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从零开始详细解说神经网络和深度学习 重点讲解时序数据分析模型 循环神经网络RNN 从基础到应用、从理论到实践 公式齐全、代码丰富，使用热门Python库逐一实现 1. 梳理基础数学知识和Python知识，为深入理解打基础 2. 数学公式讲解详细，为读懂大部头开路 3. 相同代码通过TensorFlow和Keras分别实现，对比说明，更易理解 4. 以sin波为例讲解循环神经网络的理论和实现，详细介绍LSTM算法
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Python程序设计与实践 通俗易懂的程序设计与实践教材，数据分析入门宝典，创新创业编程训练
每个章节都由思维导图引导知识要点，明确各知识点的学习要求，方便读者把握知识脉络，分清轻、难、重，有针对性展开学习； 大量的代码示例，为读者提供丰富的范例，在此基础上可以迅速掌握知识要点，并能将所学示例转换为功能实用的代码； 知识点全面覆盖《全国计算机等级考试二级Python语言程序设计考试大纲》，帮助读者顺利掌握考试要点； 涵盖人工智能和大数据分析开发，为深入学习人工智能和大数据等知识，参加创新实践活动，奠定良好的编程基础。
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Python程序设计基础及实践 慕课版 第2版 北京大学人气讲师力作，零基础Python入门教程，数据分析、爬虫推荐技能，配套资源丰富
1. 本课程优选的特点就是面向零基础学生，强调实用，而且全面、简洁，去掉不实用的细枝末节。比如爬虫内容，在有的教材是专门讲一本书，在本课程中一周学时即可解决。本课程的教学设计来源于北京大学“文科计算机基础”课程的教学，特别能够注意到初学者常犯的错误，避免初学者踩坑浪费时间。 2. 本书配套慕课在中国大学慕课平台选课人数众多，每学期有上万人选择本科。 3. 本书配套资源丰富，有慕课，还有在线教学网站，可方便老师进行在线教学管理。
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数据分析轻松进阶 从Excel到Python和R 借助Excel轻松进阶Python数据分析，零基础也能快速成为数据分析师，附赠示例代码和练习答案
数据分析领域看似令人生畏，但你可以借助Excel这一“神奇的跳板”，轻松跃入数据分析领域。通过这本实践指南，Excel用户将轻松学会数据分析师常用的语言，在面对复杂的数据分析任务时做到胸有成竹。读完本书后，你将能够使用Python和R进行探索性数据分析和假设检验。 本书首先利用Excel帮助你理解概率分布、相关性、线性回归等统计学知识，然后分别展示如何将这些知识迁移到Python和R中。通过使用本书介绍的工具和框架，你将能够很好地掌握继续学习高级数据分析技术的窍门。 本书的阅读路线如下。 * Excel数据分析基础：使用Excel检验变量之间的关系，并将统计学和数据分析中的重要概念可视化。 * 从Excel到R：将你在Excel中学到的数据分析知识迁移到R中。 * 从Excel到Python：将你在Excel中学到的数据分析知识迁移到Python中，并对照R进行完整的数据分析。
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深入浅出Python数据分析 零基础实操入门推荐，助你成为Python数据分析高手，免费提供配套源程序下载
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Python地球科学数据分析 地球科学数据分析的Python解决方案，基础概念与案例示范环环相扣，为地质学研究与学习提供更有效的工具。内容易懂，实操性强。
1.由意大利佩鲁贾大学物理与地质系教授毛里齐奥·彼得雷利编写，内容可靠，值得学习。 2.Python语言与地球科学数据分析的结合，提高效率，有效解决该领域的难题。 3.面向地球科学数据分析的实际应用进行设计，通过"概念解释→代码示例→应用示范"的模式进行组织，易学易掌握。 4.其间穿插丰富的图表及代码示例，适合初学者开展相关学习和研究。
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面向中小学教师的Python编程入门 信息技术教育专家精心打造，基于学科教学相关案例，从Python 基础到数据分析，从人工智能编程到数学教学融合，内容详实、案例丰富、各科通用、易学易用
