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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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R与Python的数据分析核心技巧——能源化学数据挖掘及可视化实战 李梓昕 编著；李宇春 化学工业出版社 【速开发票，此书为单本而非一套，支持7天无理由退换】
《R与Python的数据分析核心技巧——能源化学数据挖掘及可视化实战》从数据挖掘、数据分析及可视化、建模及诊断的角度，以案例结构化的方法，在能源化学、能源环境应用工程的基础上，重点围绕超临界火电金属材料、核电蒸汽发生器水质、能源环境颗粒物、酸雨指标探讨，例如数据信息分析、大数据挖掘、数据信息可视化、模型建立及诊断等。本书分为7章，分别是“R从安装到实战准备”“Python从安装到实战准备”“能源领域的核心金属材料的性能分析”“水质净化工程的ORP数据分析”“能源环境的颗粒物、酸雨指标的数据挖掘”“能源大气的AQI数据可视化实战”及“数据回归拟合预测一体化实战”。《R与Python的数据分析核心技巧——能源化学数据挖掘及可视化实战》是专业性相对较强的科技读物，由于其内容涉及复杂的计算机软件、智能、数据挖掘及可视化
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《Python数据分析与挖掘实战（第2版）》 （1）畅销书全新升级，第1版销售超过10万册，被国内100余所高等院校采用为教材，同时被广大数据科学工作者奉为经典，是该领域公认的事实标准。 （2）作者在大数据挖掘与分析等领域有10余年的工程实践、教学和创办企业的经验，不仅掌握行业的*技术和实践方法，而且洞悉学生和老师的需求与痛点。 （3）本书提供丰富的配套资源，如上机环境、Python源代码、案例建模数据、教学PPT。 《Python数据分析与数据化运营（第2版）》 （1）作者是有10余年数据分析与数据化运营经验的资深大数据专家，在国内外企业都工作过，经验丰富。 （2）作者善于总结和写作，乐于分享，撰写数据分析类 畅销书3部。 （3）本书与同类书大的不同在于，并不只有纯粹的关于数据分析技术和工具的讲解，而且还与数据使用场景深度结合，在
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python核心编程：从入门到实践：学与练 [印]米努·科利 著；余靖 译；江红；余青松 北京理工大学出版社 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
当读者决定学习程序设计语言时， 选择正确的方式开始学习至关重要。第一步非常重要， 因为第一步决定了读者对程序设计主题的掌握程度。本书关注python程序设计基础的细节， 并已尽力涵 盖了程序设计主题的每一个细节， 这样读者就不会有任何未决的疑问。python是一种非常简单的程序设计语言， 建议读者系统地学习。正确的学习方法是成功的关键。了解程序设计语言的主要特性和基本概念非常重要。本书涵盖了有关python程序设计中几乎所有的基本概念， 相信每一位读者 （无论学生还是职业人士） 都会从本书提供的信息中受益匪浅。本书采用通俗易懂的语言进行编写。 因此， 即使是初学者也能轻松地理解程序设计的概念。 本书不仅提供了许多示例代码供读者练习，还提供了一个详细的题库，为读者参加各种考试或者面试做准备。
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Python机器学习和图像处理实战：面部识别、目标检测和模式识别
阅读《Python机器学习和图像处理实战 面部识别、目标检测和模式识别》可深入??解基于Python实现的机器学习与神经网络之上的图像处理方法与算法。 本书首先介绍环境设置，讲解图像处理的基本术语，并探究有助于实现本书中算法的Python概念。 然后详细介绍所有的核心图像处理算法，接着转而介绍计算机视觉库OpenCV，你将??解OpenCV算法及其在图像处理中的应用。 最后介绍用于图像处理与分类的机器学习和深度学习的高级方法，将神经网络、Adaboost、XGBoost、卷积神经网络等概念运用到具体的图像应用中。 书中所有的概念都用现实场景来解释。读完本书，你将能够应用图像处理技术并训练机器学习模型来满足定制化需求。
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利用Python进行数据分析 (美)麦金尼 著,唐学韬 等译 机械工业出版社【正版书】 全国三仓发货，物流便捷，下单秒杀，欢迎选购！
前言 章 准备工作 本书主要内容 为什么要使用Python进行数据分析 重要的Python库 安装和设置 社区和研讨会 使用本书 致谢 第2章 引言 来自bit.ly的1.usa.gov数据 MovieLens 1M数据集 1880-2010年间全美婴儿姓名 小结及展望 第3章 IPython：一种交互式计算和开发环境 IPython基础 内省 使用命令历史 与操作系统交互 软件开发工具 IPython HTML Notebook 利用IPython提高代码开发效率的几点提示 高级IPython功能 致谢 第4章 NumPy基础：数组和矢量计算 NumPy的ndarray：一种多维数组对象 通用函数：快速的元素级数组函数 利用数组进行数据处理 用于数组的文件输入输出 线性代数 数生成 范例：漫步 第5章 pandas入门 pandas的数据结构介绍 基本功能 汇总和计算描述统计 处理缺失数据 层次化索引 其他有关pandas的话题 第6章 数据加载、存储与文件格式 读写文本格式的数据 二进制数据格式 使用HTML和Web API
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适读人群 ：本书既适合各大研究机构和高校等单位的工作者阅读，也适合各行业工作人员以及在读的研究生和准备考研的大学生阅读，还适合需要进一步掌握科研论文插图的设计思路和绘制技巧的群体学习，以及对可视化有兴趣的读者。 1.数据分析师和独立数据可视化设计师传授丰富的实践经验和杰出的绘图技能，实用的科研论文配图绘制指南。 2.系统地介绍基于Python的科研论文配图的绘制技巧，提高读者的绘图效率。 3.100多种图形的详细绘制方法，200多个绘图用的源代码文件即学即用，轻松做出精美的科研和论文配图，让论文锦上添花。 4.全彩，图表案例精彩呈现，带来良好的阅读体验，方便理解和学习。 5.浙江大学计算机学院副院长陈为教授，图表大咖张杰、张敏和阿里云技术专家石璞东联名推荐。
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作为一门语言教程书籍。 这本书讲得非常不错！ 特别是作者将各个概念和实现方式放在一起讲解，让你知其然知其所以然，显得弥足珍贵。而且在我看过的那么多编程书籍里，这本书的许多讲解和理念都很到位, 作为Python入门书来说，是数一数二的。 深圳亚鼎科技有限公司 信息系统部总监 方擎 对于初学者，尤其是以前对编程没什么经验的人来说，这是一本很适合的书。书的章节内容划分合理，从最基础的讲起，循序渐进，让你逐步掌握Python的各种知识。尤其是里面的代码，是作者多年开发经验的总结，有很强的学习价值。 IBM中国商业价值研究院高级分析师 刘京华 在腾讯工作的个月，需要用到Python来做项目。我用三天时间把这本书看完，并马上写代码付诸实践，并得到不错的效果，感谢作者！ 腾讯数据商业产品架构师 韩伟
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