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数据科学和机器学习已经深度融合到我们生活的方方面面,而数学正是开启未来大门的钥匙。不是所 有人生来都握有一副好牌,但是掌握“数学 编程 机器学习”是**。这一次,学习数学不再是为了考试、分数、升学,而是投资时间、自我实现、面向未来。为了让大家学数学、用数学,甚至爱上数学, 在创作这套书时,作者尽量克服传统数学教材的各种弊端,让大家学习时有兴趣、看得懂、有思考、更自信、用得着。 鸢尾花书有三大板块——编程、数学、实践。数据科学、机器学习的各种算法离不开数学,本册《矩阵力量》是“数学”板块的第 2 本,主要介绍常用线性代数工具。任何数学工具想要从一元推广到多元,比如多元微积分、多元统计,都绕不开线性代数。 《矩阵力量:线性代数全彩图解 微课 Python编程》共 25 章内容,可以归纳为 7 大板块:向量、
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前海开源基金合伙人王宏远和量化投资总监陆琦,以及摩根大通前中国投资银行主席龚方雄力荐。 将计量经济学与现代金融学理论融入金融量化分析与交易策略设计之中。 结合应用案例详解趋势追踪、小市值、海龟交易和网格交易等常用策略的实现方法。 详解金融量化分析需要掌握的大部分开源模块,包括Pandas、NumPy、TA-Lib、Empyrical、Mplfinance和Backtrader等,实现免费获取金融数据、清洗数据、存储数据和构建金融交易策略(回测)等需求。 书中的每个示例都按照 示例 实现代码 程序输出结果 程序说明 的模式进行讲解,思路清晰,易于理解。 不仅详细介绍各种常用量化交易策略代码的实现过程,而且对量化交易策略的实际回测结果给出说明,尽量避免出现 代码正确无误,而回测效果一塌糊涂 的情况。 结合208个典型示例讲解,每个示例均力求贴近实战需求,有较
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1.十四五国家规划教材 2.任务驱动,每单元都有任务及综合实例,提高实操能力 3.融入人工智能前沿技术AIGC 4.贯彻立德树人,融入课程思政元素 5.配套PPT、教学大纲、源代码、慕课视频等教学资源
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1.知识体系科学完备,循序渐进助力自学 本书从数据分析与可视化的基本概念入手,围绕分类、回归、聚类、关联规则、时序数据、文本数据、社交网络数据七大主流分析场景,结合真实案例,逐层剖析算法的原理、Python 实现与可视化呈现,形成 理论 代码 图形 洞见 的完整闭环。 2.图数结合强化理解,双向驱动创新思路 与传统教材将 分析 与 可视化 相割裂不同,本书创新性地将二者贯穿始终。这种 以图释数、以数验图 的设计,有助于读者直观理解复杂模型,提升结果解释能力。 3.融入丰富实战案例,贴近行业实际应用 本书第4~10章每章均包含丰富的实战案例,涵盖鸢尾花分类分析、股票收盘价分析、手机评论文本情感分析等真实场景。书中代码注重可复现性。本书提供完整的数据集与参数配置说明,可以培养读者解决实际问题的全局思维。 4.紧
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Python人工智能算法与应用(大数据与人工智能技术丛书) 本书以Python3.12为平台,以人工智能算法为背景,全面系统地介绍了人工智能的各种新型算法。提供教学课件和程序源码
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Python编程导论(第2版)计算思维实现 紧跟AI时代,独家大模型编程章节。从数据分析到大模型调用,一本贯通Python核心技能与前沿实战。
在人工智能重塑各行各业的今天,Python早已不是一门简单的编程语言,而是连接思想与实现的桥梁。《Python编程导论(第2版)计算思维实现》 正是这样一本带你跨越鸿沟的佳作。 本书最打动人的地方在于,它始终将“计算思维”作为叙事主线。编者没有止步于语法规则的堆砌,而是引导读者像计算机科学家一样思考——如何分解问题、抽象模型、设计算法。从枚举、递归到动态规划,这些核心思维方法在书中得到了集中而深入的淬炼。 更具前瞻性的是,本书第2版将视野拓展至最前沿的技术疆域。新增的Python应用开发章节覆盖了桌面与Web双平台;而独立成章的“大模型调用编程”,更是将大语言模型的能力直接接入Python教学,让读者在掌握基础后立刻触达AI时代的脉搏。 理论与实践并重,基础与前沿交融。无论你是高校学子、数据分析师,还是怀抱好奇心的
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