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（1）聚焦经典，掌握精髓：以粒子群算法切入，详解数十种实用改进策略（混沌映射、随机变异、多策略融合）。（2）双语言实现，零障碍学习：所有算法均提供MATLAB+Python完整可运行代码，直接验证、快速上手。（3）案例驱动，解决真问题：包含完整建模过程与改进应用案例（如函数寻优、算法对比测试），省时省力。（4）内容扎实，即查即用：涵盖基准测试集、评价指标、深入改进方案（自适应权重、竞争学习、粒子调度），学生做研究、工程师搞开发都能用。
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从新闻、讲话，到社交媒体上非正式的聊天，自然语言是*丰富、且尚未充分利用的数据源之一。不但数据源源不断，在使用环境中还在不断调整、变化；还包含了很多传统数据源未能传达的信息。打开自然语言宝藏的钥匙，就是基于文本分析的创造性应用。这本实战指南介绍了从数据科学家角度如何建立语言感知产品并有效应用机器学习。您将学到如何用Python实现健壮、可重复和可扩展的文本分析，包括上下文特征和语言特征工程、向量化、分类、主题建模、实体解析、图分析和可视化操作。在本书的*后，您将获得解决众多复杂现实问题的实用方法。
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基于Python的强化学习 本书将帮助读者掌握强化学习算法，并通过构建自学习智能体，理解算法的实现。
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1.量化交易新模式：让量化交易更高效、更快捷、更完美。 2.全流程解析：涵盖量化交易的不同应用场景，介绍从发量化交易Python语言基础、工具库、可视化库、数据采集与分析，再到量化交易、套利策略等关键环节。 3.实战检验：ChatGPT结合多种量化交易工具及案例实操讲解，理解更加透彻。 4.100%提高量化交易效率：揭秘ChatGPT与量化交易高效融合的核心方法论和实践经验。 5.赠送资源：赠送教学视频及配套工具，供读者下载学习。
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《Python编程入门经典》(作者James Payne)主要介绍Python3.1。Python3.1发布于2009年，是Python程序语言的主版本。由于Python是一门跨平台的语言，本书中的内容和示例适用于任何平台(除非特别指出的例外情况)。在可能独立于平台的情况下，本书中的示例都尽量设计成跨平台的。此外，由于Python 3.1相对较新，并非所有支持库都被更新到可以在Python3.x下工作。在这种情形下，如果某些理论需要详细解释，本书将使用Python 2.6代替Python 3.1。
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Python作为一种强大且易于学习的编程语言，已经成为数据分析的首选工具。《Python数据分析快速上手》是一本为初学者、职场人士以及对数据分析感兴趣的读者量身打造的快速上手指南。 《Python数据分析快速上手》通过通俗易懂的语言，将复杂的数据分析概念简化，使您能够轻松掌握Python在数据分析中的应用。书中详细介绍了Python基础知识，以及如何使用NumPy、Pandas、SciPy强大的库进行数据处理和分析，使用Matplotlib进行数据可视化，以及使用Scikit-learn和机器学习算法进行数据分析等内容。 《Python数据分析快速上手》每一章针对知识点都提供了大量示例，便于读者边学边练，每个实例都配有详细的代码注释，帮助您理解每一行代码的作用，从而加深对数据分析技术的理解和掌握。为了进一步加强学习体验，《Python数据分析快速上手》还提供了示例的教学视频、PPT课
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