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全面、深入剖析机器学习的算法原理和模型构建等核心技术。 结合大量实例和两个实战项目案例展现各种算法的实际应用。 详解监督学习、无监督学习和强化学习的理论基础与应用场景。 详解模型训练中的风险函数、参数寻优方法，以及欠拟合与过拟合解决方案。 深入解析机器学习常用经典模型的基本原理及其Python实现。 详解数据标准化、异常值检测、缺失值处理和特征筛选等数据预处理技术。 详解两个典型项目实战案例，带领读者动手实践，提高实际开发水平。 内容丰富：详解机器学习的基础知识和相关算法原理并进行实践，还对深度学习的基础知识进行讲解，帮助读者系统掌握机器学习的完整知识体系。 循序渐进：从机器学习的基本概念和环境搭建开始讲解，逐步深入其算法原理和模型构建等核心技术，最后进行项目实战，学习梯度非常平滑。 理论结合
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《Python数据分析基础》通过真实案例，全面介绍python编程基础和数据分析工具的应用，并培养读者通过数据分析问题、解决问题以及对结果评价的能力。《Python数据分析基础》内容包括：python基本配置和编程基础、数据预处理、数据描述与可视化、统计推断、相关分析、关联分析、回归分析、主成分和因子分析、聚类、判别与分类、列联分析、对应分析、定性数据分析、时间序列分析等，将读者关注的数据分析与数据挖掘技术进行剖析。
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Python量化金融编程从入门到精通 自己动手，从零开始编写自己的量化交易工具库。
精通Python量化金融编程就这三步： 1.基础：初识量化交易，掌握Python编程语言的基本用法。 2.进阶：结合量化金融实例，进阶掌握数据分析库和量化交易库的基本用法。 3.实战：结合当下热点，引入机器学习与深度学习在量化交易场景下的应用，实战搭建属于自己的量化交易工具库。
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针对性强。全书内容紧密结合高中信息技术课程，围绕课程中的内容进行深入讲解，并进行适当的扩展，同样也适用于高年级初中生阅读。代码紧跟Python很新版本。书中所有代码适用于Python 3.4.x、Python 3.5.x和Python 3.6.x，以及将要发布的Python 3.7.x。例题丰富、代码纯正、讲解透彻。书中所有例题都配有相应的解析和源代码，并且对重要的源代码都加了注释来说明代码思路以方便理解。形式多样化、内容立体化。书中重点内容通过圆点进行了标记，并通过小技巧、小提示、注意等多种形式方便阅读和理解；另外，书中所有例题和案例都配有相应的，通过扫描可以快速下载源代码，减少代码输入时间，节约宝贵的学习时间。
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Python数学建模算法与应用 阅读该书有助于读者提高分析问题和解决问题的能力。
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关于Python的书虽然已有不少，但从安全从业者角度全方位剖析Python的书籍几乎没有，《Python*技：运用Python成为**黑客》填补了这个的空白：包含了渗透测试、Web分析、网络分析、取证分析以及利用无线设备等方面的Python攻防方法。 无论你是从事安全研究的哪个方向，书中的大量深入浅出的案例分析均可以让你掌握有用的技能，快速上手编写代码，在工作中事半功倍，拓展视野、培养和锻炼自己的黑客思维。
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Python机器学习（原书第3版） 美亚畅销书全新升级，曾获《ACM计算评论》年度 佳奖，新增TensorFlow 2、GAN和强化学习等实用内容
本书自第1版出版以来，备受广大读者欢迎。与同类书相比，本书除了介绍如何用Python和基于Python的机器学习软件库进行实践外，还对机器学习概念的必要细节进行讨论，同时对机器学习算法的工作原理、使用方法以及如何避免掉入常见的陷阱提供直观且翔实的解释，是Python机器学习入门之作。它的内容涵盖了众多高效Python库，包括scikit-learn、Keras和TensorFlow等，系统性地梳理和分析了各种经典算法，并通过Python语言以具体代码示例的方式深入浅出地介绍了各种算法的应用，还给出了从情感分析到神经网络的一些实践技巧，这些内容能使你快速解决你和你的团队面临的一些重要问题。
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Python大数据分析 Big Data Analysis with Python
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Python爬虫实战基础 立足基础，面向实战，大量案例帮助二次开发
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《Python网络编程基础》全面介绍了使用Python语言进行网络编程的基础知识，主要内容包括网络基础知识、网络劋作、WebServices、解析HTML和XHTML、XML、E-mail服务、FTP、使用Python劋作数据库、SSL、几种服务器端框架（包括Socket服务器、SimpleXMLRPCServer、CGI和mod_python），以及多任务处理（包括Forking、线程和异步通信）等。本书实用性强，共提供了大约75个实例，6600行以上的代码，是帮者全面而快速地学习Python语言、编写网络程序的实践。本书可以作为各层次Python、Web和网络程序的开发人员的参考书，在实际工作中使用书中的技术，效果更佳。本书第部分讨论了客户端和服务器的设计，这是所有网络应用程序的基础。您将学到如何利用IPv6的优点来编写应用程序，如何与域名服务器通信，以及如何获取网页等。本书第2部分将向您演示如何编写发送和接收E—mail的程序、提供静
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本书可以分为4个部分：本书的前3章介绍Python中的函数。第Ⅱ部分包含第4～7章，介绍Python类与语言对象模型。第Ⅲ部分包含第8章和第9章，介绍字符串与数据。第Ⅳ部分包含无法融入前三部分的所有内容。
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本书由具有丰富的教学经验和专业经验的严玉星教授编写，囊括了他多年在金融领域教学一线的经典思想，并且结合了众多实际的金融数据，严教授还全程参与了本书的翻译和审校工作。本书在原作者全程参与的前提下，邀请香港理工大学的张少军老师全程主导并负责本书的翻译，将基本的金融理论和丰富的代码示例及金融模型深度解析，引导读者编写高效的Python程序，构建实际的Python应用，实现金融数据的高效分析。在理论和实践中，把握量化交易的核心思想，将金融模型运用得得心应手。
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适读人群 ：任何懂一点Python基础的读者，以及对Plotly可视化感兴趣的读者。 Python数据可视化的模块有很多，但传统的模块如Matplotlib等都属于静态可视化绘图，在动态的互联网时代越来越满足不了数据分析师的要求。 Plotly是一个非常棒的动态可视化绘图模块，它易学易用、种类丰富、绘图美观，在数据分析以及数据可视化中占据越来越重要的位置。 本书不仅对Plotly的基础绘图与高级绘图进行介绍，还介绍了Plotly的各种应用场景，比如在金融、Matplotlib、Pandas、网页开发、GUI开发、机器学习、量化投资等方面的应用。
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