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在数据规模急速膨胀的大数据时代，数据挖掘这项甄别重要数据的核心技术正发挥越来越重要的作用。它将赋予你解决实际问题的“超能力”：预测体育赛事结果、投放广告、根据作品的风格解决作者归属问题，等等。本书使用简单易学且拥有丰富第三方库和良好社区氛围的Python语言，由浅入深，以真实数据作为研究对象，真刀实枪地向读者介绍Python数据挖掘的实现方法。通过本书，读者将迈入数据挖掘的殿堂，透彻理解数据挖掘基础知识，掌握解决数据挖掘实际问题的杰出实践！
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Python是目前的动态脚本语言之一。《Python开发技术详解》共27章，由浅入深、全面系统地介绍了利用Python语言进行程序开发的知识和技巧，包括Python的安装和环境配置、Python的基本语法、模块和函数、内置数据结构、字符串和文件的处理、正则表达式的使用、异常的捕获和处理、面向对象的语言特性和设计、Python的数据库编程、wxPython库的使用、HTML应用、XML应用、Django网页开发框架的使用方法、测试驱动开发模式应用、Python进程和线程、Python系统管理、网络模块、Python图像处理和游戏开发、Python扩展和嵌入以及Windows下的Python开发等。为了便于读者学习的，《Python开发技术详解》每个章节都提供了详尽的例子，结合实例讲解各个知识点。《Python开发技术详解》适合Python爱好者、大中专院校的学生、社会培训班的学生以及用Python语言进行系统管理、GUI开发、Web开发、数
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本书可以分为4个部分：本书的前3章介绍Python中的函数。第Ⅱ部分包含第4～7章，介绍Python类与语言对象模型。第Ⅲ部分包含第8章和第9章，介绍字符串与数据。第Ⅳ部分包含无法融入前三部分的所有内容。
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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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《Python和NLTK自然语言处理》（详细讲述如何用Python和NLTK解决各种自然语言处理任务并开发机器学习方面的应用以及使用Python实现NLP项目的大量实践经验）
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适读人群 ：1.没有编程知识的新手 不同于一般的基础语法讲解教程，本书并未将Python 开发限定于某个集成开发工具（IDE）中，而是采用交互式编程的方式来强化读者对语言特性的理解，帮助新手读者真正理解Python 语言和Python 编程。 2.从未接触过Python 语言，但了解一点编程知识的初学者 本书通过对基础知识高度的提炼和概括，以避免初学者陷入低级且冗长的细节知识点而心生懈怠；同时，本书为初学者规划了从初级到高级的编程技能提升路线图。 3.具有一定基础的Python 程序员 本书可以作为案头工具书来使用。本书从基础语法、基本技能讲起，涵盖了科学计算、数据处理、机器学习等领域，示例代码涉及30 余个模块的使用。 构建从Python入门到数据分析到机器学习的路线图，入门有章可循； 1.讲解独到，常
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重磅： 对于**的Python 3.4和2.7而言，本指南是的实战快速参考。你从中将会学Python类型和语句、特殊方法名、内建函数与异常、常用的标准库模块及其他的Python工具。 由Mark Lutz这位为****的Python编写的《Python袖珍指南（第五版）》，是仍由Mark编写的经典Python教程（《Learning Python》和《Programming Python》，O’Reilly出版）的理想助手。;
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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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本书提供了非常易学的自然语言处理入门介绍，该领域涵盖从文本和电子邮件预测过滤，到自动总结和翻译等多种语言处理技术。在本书中，你将学会编写Python程序处理大量非结构化文本。你还将通过使用综合语言数据结构访问含有丰富注释的数据集，理解用于分析书面通信内容和结构的主要算法。
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以问题为导向，通过问题来介绍Python的使用方法。
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本书是学习用Python编程实现加密算法的初学者指南。本书采用的示例源代码，是几个加密算法及其破解程序，包括凯撒密码、换位加密法、乘数加密法、仿射加密法、简单代替加密法、维吉尼亚加密法等，以及这些加密法的破解程序。本书的后一章还介绍了现代RSA加密法和公钥加密法。本书适合Python初学者和密码学的初学者，也适合信息安全从业人员。
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1.本书由Python编程基础和Python数据结构与算法两部分构成，加强Python基础知识学习的同时，列举了Python各种主题相关的所有要点； 2.每章根据知识要点精心选择了考官或面试官可能提出的问题，并进行了全面详细的解答，可以做到举一反三。 本书是一本指导Python程序员顺利通过技术面试的实用指南。全书共14章，分为Python基础和Python数据结构与算法两部分。本书涵盖的内容包括Python简介，数据类型与内置函数，Python中的运算符，决策与循环，用户自定义函数，类和继承，文件，算法分析与大O符号，基于数组的序列，栈、队列和双端队列，链表，递归，树，搜索和排序。在对Python的相关主题进行简要介绍的同时，本书还附加了面试官可能向读者提出的问题，这些问题按章排列，便于读者由浅入深地学习。 本书适合
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倾情打造Abaqus二次开发平台。 Python语言基础 Abaqus的脚本接口 快速建模 自动后处理＼访问输出数据库 监控分析作业＼参数分析＼优化分析 《Python语言在Abaqus中的应用》特色： 概念准确，通过大量实例进行讲解，读者很容易理解。由浅入深，循序渐进的科学编排方式，读者容易掌握。对代码进行详细全面的解释，读者学习过程中没有任何障碍。内容从实际应用出发，文字通俗易懂，深入浅出，读者不需要具备很深的理论知识，即可轻松地使用Python语言进行二次开发。随书给出了重要实例的脚本源代码文件、CAE模型文件、I N P文件和ODB文件，以方便读者学习。
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