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Python与机器学习实战：决策树、集成学习、支持向量机与神经网络算法详解及编程实现 何宇健 著 电子工业出 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
Python与机器学习这一话题是如此的宽广，仅靠一本书自然不可能涵盖到方方面面，甚至即使出一个系列也难能做到这点。单就机器学习而言，其领域就包括但不限于如下：有监督学习（Supervised Learning），无监督学习（Unsupervised Learning）和半监督学习（Semi-Supervised Learning）。而具体的问题又大致可以分两类：分类问题（Classification）和回归问题（Regression）。Python本身带有许多机器学习的第三方库，但《Python与机器学习实战：决策树、集成学习、支持向量机与神经网络算法详解及编程实现》在绝大多数情况下只会用到Numpy这个基础的科学计算库来进行算法代码的实现。这样做的目的是希望读者能够从实现的过程中更好地理解机器学习算法的细节，以及了解Numpy的各种应用。不过作为补充，《Python与机器学习实战：决策树、集成学习、支持向量机与神经网络算法详解及编
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金融科技时代已经到来，善于将金融理论与IT技术进行深度融合的人，将成为新时代独具竞争力的金融科技类人才。无论是打算在金融领域求职的新人，还是希望进一步提升个人能力的“职场老手”，本书都值得一看。 1.内容前沿，将Python编程与金融分析、风险管理巧妙结合，金融科技新时代。 2.源于实践，整合了作者20余年的金融从业经验和Python编程实践。 3.实例丰富，44个金融实战案例，彰显Python在金融领域运用的简洁与高效。 4.注重效率，清晰的编程步骤和详尽的代码注释，帮你轻松理解并掌握Python编程。 5.覆盖面广，案例涵盖货币市场、债券市场、股票市场、期货市场和期权市场。 6.聚焦风控，深度剖析各类金融产品的风险，讨论风险管理的重要工具和量化模型。
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