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用Python动手学统计学(第2版)[日]马场真哉其他人民邮电出版社新华书店正版
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本书读者对象:想了解数据分析、统计分析、机器学习的人员;想从事数据科学相关工作者的人员 本书以R语言和Python为工具,对数据科学实践中经常遇到的数据质量问题和处理要点、回归模型、决策树、聚类、降维,以及常用的监督学习方法和深度学习等内容,进行了详细讲解。可以让读者在短时间内掌握使用R语言和Python从数据创建模型到获取结果的基本步骤,并用R语言和Python体验学习各种统计分析的 理论 和 实际思维方式 ,在掌握使用R / Python实践数据科学与机器学习基本技能的同时获得自身持续发展和深入学习所需的素养。 □ 能够直观地了解什么是统计建模。 □ 能够理解基于模型的因素分析和预测之间的差异。 □ 在实际创建模型或解释结果时不要掉进 陷阱 本书特点 1、本书的特点是数据分析和建模都是基于实际数据进行,而不是基于已经处理过的特
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大数据技术在财务中的应用——基于Python 中等职业教育“十四五”规划教材 中等职业教育“十四五”规划教材
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《Python金融数据分析》将帮助读者在金融领域正确使用先进的数据分析方法,避免潜在的陷阱和常见错误;对于那些试图解决的问题,帮助读者得出正确的结论。 此外,鉴于数据科学和金融领域在不断动态变化,因此本书也包含对学术论文和其他相关资源的引用,以帮助读者拓宽对所涵盖主题的理解。
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本书是高效程序员的敏捷开发修炼秘籍,本书作者杨勇老师,毕业于华中科技大学计算机专业,获硕士学位。从事软件开发和量化交易研究超二十年。曾服务于趋势科技(中国)、IBM、Oracle、百纳(海豚浏览器),先后担任高级软件研发经理、研发副总裁。精通多种开发语言与云计算架构设计。本书清楚、完整地诠释了为什么Python可以,或者说,Python在绝大多数情况下应该是核心编程和系统开发的首选,从语言特性、便捷程度和可拓展性,到纵向的流程设计分析,再到横向的工具、资源和社区支持介绍,组织了大量的实例和技巧,展示了该语言和其生态环境在脚本撰写、资源集成、项目研发、系统设计、数据库管理、科学计算、人工智能等诸多领域内的日益突出的优势,甚至在大型应用程序端媲美 C、C++、Java的出色表现。
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深度学习与Python实现及应用 深度学习的入门图书,理论和实践结合,以“用什么学什么”的方式介绍深度学习的核心算法,并用Pyhton实现每个算法
本书旨在为对深度学习感兴趣并从事相关研究的本科生、研究生、工程师和研究人员提供的基础知识和Python实现方法。在内容编排方面,注重理论和实践的结合,基础知识和前沿技术的结合,并附有相关的应用及实战案例。希望读者通过阅读和学习这本书,感受到从事深度学习相关研究的乐趣。
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正版书籍 对比Excel,轻松学习Python数据分析 张俊红 电子工业出版社 正版图书支持发票 七天无理由退货让您购物无忧
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(1)实战技能:本书讲解了Python编程从入门到精通可能涉及的100个关键技能。 (2)关键练习:100个关键技能,对应100个关键练习,能学会用。 (3)关键视频:重点、难点,都有视频讲解,降低了学习难度曲线。
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案例学Python:青少年编程从入门到精通 青少年编程教科书:打破传统“知识说教”的教学模式,通过57个“好玩的案例”+11个“编程过关挑战”,寓教于乐,从零开始,玩着玩着就能学会Python
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正版书籍 Python深度学习:基于PyTorch 吴茂贵,郁明敏,杨本法,李涛,张粤磊 著 机械工业出版社 正版图书支持发票 七天无理由退货让您购物无忧
适读人群 :对机器学习、深度学习感兴趣的高校学生及在职人员。 对Python、PyTorch、TensorFlow等感兴趣,并希望进一步提升的高校学生及在职人员。 (1)核心作者在大数据和人工智能领域有着超过20年的工作经验,实战经验丰富,其他几位作者也在大数据和人工智能领域颇有造诣。 (2)作者团队之前还著有《深入理解Spark机器学习》、《Python深度学习:基于TensorFlow》、《自己动手做大数据系统》等书。 (3)本书是《Python深度学习:基于TensorFlow》的姊妹篇。 (4)本书从工具使用、技术原理、算法实现、工程实践等维度全面、系统讲解了深度学习。 (5)本书在内容的选择、安排和表现形式上精心谋划,目的是确保高质量内容的同时,让深度学习的学习门槛大大降低。
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Python是一门动态编程语言,它简单而又强大,适用于众多领域。尽管编写Python代码比较容易,但是编写高效且易于维护和复用的代码是一个挑战。本书的重点是让你熟悉实践、有用的工具以及标准,这都是Python专业人士每天使用的。首先,你将了解Python 3.5中新增加的功能以及可以提高生产力的快速技巧。接下来,你将学习使用这个新版本中的高-级且有用的Python语法元素,以及实现元编程的不同方法。本书讲解了代码管理工具、编写清晰文档的方法和测试驱动开发,这些都是编写代码的重要因素。通过学习优化的一般原则、查找瓶颈的策略以及应用优化的选定工具,你可以对如何编写高效的代码有更深入的理解。读完本书后,你会成为一名可以编写高效且可维护代码的专家。通过阅读本书,你将能够:了解在Python社区中广泛采用的约定和实践;高效打包Python代码,
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