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跟着迪哥学Python数据分析与机器学习实战 唐宇迪 著 人民邮电出版社 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
本书结合了机器学习、数据分析和Python语言，通过案例以通俗易懂的方式讲解了如何将算法应用到实际任务。 全书共20章，大致分为4个部分。第一部分介绍了Python的工具包，包括科学计算库Numpy、数据分析库Pandas、可视化库Matplotlib；第2部分讲解了机器学习中的经典算法，例如回归算法、决策树、集成算法、支持向量机、聚类算法等；第3部分介绍了深度学习中的常用算法，包括神经网络、卷积神经网络、递归神经网络；第4部分是项目实战，基于真实数据集，将算法模型应用到实际业务中。 本书适合对人工智能、机器学习、数据分析等方向感兴趣的初学者和爱好者。
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Python数据分析技术手册：基础·实战·强化 明日科技 编著 化学工业出版社 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
《Python数据分析技术手册：基础·实战·强化》是“计算机科学与技术手册系列”图书之一，该系列图书内容全面，以理论联系实际，能学到并做到为宗旨，以技术为核心，以案例为辅助，引领读者全面学习基础技术、代码编写方法和具体应用项目，旨在为想要进入相应领域或者已经在该领域深耕多年的技术人员提供新而全的技术性内容及案例。 本书是一本侧重数据分析基础 实践的Python数据分析图书，为了保证读者可以学以致用，在内容编排方面循序渐进地进行了3个层次的讲解：基础知识铺垫、案例进阶实战和综合项目强化应用。 本书提供大量的资源，包含235个实例、9个方向的应用案例和一个大型数据分析项目，力求为读者打造一本基础 应用 实践一体化精彩的Python数据分析图书。 本书不仅适合Python初学者、数据分析人员、从事与数据分析相关工作的人员、对
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本书是一本使用 Python 3.8 进行数据处理和分析的学习指南。全书分为三部分：基础入门、实战案例及拓展与应用。在基础入门部分，介绍了 Python 的语法基础，包括数据类型、流程控制、函数，数据的导入导出，数据处理的 NumPy 和 Pandas 库，数据清洗、数据分析、数据可视化和图像处理，以及正则表达式和爬虫方面的知识点；在实战案例部分，介绍了中文分词 jieba 库，并用三个完整的数据分析案例介绍了数据的清洗和分析过程；在拓展与应用部分，主要介绍了 Python 对文件系统的操作和格式化字符串的输出，并对数据库的操作、Python 应用模块的 DIY 与发布，以及机器学习入门做了简单的介绍。 本书内容丰富、简单易懂，适合本科生、研究生阅读，以及对 Python 语言感兴趣或者想要使用 Python 语言进行数据分析的读者参考。
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