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采用理论与实践相结合的原则，在各章的篇采用图解方式，将所有知识先贯穿起来，然后对每个知识配套案例讲解。 在讲解的过程中重思路、重基础、重实操， 用读者易于理解且可随时直套用的案例，方便读者以最短的时间高效掌握最实用的技能 是本书创作的初衷。 在Pandas、xlwings、openpyxl的高阶应用过程中，书中有演示大量的对比方案，例如同一批量操作Pandas、xlwings、openpyxl三者间不同的应用方法。
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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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