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![python核心编程：从入门到实践：学与练 [印]米努·科利 著；江红，余青松，余靖 译 北京理工大学](images/model/guan/url_none.png)
python核心编程：从入门到实践：学与练 [印]米努·科利 著；江红，余青松，余靖 译 北京理工大学
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Python机器学习实践 【速开发票，此书为单本而非一套，支持7天无理由退换】
本书介绍机器学习经典算法的原理、实现及应用，并通过综合案例讲解如何将实际问题转换为机器学习能处理的问题进行求解。本书配套源码、PPT课件、习题答案、开发环境与QQ群答疑。 本书共分14章。内容包括k近邻算法、朴素贝叶斯、聚类、EM算法、支持向量机、决策树、线性回归、逻辑回归、BP神经网络经典算法，以及垃圾邮件分类、手写数字识别、零售商品销售量分析与预测、个性化推荐等综合案例。本书算法首先给出了数学原理及公式推导过程，然后给出算法实现，最后所有算法及案例均以Python实现，方便读者在动手编程中理解机器学习的经典算法。 本书适合Python机器学习初学者、机器学习开发人员和研究人员使用，也可作为高等院校计算机、软件工程、大数据、人工智能等相关专业的本科生、研究生学习人工智能、机器学习的教材。
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Python网络爬虫从入门到实践 第2版 【正版保证】 【店主推荐，正版书放心购买，可开发票】
使用Python编写网络爬虫程序获取互联网上的大数据是当前的热门专题。本书内容包括三部分 基础部分、进阶部分和项目实践。基础部分（第~7章）主要介绍爬虫的三个步骤——获取网页、解析网页和存储数据，并通过诸多示例的讲解，让读者能够从基础内容开始系统性地学习的爬虫技术，并在实践中提升Python爬虫水平。进阶部分（第8~3章）包括多线程的并发和并行爬虫、分布式爬虫、更换IP等，帮者进一步提升爬虫水平。项目实践部分（第4~7章）使用本书介绍的爬虫技术对几个真实的网站进行抓取，让读者能在读完本书后根据自己的需求写出爬虫程序。
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Python数据挖掘入门与实践 【正版书籍】 【店主推荐，正版书放心购买，可开发票】
本书作为数据挖掘入门读物，介绍了数据挖掘的基础知识、基本工具和实践方法，通过循序渐进地讲解算法，带你轻松踏上数据挖掘之旅。本书采用理论与实践相结合的方式，呈现了如何使用决策树和随机森林算法预测美国职业篮球联赛比赛结果，如何使用亲和性分析方法推荐电影，如何使用朴素贝叶斯算法进行社会媒体挖掘，等等。本书也涉及神经网络、深度学习的、大数据处理等内容。本书面向愿意学习的和尝试数据挖掘的程序员。
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1.本书为引进书，原作者权威，译者为教授，博导2.本书直接深入到多个行业，进行案例剖析3.本书干货满满，代码和案例分析极其详尽4.双色印刷，一目了然
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Python编程实践 Paul Gries 著；唐学韬 译 机械工业出版社 【速开发票，此书为单本而非一套，支持7天无理由退换】
Python是当今世界流行的编程语言之一。《Python编程实践》共15章，通过一些短小精悍的交互式Python脚本帮助学生进行练习，并在这个过程中掌握诸如数据结构、排序和搜索算法、面向对象编程、数据库访问、图形用户界面等基本概念以及良好的程序设计风格。《Python编程实践》既是一本注重科学的计算机科学专业教材，也是一本目标明确的Python参考书。 《Python编程实践》语言风格言简意赅，图表丰富，简单实用，是一本优秀的Python入门级读物，适合Python初学者使用。
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“本书结合信号处理、图像处理、网络科学、生物信息学等领域的例子，展示了如何通过Python优雅地实现经典的算法，是一本难得的科学计算教材。”Lav Varshney，伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校“生动展示如何通过Python的科学计算工具达到事半功倍的效果。”Greg Wilson，RStudio数据科学家，Software Carpentry联合创始人本书结合数据实例，使用SciPy及NumPy、pandas、scikit-image等相关库，介绍了强大的Python科学计算工具，展示了如何使用Python编程来处理数据科学研究中可能遇到的现实问题，以及如何写出清晰优美的代码。本书“麻雀虽小，肝胆俱全”，不仅探讨了作为计算工具本身的SciPy及其相关的库，还阐释了数据科学研究中一些必要的基础概念，是使用Python编程的数据科学研究人员阅读参考的理想选择。 探索Python科学应用的基础NumPy 用NumPy和SciPy进行分位数标准化 图像区域网
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Python数据挖掘入门与实践(第2版） 9787115528025 正版图书，收到货可开电子发票。划线价为图书市场价格。商品图片仅供参考，以实物为准。（书名没写全多少册的均为单本价格）
本书由浅入深地介绍了数据挖掘的基础知识； 图文并茂，同时提供了种类繁多的Python库来支持具体实践； 第二版更新了示例和代码，每一章都引入了新的算法和技术。 本书将手把手指引你： 基于过去结果预测体育赛事胜负 根据行文风格确定文档作者 调用API下载社会媒体或其他在线服务的数据集 在复杂数据集中寻找并提取合适的特征 创建解决现实问题的模型 运用各种各样的数据集，设计并开发数据挖掘应用 利用深度神经网络完成图像中的对象检测
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Python数据科学：技术详解与商业实践 常国珍 赵仁乾 9787111603092 机械工业出版社 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
本书共19章，第1章介绍数据科学中涉及的基本领域；第2～3章介绍与数据工作紧密相关的Python语言基础；第4章讲解描述性统计分析在宏观业务领域的分析；第5章讲解数据规整、清洗的重要技能；第6章介绍数据科学领域实用的四大统计检验；第7章讲解当被解释变量为连续变量时，如何使用线性回归作预测；第8章讲解使用逻辑回归作评分卡模型；第9章讲解另外一个可解释模型——决策树。第10～12章分别讲解了BP神经网络、朴素贝叶斯、近邻域、支持向量机的原理和在决策类模型中的运用；第13～14章作为一个整体讲解商业分析场景下的信息压缩；第15章以产品推荐作为案例，讲解发现事件与事件伴生关系的关联分析和序列分析算法；第16章使用欺诈识别案例讲解当被解释变量分布极 端不平衡时的处理方法；第17章继续使用欺诈识别案例讲解集成学习算法；第18章讲解了
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1.厘清概念，夯实技能深入浅出揭示量化交易的本质和源起，手把手教你部署Python环境，跟随代码示例掌握基本的编程语法和模块调用。2.立足A股，贴近实战选择A股市场作为标的，囊括多渠道数据获取、技术指标的回测分析与可视化等，在边学边练中摸索股票量化技巧。3.步骤详细，模型与代码并重统计概率理论快速入门，ATR技术指标、蒙特卡洛法、凯利公式等经典策略与Python编码的完美融合。4.大咖推荐，品质保证畅销书《基于Python的金融分析与风险防控》作者斯文博士作序推荐，《快乐机器学习》作者王圣元倾情推荐。
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