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正版新书 Python语言基础与实践 范昊 桂浩 刘刚 主编 武汉大学出版社 高等学校信息管理学专业系列教材 97873
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机器学习与经济大数据分析：基于Python实现 数字中国·数字经济创新规划教材 刘征驰
本书是一本以Python语言为工具，融合数学、信息科学与经济学等多领域知识的交叉学科教材。本书有以下特点： 将机器学习建模思想分散融入各类数学模型中。例如，将 模型拟合 融入线性回归，将 模型评估 融入逻辑回归，将 核函数 融入支持向量机，将 集成学习 融入决策树？？？？帮助读者体会隐藏于模型背后的机器学习建模核心思想，有效提高学习效率。 注重模型原理、代码实现与应用场景的紧密结合。对于每个机器学习模型，先以一个简洁例子引入其应用场景，再通过数学建模介绍算法内在逻辑并辅以核心代码实现，最后结合实际场景展示模型应用效果，达到理论、技术、应用的融会贯通。 配备丰富数字资源。各章均配有习题答案、插图原图以及教辅资源，既便于教师备课和授课，也有利于学生课后进一步领会和练习书中内容。此外，本书还提供两
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ZS-专本通用-Python程序设计基础 金伟，胡悦主编 9787565844171 汕头大学出版社 正版全新书籍 多仓发货 正规发票
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复杂数据统计方法——基于R与Python（第4版）（基于R应用的统计学丛书） 统计建模的经典之作
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营销数据科学：用R和Python进行预测分析的建模技术 [美]托马斯 W. 米勒（Thomas W. Miller） 9 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
本书面向市场营销特定领域中的大量典型问题，如产品设计、需求预测、价格研究、客户选择、推荐系统等，通过理论和实际的R/Python实现，深入浅出地给出了详细的数据科学解决方案。本书适合作为高等院校预测分析学等相关专业的教材，也适用于准备探索数据科学的人。
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数据采集技术--Python网络爬虫项目化教程/Python大数据技术与应用系列 黄锐军 高等教育出版社【正版】
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金融科技的语言基础--Python语言基础及金融应用初步(金融科技系列教材)
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经济金融数据分析及其PYTHON应用 朱顺泉 9787302497431 清华大学出版社 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
Python是一款很好很好的数据分析、图形展示和机器学习软件，《金融经济数据分析及其Python应用》侧重于使用Python进行金融经济数据分析，同时结合大量精选的实例问题对Python进行科学、准确和全面的介绍，以便使读者能深刻理解R的精髓和灵活、高效的使用技巧。
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金融计量学：基于R和PYTHON 欧阳资生 阳·D 马倚虹 中国人民大学出版社 【正版旧书，保证质量，此书为单本，电子发票！】
金融计量学是一门对金融数据进行统计分析和计量建模的课程，是高等学校金融学专业本科生的专业核心课。本书是在笔者多年来从事金融计量方面的教学和科研基础上编写而成的，在内容上以金融时间序列分析、金融空间计量、大数据金融为主线展开，具体包括金融时间序列线性模型、协整与向量自回归模型、GARCH族模型等10章。与传统教材相比，具有如下特点： 强调课程思政。内容融合思政元素，努力做到理论与实践、中国与外国、知识传授与科研训练、思政教育与专业素养提升的“四个结合”。 课程内容的前沿性。本书将目前金融学前沿的研究成果，如金融文本挖掘、机器学习等前沿内容纳入其中。 课程学习的可模仿性和操作性。本书的所有案例、专题的数据和程序均可下载使用，便于使用者模仿学习和操作。 新形态数字化呈现。本教材通过二维码，嵌
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金融计量学：基于R和PYTHON 欧阳资生 阳·D 马倚虹 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
金融计量学是一门对金融数据进行统计分析和计量建模的课程，是高等学校金融学专业本科生的专业核心课。本书是在笔者多年来从事金融计量方面的教学和科研基础上编写而成的，在内容上以金融时间序列分析、金融空间计量、大数据金融为主线展开，具体包括金融时间序列线性模型、协整与向量自回归模型、GARCH族模型等10章。与传统教材相比，具有如下特点： 强调课程思政。内容融合思政元素，努力做到理论与实践、中国与外国、知识传授与科研训练、思政教育与专业素养提升的“四个结合”。 课程内容的前沿性。本书将目前金融学前沿的研究成果，如金融文本挖掘、机器学习等前沿内容纳入其中。 课程学习的可模仿性和操作性。本书的所有案例、专题的数据和程序均可下载使用，便于使用者模仿学习和操作。 新形态数字化呈现。本教材通过二维码，嵌
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计量经济分析及其Python应用 朱顺泉 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
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数据分析基础——基于Python的实现 贾俊平 主编；吴翌琳 甄峰 副主编 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
本书是一本基于Python实现全部例题计算和分析的数据分析教材，书中例题解答均给出了详细的实现代码和结果。全书共11章。第1章介绍数据分析的相关概念以及Python的初步使用方法。第2~3章介绍数据的描述性分析方法，包括数据可视化分析和描述统计量分析。第4~6章介绍数据推断分析的基本理论和方法，包括概率分布、参数估计和假设检验。第7~11章介绍实际中常用的一些数据分析方法，包括类别变量分析、方差分析、回归分析、时间序列分析等。 本书可作为高等院校各专业开设数据分析或统计学课程的教材，也可作为数据分析工作者、Python数据分析和可视化爱好者的参考书。
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