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Python机器学习与可视化分析实战 详解聚类、线性回归、逻辑回归、决策树算法及其可视化分析
本书通过机器学习与可视化组件相结合的方式，系统介绍机器学习与可视化分析相关技术，并通过实战项目讲解机器学习中常用的数据挖掘相关知识，例如聚类、线性回归、逻辑回归以及决策树算法。特别是为了满足部分读者的需求，本书还详细介绍了深度学习的两个基础算法 文本分类与图像识别算法。
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Python编程基础教程 Python编程从入门到实践零基础自学图书，通俗易懂、面向初学者的Python基础入门教程
Python已经成为从事数据科学、游戏开发等众多领域的程序员的常用编程语言。本书将帮助读者按部就班地掌握Python编程的基础知识和技术。 本书是一本Python的基础入门教程，也可以作为专业人士的学习材料。全书分为4个部分共20章。第1部分介绍语言基础，第2部分介绍面向对象范型，第3部分介绍数据结构，*后一部分介绍高级主题，如使用NumPY处理多维数组以及使用Matplotlib实现可视化。附录部分介绍了正则表达式和多线程编程。 在每一章末尾都给出了练习题，帮助读者掌握相关的概念和编程技能。
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Python机器学习算法与应用 以案例为导向，实践与理论相结合的机器学习
本书详细阐述机器学习的数据特征与分类算法，高效利用Python 3代码详解机器学习核心算法及其工具的场景应用，并在机器学习平台Kaggle与PaddlePaddle上实现分类、预测及推荐等实战操作。
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Python机器学习实战 简单易学的示例，涵盖多种应用场景，生动有趣的讲解，带你驶入机器学习的快车道，提供源代码
1.在讲解算法的原理和用 scikit-learn 库封装好的方法实现算法之前，先通过几个例子，教会你具体的计算方法，让你手动实现算法； 2.书中代码比较连贯，可直接粘贴到Jupyter Notebook中运行，这一点对初学者非常有帮助； 3.书中示例浅显易懂，涵盖多种应用场景：新闻话题分类、垃圾邮件过滤、在线广告点击率预测和股票价格预测等，讲解方式生动有趣； 4.提供源代码。 本书开篇介绍Python语言和机器学习开发环境的搭建方法。后续章节介绍相关的重要概念，比如数据分析、数据预处理、特征抽取、数据可视化、聚类、分类、回归和模型性能度量等。本书包含多个项目案例，涉及几种重要且有趣的机器学习算法，引导读者从头实现自己的模型。学完本书，你将了解机器学习生态系统的全貌，并掌握机器学习技术的实践和应用。 在本书的帮助下，你将学会用强大却很简
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数据科学家实践指南，依据高科技公司中数据科学家的职位描述和要求，创作本书。提供三大实战案例：1.使用真实的电影评分数据创建一个电影推荐系统；2.创建一个能实际运行的维基百科数据搜索引擎；3.创建一个垃圾邮件分类器，可以对邮件账户中的垃圾邮件和正常邮件进行正确的分类。本书涵盖准备分析数据、训练机器学习模型和可视化分析结果等主题，有助你提高使用Python高效地进行数据分析和机器学习的能力，并建立信心以更好地分析自己的机器学习模型。●清理和准备数据，使其可用于分析●应用Python中流行的聚类和回归方法●使用决策树和随机森林训练高效的机器学习模型●使用Python Matplotlib库对分析结果进行可视化●使用Apache Spark的MLlib包在大型数据库上进行机器学习
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Python 3 爬虫、数据清洗与可视化实战（第2版） Python爬虫技术入门，通过实战教初学者如何爬取数据、清洗和组织数据并进行分析和可视化，适合做教材
这本Python爬虫技术书是一个完整大数据应用框架：从数据收集、分析到数据可视化、数据建模。本书各章节以实际案例为出发点，对大数据分析、爬虫技术应用感兴趣的小伙伴们来说， 值得购买。
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l 给出了一套较清晰的机器人智能感知技术基础知识框架，主要内容包括机器人典型内部传感器和触觉/力觉/视觉/接近觉/热觉/听觉等典型外部传感器的基本工作原理、机器人系统状态估计理论基础知识、多传感器信息融合技术基础知识、智能感知系统在移动/飞行/空间/水下等典型机器人系统中的应用以及多传感器信息融合技术在自动驾驶汽车位姿估计中的入门应用方法等； l 全书内容有机关联，深浅有度、循序渐进，体系结构上突出层次性，低层次强调概念性和基础性，高层次强调系统性和逻辑性，本书可作为高等学校人工智能或机器人工程等相关专业高年级本科生或智能科学与技术学科研究生理论教学用书，也可作为学习机器人智能感知技术的参考书； l 本书配套有电子课件，读者可在清华大学出版社网站下载。
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