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Python深度学习算法实践 Sudharsan Ravichandiran 著 东南大学出版社 【速开发票,优质售后,支持7天无理由退换】
《Python深度学习算法实践(影印版)》深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术。书中使用Python,从基本的数学知识出发,带领读者从零创建一个经典的深度学习网络,使读者在此过程中逐步理解深度学习。书中不仅介绍了深度学习和神经网络的概念、特征等基础知识,对误差反向传播法、卷积神经网络等也有深入讲解,此外还介绍了深度学习相关的实用技巧,自动驾驶、图像生成、强化学习等方面的应用,以及为什么加深层可以提高识别精度等疑难的问题。
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Python数据分析(高等学校大数据管理与应用专业) 清华大学出版社 薛福亮、单春玲、李欢、韩瀛 【新华书店】
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Python机器学习实战 微课视频版【新华书店总店自营店】 正版图书 正规发票 多仓就近发货 85%城市次日送达!团购优惠咨询:13284178503
内容深入浅出,既有对基础知识点的讲解,也涉及关键问题和重点、难点的分析和解决。具有超强的实用性,实例丰富。前11章理论部分都提供了一个小的实例,后8章提供了综合项目实例,让读者理解概念、原理和算法。以理论与实践相结合为出发点,介绍Python机器学习实战中的相关内容,使零基础读者也可以快速上手。
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Python快乐编程 机器学习从入门到实战,千锋教育高教产品研发部,清华大学出版社【新华书店总店自营店】 正版图书 正规发票 多仓就近发货 85%城市次日送达!团购优惠咨询:13284178503
《Python快乐编程——机器学习从入门到实战》设计了11个实战项目,涵盖主流应用,读者可以边学边练、更快入门;配套资源丰富,包括500分钟教学视频、PPT课件、实战项目源码、、教学大纲、习题答案、教学设计等。
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Python量化交易实战 王晓华 著 清华大学出版社 【速开发票,优质售后,支持7天无理由退换】
在目前不断变化、蓬勃发展的中国资本市场,量化投资作为新兴的投资方法,引来越来越多的关注,使用量化投资技术的证券从业人员也越来越多。 本书分为11章,内容包括Python环境的搭建、Python数据相关类库的使用、掘金量化终端的使用、Talib金融库的详解、多因子策略的介绍、带技术指标的多因子策略、中证红利指数增强策略、回归分析与TensorFlow、回归模型的经典应用、配对交易的魔力等。 本书可作为量化投资技术初学者、证券从业人员、金融投资人员的自学用书,也可作为金融机构的培训用书,还可作为高等院校相关专业师生的教学参考书。
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Python语言程序设计,电子工业出版社 【新华书店自营店】 新华正版全新 正规发票 多仓就近发货 85%城市次日送达!团购优惠咨询:13284178503
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Python中文自然语言处理基础与实战肖刚,张良均9787115566881
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Python量化交易实战 李天胜 水利水电出版社 【速开发票,优质售后,支持7天无理由退换】
《Python 量化交易实战》基于 Python 3.7 版本,围绕 Python 即时量化系统的开发实践展开,重 点展示了不同的开发过程及多种场景下的应用。 全书共分为 3 篇:第 1 篇是量化交易基础篇,主要讲解了 Python 量化交易技术、Python 量化 交易环境的搭建和米筐量化回测技术;第 2 篇是爬虫基础与实践篇,主要讲解了爬虫技术的基础应 用、爬取股票个股资金流及板块资金流、基于动态网页爬取股票人气排名、使用多线程爬取股票人 气排名、使用 Appium 爬取游资与机构股票、抓包并获取 API;第 3 篇是个人实践篇,主要讲解了 爬取资源整合及可视化实战、策略主体框架研发实战、即时指标编写实战、布林带开口策略及低分 型策略实战。 本书内容精练,案例丰富,实践性极强,便于快速学习和上手实践,适合具有一定 Python 基础 且对量化交易感兴趣的人员使用,也适合数
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Python深度元学习算法,清华大学出版社【新华书店总店旗舰店】 新华正版全新 正规发票 多仓就近发货 85%城市次日送达!团购优惠咨询:13284178503
立足于现有元学习、深度学习、机器学习技术,给出一套较为完备的深度元学习技术框架,同时加入了笔者所在课题组的一些最新研究成果,提出了一系列具有启发性的元学习算法和思考方向。l行文力求浅显易懂、深入浅出,每章课后还配有相应的思考题,可以作为高等学校计算机相关专业研究生或高年级本科生理论教学,也可以作为学习深度元学习技术的参考书。
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Python函数式编程 第2版[美]史蒂文·洛特(Steven F. Lott)人民邮电出版社9787115520173 正版旧书,保证质量,此书为单本而非一套,电子发票!
Python具备函数式编程的许多核心特征,因此可以借鉴其他函数式语言的设计模式和编程技术,编写出简洁优雅的代码。本书首先介绍函数式编程的一般概念及特点,然后讲解迭代器、生成器表达式、内置函数、常用高阶函数、递归与归约、实用模块和装饰器的用法,以及避开Python严格求值顺序的变通方法、Web服务设计方法和一些优化技巧。
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