虽然市场上已经有很多Python编程书籍，但是这些书籍大多面向的是程序员或编程爱好者，而专门面向中小学教师的还不多。*2017颁布后，许多学科的教学中教师可能都需要用到Python编程，如信息技术学科、数学学科等，而大多数教师都未曾接触过Python编程，急需自学。本书正好迎合了这一需求，极力为学科教师提供丰富的Python编程学习案例，是教师开展Python教学的好帮手。
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Python Web数据分析可视化 基于Django框架的开发实战 "以技能为主线，逐步深入学习Django Web数据分析可视化；以案例为载体，手把手教你掌握Django+Bootstrap基础"
"★快速上手 本书对Python的基础知识做了整合和浓缩，避免读者在基础知识上花费过多时间却感觉毫无成效。 ★ 普适性强 本书的内容浅显易懂，专业化术语较少。如果你具备一定的编程基础，则可以跳过任意部分，直接学习感兴趣的内容。 ★目标专注 本书的知识目标较为专一，用一句话概括就是“在Web端实现Python数据分析可视化”。技能树的爬升阶段为Python语法基础→算法初探→Python数据分析可视化→Django Web→数据分析可视化网站的搭建等。 ★ 授之以渔 笔者深知自主学习的重要性，因此在书中很多地方会提供相应的参考资料,以便读者去查询、理解、学习一些新的内容。 "
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正版利用Python进行数据分析 python基础教程 python核心编程学习手册 计算机网络程序爬虫从入门到精通实践
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●针对零编程基础人士量身打造，适合办公室人群阅读 无须丰富的编程经验即可开始使用Python，借助编程的力量，轻松突破Excel的瓶颈，避免人为错误，将Excel和数据库连接并获取数据，让烦琐的Excel任务自动化，让您能将更多宝贵的时间花在更有价值的任务上。 ●xlwings创始人倾力打造，手把手教学 “将Python作为Excel的脚本语言”开源Python库xlwings的诞生很好地回答了这些问题，它让Excel和Python珠联璧合。而作为xlwings的创始人，本书作者将展示如何借用Python的力量，让Excel快得飞起来！ ●更多设备，更简化的编程语言，一切只为更好的办公 使用Visual Studio Code和Jupyter笔记本等便捷工具，用Python替代VBA、Power Query和Power Pivot，支持更多设备，让您学习起来更加简单。
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（1）要用好Python，必先学好Pandas，它是数据科学武器库中的瑞士军刀；（2）初学者的系统学习入门书，资深Python工程师的案头速查手册；（3）聚焦读者痛点，全面、详尽讲解Pandas，知识精练，代码简洁，案例实用；（4）学术界和企业界多位专家联袂推荐。
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国际杰出机器学习专家、地平线机器人技术创始人和CEO、前百度研究院执行院长余凯博士，腾讯专家研究员岳亚丁博士推荐、审校 内容涉及Python语言库PyMC，以及相关的工具，包括NumPy\SciPy\Matplotlib，无需复杂的数学分析，通过实例、从编程的角度介绍贝叶斯分析方法，大多数程序员都可以入门并掌握。本书的内容特色： 学习贝叶斯思维方式 理解计算机如何进行贝叶斯推断 利用PyMC Python库进行编程来实现贝叶斯分析 利用PyMC建模以及调试 测试模型的拟合优度 打开马尔科夫链蒙特卡洛算法的黑盒子，看看它如何工作 利用大数定律的力量 掌握聚类、收敛、自相关、细化等关键概念 根据目标和预期的结果，利用损失函数来推断缺陷 选择合理的先验，并理解其如何随着样本量的大小而变化 克服 研发与开发 的困境：判断是否已经足够好了 利用贝叶斯推断改良A B测试 在可
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