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本书适合入门学习Python3的读者，也适用于对编程一无所知，但渴望用编程改变世界的朋友！本书提倡理解为主，应用为王。本书前半部分讲解Python3的基础语法和特性，后半部分围绕着Python3在爬虫、Tkinter和游戏开发等实例上的应用。本书着重培养读者对编程的兴趣，提高你编写代码的水平，以及锻炼读者的自学能力。，本书贯彻的核心理念是：实用、好玩，还有参与。
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本书结合作者的项目经验，从实际工程需求出发，循序渐进地介绍了大数据预处理相关技术、流行工具与应用案例，全书分为三部分，核心内容概要如下： 部分 数据预处理的基础知识。包括数据预处理的基本概念、工作流程、应用场景、开发环境、入门演练和Python科学计算工具包Numpy、SciPy、Pandas的实际应用等。 第二部分 数据预处理的实战进阶。内容包括： 数据采集与存储，主要涉及数据结构类型和采集方式，着重介绍了爬虫技术以及不同格式的文本信息抽取和文件读取。 高效读取文件、正则清洗文本信息、网页数据清洗和文本批量清洗。 中文分词精讲、封装分词工具包、NLTK词频处理、命名实体抽取和批量分词处理。 特征向量化处理，涉及数据解析、缺失值处理、归一化处理、特征词文本向量化、词频-逆词频、词集模型、词袋模型和批量文本特征向量化。 基
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在数据科学家的技能中，机器学习和Python应该是位列前五的两项。机器学习灸手可热，在互联网、金融保险、电商、电信、制造业、零售业、医疗等领域发挥了越来越大的作用，关注度也越来越高。Python是全球前四大流行语言之一，它具有简单易学、应用几乎无限制等特性，因此在开发从业者眼中是全栈开发的。 针对机器学习与Python软件的特点，作者将两者相结合编写了本书，希望对读者有所帮助。
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