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PYTHON超能学习手册 9787302608127 清华大学出版社
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本书的编写特色如下： (1)理论与实践相结合。本书在介绍Python编程的基础知识时，注重理论与实践相结合。在每一章节的内容中，均配有精心策划的示例代码与实战练习，旨在引导学生通过实际操作来巩固和加深对理论知识的理解与掌握。 (2)深入浅出的讲解方式。为了确保学生能够轻松理解并掌握Python编程，本书采用了深入浅出的讲解方式。在介绍复杂概念时，本书力求通过直观的示例代码和清晰的解释，使学生不仅能够快速掌握知识点，还能在编写代码的实践中感受到Python语言的强大功能及灵活性(3)完善的知识体系。本书构建了一条从入门到高级应用的渐进式学习路径。书中内容的安排确保了学习过程的连贯性与深度，使学生能够循序渐进、逐步深入地掌握Python编程的核心概念与技能，从而在坚实的基础之上逐步建构起对Python语言编程的深刻理解。
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PYTHON数据分析入门 [英]何塞·安平科（José Unpingco） 正版书籍 机械工业出版社 正版图书 可开发票 如需帮助请联系在线客服
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正版书籍 Python 数据科学手册 (美)杰克·万托布拉斯(Jake VanderPlas) 著,陶俊杰,陈小莉 译 正版图书支持发票 七天无理由退货让您购物无忧
Python语言拥有大量可用于存储、操作和洞察数据的程序库，已然成为深受数据科学研究人员推崇的工具。本书以IPython、NumPy、Pandas、Matplotlib和Scikit-Learn这5个能完成数据科学大部分工作的基础工具为主，从实战角度出发，讲授如何清洗和可视化数据、如何用数据建立各种统计学或机器学习模型等常见数据科学任务，旨在让各领域与数据处理相关的工作人员具备发现问题、解决问题的能力。·IPython和Jupyter:为使用Python提供计算环境·NumPy：用ndarray实现高维数组的高效存储与操作·Pandas：用DataFrame实现带标签 列式数据的高效存储与操作·Matplotlib：实现各种数据可视化·Scikit-Learn：用高效整洁的Python实现重要的机器学习算法
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从应用开发角度介绍网络编程基本概念 模块以及第三方库 利用Python轻松快速打造网络应用程序 Python 3示例讲解
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本书适合读者对象：1. 有一定编程基础，想从事图像识别开发相关工作的读者；2. 对人工智能、机器学习、深度学习感兴趣的所有读者；3. 想通过动手实践提升图像识别编程能力的读者。 本书介绍的图像识别是人工智能的一个重要应用领域，是人脸识别和自动驾驶领域中重要的人工智能技术。 1、 作者专业，技术和经验丰富 本书作者为日本东京大学应用信息学硕士，并多年从事人工智能开发工作，专业知识雄厚，实战经验丰富。 2、 案例较多、注重实践 本书先对人工智能、机器学习、深度学习相关的术语、概念进行了详细解说，然后通过不同的深度学习框架（TensorFlow、PyTorch、Keras等）编程实现16个不同难易程度的图像识别相关案例，用实操练习让读者了解不同工具的使用方法及各自特点，选择合适的工具更好地为实现目标服务。 3、 通俗易懂，避免用复杂的数学
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1.书力求简单、实用，坚持以实例为主，理论为辅。 从应用场景切入，围绕新基建的云计算、大数据及人工智能，介绍大数据的概念与特点及典型的产业应用场景，使读者了解大数据项目和机器学习开发过程，能设计不同场景下的项目架构，并做好不同业务下的数据建模。 2.Hadoop spark Python三合一，内容讲解重点分明，细节具体。本书解析了每个领域内的复杂逻辑和丰富内涵，尽可能让读者用更低的成本，尽快掌握相关技术，紧跟时代步伐。本书大多数章节都包含实训模块，让读者在学完该章节的知识后能够举一反三，学以致用，早日投身新基建。 3.布局合理，循序渐进，自有章法。本书先介绍了入门级的容器化工具Docker 与 Kubernetes，然后介绍大数据的常用组件，为读者的后续实践打好基础后，开始讲解机器学习库的相关用法；随着人工智能的快速发展，神经网络
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Python数据分析与挖掘实战 张良均、王路、谭立云、苏剑林 著 机械工业出版社【达额立减】 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
10余位数据挖掘领域资深专家和科研人员，10余年大数据挖掘咨询与实施经验结晶。从数据挖掘的应用出发，以电力、航空、医疗、互联网、生产制造以及公共服务等行业真实案例为主线，深入浅出介绍Python数据挖掘建模过程，实践性极强。 本书共15章，分两个部分：基础篇、实战篇。基础篇介绍了数据挖掘的基本原理，实战篇介绍了一个个真实案例，通过对案例深入浅出的剖析，使读者在不知不觉中通过案例实践获得数据挖掘项目经验，同时快速领悟看似难懂的数据挖掘理论。读者在阅读过程中，应充分利用随书配套的案例建模数据，借助相关的数据挖掘建模工具，通过上机实验，以快速理解相关知识与理论。 基础篇（第1～5章），第1章的主要内容是数据挖掘概述；第2章对本书所用到的数据挖掘建模工具Python语言进行了简明扼要的说明；第3章、第4
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