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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卫生健康统计分析与可视化:方法与实践 曾四清 书籍 中山大学出版社
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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 线上线下同步销售,请咨询客服查询库存后下单,避免纠纷。
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1.更丰富的教学内容:第2版从12章扩展到15章,并依次划分为基础篇、中阶篇以及高阶篇,方便读者从入门到进阶进行阶段性的学习; 1.更丰富的金融产品:第2版新增汇率产品、互换合约、商品期货、可提前行权的美式期权期货期权等,进一步完善 金融知识图谱 ; 2.更广泛的量化模型:第2版新增现金流模型、汇率套利模型、股票定价模型、卡玛指数等,使读者能掌握更丰富的金融量化分析工具; 3.更完备的金融示例:第2版示例数量从第1版的224个增加至318个,以此多方面涵盖新增的金融产品与量化模型,相关数据更新至2020年。 4.更高阶的软件版本:优化了代码示例,使用更新的Python第三方模块,提升了代码性能。
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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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本书用实际生活中的例子带你了解常用的设计模式,介绍了诸多有关编写Python风格代码的底层细节和概念,包括故障排除、实践、系统架构和设计原则等,帮你解决每天都会遇到的问题。 探索用工厂方法和抽象工厂来创建对象 使用原型模式克隆对象 使用适配器模式让不兼容的接口变得兼容 使用代理模式保障接口安全 使用策略模式动态选择算法 使用修饰器模式,在不使用子类化的情况下扩展对象 使用模型–视图–控制器模式将逻辑从用户界面解耦
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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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