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同时汇集了数据搜集、数据清洗、数据分析和数据可视化的相关技术，并且对数据分析中的每个过程均进行了详尽、深入地讲解，并搭配多个实用性极强的示例代码，生动的阐述了每项技术的核心奥秘。各章节衔接紧密，且内容精炼不拖沓，读者只需按照作者的编排思路循序渐进的学习，相信可以在较短的时间内轻松掌握数据分析的全过程。
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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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古谚有云“一图胜千言”，这在不同的文化背景中均广为人知。本书是针对想步入数据科学领域的开发人员和相关人士而编写的，他们希望通过数据可视化进一步丰富其个人专业项目。本书以通俗易懂的语言讲述了数据可视化技术，并地平衡了理论与实践之间的内容。具体来说，每一章内容都是在前一章的基础上加以设计的。另外，本书还包含了多项操作，并在现实生活中的业务场景和高度相关的环境中实践、运用所学的技能。
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本书是学习用Python编程实现加密算法的初学者指南。本书采用的示例源代码，是几个加密算法及其破解程序，包括凯撒密码、换位加密法、乘数加密法、仿射加密法、简单代替加密法、维吉尼亚加密法等，以及这些加密法的破解程序。本书的后一章还介绍了现代RSA加密法和公钥加密法。 本书适合Python初学者和密码学的初学者，也适合信息安全从业人员。
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本书通过机器学习与可视化组件相结合的方式，系统介绍机器学习与可视化分析相关技术，并通过实战项目讲解机器学习中最常用的数据挖掘相关知识，例如聚类、线性回归、逻辑回归以及决策树算法。特别是为了满足部分读者的需求，本书还详细介绍了深度学习的两个基础算法——文本分类与图像识别算法。
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适读人群 ：本书适合想要学习编程或有编程基础、想要学习Python的人阅读。 1.完整丰富的Python编程教程，不仅介绍编程语言本身，还涉及场景实战、错误排查、程序发布等众多实用内容。 2.程序员实用的编程手册。针对多个应用场景给出解决方案，帮助读者有效避免犯错，提高工作效率。 3.内容循序渐进，深入浅出。从Python的基础知识开始，介绍了数据类型、函数、条件、循环等基本概念，展示了生成器、面向对象编程等具有Python特色的进阶理念，并给出了定位和排除异常、测试代码、调试的方法。 4.提供配套代码，易学易用。
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