![Python机器学习经典实例 [美] 普拉提克·乔西（Prateek Joshi） 著,陶俊杰,陈小莉 译 人民邮电出版](http://img3m6.ddimg.cn/23/13/11945593166-1_b_1743134527.jpg)
Python机器学习经典实例 [美] 普拉提克·乔西（Prateek Joshi） 著,陶俊杰,陈小莉 译 人民邮电出版 正版图书,下单速发,可开发票
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基于Python的金融分析与风险管理 斯文 人民邮电出版社【正版书籍】 【热销推荐，正版现货，全国三仓就近发货，物流快捷，欢迎选购！】
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Python科学计算基础教程 (印)赫曼塔·库玛·梅赫塔(Hemant Kumar Mehta) 著;陶俊杰,陈小莉 译 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！
全面阐述Python科学计算基础内容提供Python科学计算精彩案例总结科学计算的任务、难点以及杰出实践经验科学计算概况、结构 使用NumPy和SciPy完成数值计算使用SymPy进行符号计算的概念和方法使用matplotlib画图程序库做数据可视化使用pandas、matplotlib和IPython组合做数据分析与可视化Python的并行和高性能计算方法科学计算应用、库和工具的Python开发案例方案设计、代码编写、高性能计算等科学计算杰出实践
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适读人群 ：零基础入门Pytho编程的读者。 Python之父Guido vaRossum力荐的Python入门书。本书以通俗易懂的语言、好玩有趣的案例让读者轻轻松松、循序渐进地从零开始掌握Pytho3 编程。本书内容也是作者带领的“Pytho实战圈”里数千名“圈友”的学习结晶。圈子里的小伙伴都是零基础开始学习Pytho编程，甚至之前没有接触过编程的，比如初中生、跨行业学习者等。
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Python自然语言处理实战：核心技术与算法 阿里巴巴、前明略数据和七牛云的高级专家和科学家撰写，零基础掌握NLP的核心技术、方法论和经典算法
读者对象： 1）人工智能相关专业的研究人员；2）信息科学和计算机科学爱好者；3）统计学或相关IT专业学生；4）不具备专业数学知识的人群。 （1）三位作者资历深厚，分别是阿里巴巴的数据架构师和NLP专家、百炼智能的NLP专家（前明略数据的技术合伙人和科学家）、七牛云AI实验室NLP OCR方向负责人； （2）以实战为导向，绕开各种复杂数学公式与证明，确保读者零基础入门，详细讲解自然语言处理 的各种核心技术、方法论和经典算法； （3）阿里巴巴达摩院高级算法专家、百炼智能CEO、七牛云AI LAB负责人、天善智能创始人联袂推荐。
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本书共8章，主要内容包括 计算机与问题求解简介，核心对象、变量、输入和输出，流结构，函数，数据处理，异常处理、随机数、递归等其他主题，面向对象编程，图形用户界面。此外，各节后都给出了大量的习题、编程项目、实践问题等，帮者进一步巩固学习的。
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Python机器学习之金融风险管理 用Python机器学习开启AI时代的金融风控新思路
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近来不以软件开发为专业的,也就是 非工程师 使用Python的情况渐渐增多。本书第四版将基础讲解部分大篇幅改写得更加易读易懂，便于读者入门。
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Python高手之路 第3版【正版】 【正版图书，电子发票】
Python是一门很绝妙的编程语言，它快速、灵活且内置了丰富的标准库，已经用于越来越多的不同行业。通常，大多数关于Python的书都会教读者这门语言的基础知识，但是掌握了这些基础知识后，读者在设计自己的应用程序和探索实践时仍需要完全靠自己。本书则不同，它介绍了如何利用Python有效地解决问题，以及如何构建良好的Python应用程序。从本书中读者将学到什么 杰出实践：书中给出了构建应用程序时可参考的方法和建议，帮助读者充分利用Python的特性，构建不会过时的应用程序。如果读者正在做一些东西，可以立刻应用本书中提及的技术去改进自己当前的工作。 解决问题：书中介绍了测试、移植、扩展Python应用程序和库等方面的实际问题并提供了相应的解决方案，还介绍了一些非常好的小技巧，讨论了一些长期维护软件的策略。 语言的内部机制：书中阐述
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Python编程轻松进阶 《Python编程快速上手》作者又一力作，《python编程从入门到实践》读者进阶Python推荐读物，理解代码底层逻辑，像职业程序员一样使用Python
* 《Python编程快速上手》的作者阿尔 斯维加特又一力作 * 《python编程从入门到实践》读者的进阶Python推荐读物 * 逐步可视化代码执行过程，助你编写规范、整洁的Python代码 * 通过益智游戏了解代码底层逻辑，像职业程序员一样使用Python 在学习Python的旅程中，你是否正在 绝望的沙漠 里徘徊？你已经学完了基础教程，却徘徊于不同的学习材料之间，感觉自己毫无长进。本书是 沙漠里的那片绿洲 。 作为《Python编程快速上手》的姊妹篇，本书专为想达到职业程序员水平却问路无门的人而写。作者拥有丰富的Python教学经验，所写内容既翔实细致，又深入浅出。你将通过三个方面实现从 快速上手 到 轻松进阶 的跃迁：解决初级进阶会遇到的重重困难；掌握Python编程的实践、工具和技巧；理解面向对象的Python。
