Python机器学习基础 本书对机器学习的原理与Python程序实现进行了系统的介绍，每种算法都采用Sklearn程序实现和Matplotlib数据可视化。全书讲解清晰，例题丰富，配有微课视频。
本书对机器学习的原理与Python程序实现进行了系统的介绍，每种算法都采用Sklearn程序实现和Matplotlib数据可视化。本书系统介绍了Python数据分析基础、关联规则与推荐算法、聚类算法及其应用、分类算法及其应用、回归与逻辑回归、人工神经网络、支持向量机等内容，还介绍了机器学习的热门应用领域推荐技术，并给出了华为机器学习平台上的实验。本书深入浅出、内容全面、案例丰富，配备微课视频，每章后都有习题和参考文献，便于读者巩固学习。本书可作为高等院校相关专业机器学习或人工智能等课程的教材。也可供从事大数据分析、机器学习的人员作为参考书。
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学编程，选择一本能看懂学会的图书很重要。好的图书能引导你快速入门相关领域并传递给你完整的知识体系。本书就是这样一本能让你快速入门Python编程和Python数据分析的图书，配有高清视频讲解和大量的中小案例，以及方便教师教学的PPT课件；另外本书还设置了大量的练习题，几乎每节都设置有 随堂练习 模块，每章*后还设置了 学习检测 模块，通过练习，让读者学会举一反三，融会贯通，切实提高编程能力；本书不光介绍了Python编程技术，还介绍了NumPy、matplotlib、SciPy、pandas等AI时代科学计算、大数据分析的第三方软件包的使用方法和技巧，让读者可以一本书掌握Python编程技术和数据分析的基础能力。 易学习 本书针对零基础读者，从*基础的程序逻辑开始，用浅显易懂的文字和简短的程序代码，带领读者快速入门Python编程世界。 范例多 本书以范例为
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Python语言拥有丰富的针对数学的扩展库：NumPy库支持高维度矩阵运算，内含大量针对数组运算的函数。Matplotlib为Python语言提供了绘图扩展；SciPy库支持线性代数、微积分、概率统计等；SymPy库使得Python语言能够支持符号计算。本书从Python的基本用法到数学问题的背景、原理及实际用法等都介绍得简明易懂。在熟悉Python的基本语法结构之后，如果能够熟练掌握这些库的使用方法，则在日后的工作和学习中，完全可以使用Python来处理遇到的数学问题。
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本书主要介绍如何使用Python处理数学问题。内容涉及代数、统计、概率和微积分等方面。 本书第1~4章主要讲解Python编程的基本知识，第5~12章主要是介绍Python用于处理数学问题的第三方扩展库的使用，包括NumPy、Scipy、Matplotlib和SymPy。第5章Python绘图是后续很多章节的基础，请读者务必要首先熟悉这一章的内容。第6章面向对象编程主要讲解什么是面向对象的程序设计，Python是一种面向对象的程序设计语言，掌握面向对象的概念对于理解Python程序、编写出效率更高的Python代码会很有帮助。NumPy是Python科学计算的基础，第7章详细讲解NumPy的使用方法。第8章的内容相对比较独立，主要介绍Python在符号计算方面的应用。第9和第10章是关于概率统计的内容，会用到第5~7章的知识。第11章是关于分形的介绍，读者可以了解到如何使用Python绘制分形。第12章是讲解Python中的异常处理。
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Python数据可视化编程实战 第2版 python数据分析处理实战 matplotlib教程书籍 70多个常用的数据可视化实例 让您掌握流行的Python数据可视化库
本书主要介绍如何通过Python来实现数据可视化。本书包含了一系列实用的示例，旨在帮助读者熟悉运用Python及其流行的可视化库和数据操作库，牢固地掌握数据可视化的知识。本书从安装和搭建Python数据操作和可视化环境讲起，循序渐进，直到读者掌握使用Python库绘制3D动画等技能。另外，本书还讲解了如何配置matplotlib及相关库，如何在不同的环境（如文字排版系统或LaTeX）中使用matplotlib，以及如何使用Python创建甘特图等实用技能。通过本书，读者能更好地理解数据可视化的概念和技术。本书包括以下内容： 搭建工作环境所需的工具； 使用标准的Python数据处理库和Pandas库处理数据； 绘制并定制化图表； 使用流行的Python数据可视化库； 使用mplot3d绘制3D图表； 使用图像和地图绘制图表； 使用恰当的图表描述数据； 更多matplotlib的高级内容； 使用Plot.ly在线分享可视
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