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Python编程入门经典 （美）佩恩 著,张春晖 译 清华大学出版社【正版书籍】 【热销推荐，正版现货，全国三仓就近发货，物流快捷，欢迎选购！】
《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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Python数据分析与办公自动化 Python数据分析实战，提高办公自动化效率
1.内容讲解详细，给出了每个命令的语法格式，对语法中的参数进行详细解释；2.每个知识点配以实例程序，便于读者实操练习和理解；3.提供全书应用实例源文件，实战练习更方便。
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《Python推荐系统实战：基于深度学习、NLP和图算法的应用型推荐系统》从基本方法、流行方法、先进方法及新技术四个层面来介绍如何自己动手构建推荐系统。通过本书的学习，读者可以掌握推荐系统的基本概念，了解不同类型的推荐引擎及其功能，学会使用传统算法来构建推荐系统和混合推荐系统，使用聚类和分类算法来构建基于机器学习的推荐系统。《Python推荐系统实战：基于深度学习、NLP和图算法的应用型推荐系统》可引导读者运用自然语言处理、深度学习和知识图谱来实现推荐系统，从而实现业务的增长。 特色主题： 使用Python来理解和实现不同的推荐系统 掌握协同过滤、超市购物车分析和矩阵分解等 构建基于内容和协同过滤的混合推荐系统 运用机器学习、NLP和深度学习来构建推荐系统
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