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Python大战机器学习:数据科学家的第一个小目标 华校专、王正林 著 9787121308949 电子工业出版社 【速开发票,优质售后,支持7天无理由退换】
数据科学家是当下炙手可热的职业,机器学习则是他们的技能,机器学习在大数据分析中居于核心的地位,在互联网、金融保险、制造业、零售业、医疗等产业领域发挥了越来越大的作用且日益受到关注。Python是*好*热门的编程语言之一,以简单易学、应用广泛、类库强大而著称,是实现机器学习算法的**语言。 本书以快速上手、四分理论六分实践为出发点,讲述机器学习的算法和Python编程实践,采用“原理笔记精华+算法Python实现+问题实例+实际代码+运行调参”的形式展开,理论与实践结合,算法原理与编程实战并重。全书共13 章分为4篇展开:第一篇:机器学习基础篇(第1~6 章),讲述机器学习的基础算法,包括线性模型、决策树、贝叶斯分类、k近邻法、数据降维、聚类和EM算法;第二篇:机器学习高级篇(第7~10章),讲述经典而常用的高级机器学习算
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正版 编程真好玩:青少年学PYTHON一本通 快学习教育 机械工业出版社 9787111654377 部分书籍售价高于定价严者慎拍
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《计算机科学丛书:Python语言程序设计》特色 以“基础先行”方法介绍基本程序设计概念和方法,帮助学生循序渐进地学习所有必需和重要的基本概念。 以“问题驱动”方法讲授程序设计技术,强调问题求解,而非语法。通过广泛的趣味性实例(涉及数学、自然科学、商业、金融、游戏、动画和多媒体领域)来激发学生的学习兴趣,为求解这些问题,适时地引入相关的语法和库。 可以灵活介绍GUI相关主题。~6章使用内置的Turtle图形模块,其余部分使用Tkinter,这两种工具都是简单、易学的程序设计教学工具。每章的开始都有GUI实例,每章末尾还有专门的GUI练习。
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本书语言简明,案例丰富,实用性强,适合有志于机器学习领域的研究者和爱好者、海量数据挖掘与分析人员、金融智能化从业人员阅读,也适合作为高等院校机器学习相关专业的教材。
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PYTHON语言程序设计(基础篇)(原书第3版) (美)梁勇(Y.Daiel Liag) 著 著 江红,余青松,余靖 译
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10余位数据挖掘领域资深专家和科研人员,10余年大数据挖掘咨询与实施经验结晶。从数据挖掘的应用出发,以电力、航空、医疗、互联网、生产制造以及公共服务等行业真实案例为主线,深入浅出介绍Python数据挖掘建模过程,实践性极强。 本书共15章,分两个部分:基础篇、实战篇。基础篇介绍了数据挖掘的基本原理,实战篇介绍了一个个真实案例,通过对案例深入浅出的剖析,使读者在不知不觉中通过案例实践获得数据挖掘项目经验,同时快速领悟看似难懂的数据挖掘理论。读者在阅读过程中,应充分利用随书配套的案例建模数据,借助相关的数据挖掘建模工具,通过上机实验,以快速理解相关知识与理论。 基础篇(第1~5章),第1章的主要内容是数据挖掘概述;第2章对本书所用到的数据挖掘建模工具Python语言进行了简明扼要的说明;第3章、第4
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《Python Web开发 测试驱动方法》从基础的知识开始,讲解Web开发的整个流程,展示如何使用Python做测试驱动开发。本书由三个部分组成。介绍了测试驱动开发和Django的基础知识。第二部分讨论了Web开发要素,探讨了Web开发过程中不可避免的问题,及如何通过测试解决这些问题。第三部分探讨了一些话题,如模拟技术、集成第三方插件、Ajax、测试固件、持续集成等。本书适合Web开发人员阅读。
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Python机器学习 预测分析核心算法 [美]Michael Bowles(鲍尔斯) 著;沙嬴、李鹏 译 人民邮电出版社 【速开发票,优质售后,支持7天无理由退换】
在学习和研究机器学习的时候,面临令人眼花缭乱的算法,机器学习新手往往会不知所措。本书从算法和Python语言实现的角度,帮助读者认识机器学习。 本书专注于两类核心的“算法族”,即惩罚线性回归和集成方法,并通过代码实例来展示所讨论的算法的使用原则。全书共分为7章,详细讨论了预测模型的两类核心算法、预测模型的构建、惩罚线性回归和集成方法的具体应用和实现。本书主要针对想提高机器学习技能的Python开发人员,帮助他们解决某一特定的项目或是提升相关的技能。
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为满足用人单位对数据分析和挖掘人员在编程方面的技能要求,本书遵循由浅入深的原则,详细地介绍了利用Python及其相关工具实现数据分析和挖掘的实用技能。结合Python中成熟的Numpy、Pandas、MatPlotLib、Sklearn、Seaborn、Statsmodels和SciPy模块,实现数据分析与挖掘中关于数据的清洗、整理、探索、可视化、建模和评估等流程的操作,让每一位对数据分析或挖掘的从业者或感兴趣的读者都能从中学到所需的内容。十大常用数据挖掘算法及实战案例,如多元线性回归的预测模型、决策树分类模型、SVM分类模型、GBDT分类模型、K均值聚类模型等,基本覆盖用人单位对常用挖掘算法的需求。
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