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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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本书具有以下特色：1.双色印刷，更好地呈现数据采集相关知识要点与各类解析、验证等工具的强大功能。2.从爬虫基础到简单实现，从环境搭建到Scrapy与分布式爬虫，知识结构由浅入深，便于系统学习。3.提供丰富案例与源码支持，引导读者边练边学，在实践中快速成长。
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Python程序设计基础及应用（全微课视频版） 思政领航，内容新颖，案例丰富，学以致用
《Python程序设计基础及应用（全微课视频版）》编写与时俱进，跟进技术的新发展与教学的需求，从内容设计和案例选取及配套资源方面都吻合当下教材的要求。《Python程序设计基础及应用（全微课视频版）》响应关于课程思政建设的号召，充分挖掘思政元素，在一定程度上融入了思政内容，使思政教育与专业教育有机衔接、融合。《Python程序设计基础及应用（全微课视频版）》的特点是内容紧凑、案例丰富、学以致用；程序输出原滋原味，既有正确输出的结果，又有错误输出的提示，让读者既从 正 的方面学到经验，又从 负 的方面吸取教训，使经验与教训兼而得之。《Python程序设计基础及应用（全微课视频版）》兼顾 基础 与 应用 两个方面，全书总体内容按照先基础、后应用的顺序安排，前7章为基础篇，其内容循序渐进；后5章为应用篇，其内容自成体系；每
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降低机器学习的时间成本可以缩短模型训练的等待时间，加快模型更新周期。分布式机器学习使机器学习从业者能够将模型训练和推理时间缩短几个数量级。在本书的帮助下，你应该能够将你的Python开发知识用于启动和运行分布式机器学习的实现，包括多节点机器学习系统
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Python区块链应用开发从入门到精通 Python零基础入门→区块链技术详解→区块链项目开发，从0到1就这么简单！ 知识讲解+学习问答+实训练习+实战开发，体例丰富，活学活用！
1.理论与实践相结合：基于工程代码，每个理论都有对应的实践代码讲解，读者参考源码完成实例，就可以看到实践效果。 2.提供实训与学习问答：每章都有实训和学习问答，方便读者在学习后尽快巩固知识点，以便做到举一反三，学以致用。 3.内容知识体系系统、完整：剖析区块链的主要算法与底层原理，系统介绍区块链去中心化应用的开发流程。 4.易学易懂，实战项目检验：零基础读者也能轻松学会Python语言和区块链应用开发两大知识体系。
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自然语言处理是计算机科学和人工智能领域的重要研究和应用方向，广泛应用于机器翻译、文本分析、语音识别、文字识别等。本书是IBM公司一线AI工程师以多年来的实际项目经验为基础编写的自然语言处理入门书籍。对 检索技术 实体提取 关系提取 语素分析 和 评估/情感/概念分析 等自然语言处理中的常用知识，以及使用商用API和Word2Vec进行文本分析的方法进行了详细解说。 本书涵盖内容： 从用户角度和工程师角度对文本分析的相关知识进行解说。 文本数据获取的方法和如何进行语素分析，这是进行文本分析的技术前提。 利用Mecab和Elasticsearch等OSS开源项目介绍传统的文本分析方法。 利用IBM公司Watson API的人工智能技术的文本分析方法。 Word2Vec技术及应用。 迁移学习与BERT技术。 本书特点： 1. 本书为有30年IBM工作经验的AI工程师撰写，实战经验丰富。 2. 语言通
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基于Python的无监督学习 使用Python进行无监督学习实践，如何编写利用无标签数据的机器学习解决方案。
使用Python进行无监督学习实践，如何编写利用无标签数据的机器学习解决方案。 很多业内专家认为无监督学习是人工智能的下一个前沿，可能把握着进入通用人工智能的钥匙。因为世界上绝大部分数据是无标签的，传统的监督学习不能使用到它们。无监督学习通过另外的方法可以使用到这些无标签的数据集从而发现数据深层的有价值的数据模型，这些模型可能是人类自身也无法发现的。 作者Ankur Patel通过两个简单的、可应用于生产的Python框架向您展示了如何应用无监督学习:Scikit-learn和包含Keras的TensorFlow。通过代码和亲身操作的实例，数据科学家将发现数据中难以发现的模型：检测数据中的异常、进行自动特征工程和选择、生成合成数据集等，并获得更深层次的业务洞察力。您所需要的只是一些编程和机器学习经验就可以开始学习本书。 研究人员、工程师和学生
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PYTHON技术手册(第2版)（美）马特利 著,程胜,杨萍 译 (美)马特利 著,程胜,杨萍 译 人民邮电出版社【可开电 正版图书，下单前请先咨询客服，欢迎选购！
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当Python程序员在回忆或解释这种开源语言的语法以及它的众多强大但又缺乏文档的模块而需要获得帮助的时候，本书为他们提供了参考。最经常需要的信息在这本全面的参考指南中很容易查找到——不单单关于Python语言本身，还包括标准库中最经常需要使用的部分以及最重要的第三方扩展。
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