenCV算法及其在图像处理中的应用。 最后介绍用于图像处理与分类的机器学习和深度学习的高级方法，将神经网络、Adaboost、XGBoost、卷积神经网络等概念运用到具体的图像应用中。 书中所有的概念都用现实场景来解释。读完本书，你将能够应用图像处理技术并训练机器学习模型来满足定制化需求。
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