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1.将Python基础与机器学编程库精炼整合，帮助零基础读者更快地学会使用Pytho行机器学2.以Python数据分析常用技术与真实案例相结合的方式，深入浅出地介绍了从零开行商务数据技能 3.设计思路以应用为导向，让读者明确如何利用所学知识来解决问题，通过课后练所学知识，使读者真正理解并能够应用所学知识 4.提供PPT课件、教学大纲、教度表等教学资源
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《Python数据分析与可视化项目实战》专注于Python数据分析与可视化的实战指导，打破了传统的理论框架，注重实践和项目实战，适合有编程基础、想要深入学习数据分析和可视化的读者。 在内容设计上，采用了循序渐进的方式，逐步引导读者掌握数据分析和可视化的技能。每章以一个具体的项目示例为主线，详细讲解相关的理论知识和基本技巧，并提供实用的代码示例。读者在阅读过程中可以通过实际操作来加深对书中知识的理解和掌握。 书中每个项目案例都选取了具有代表性和实用性的主题，包括股票市场走势预测、城市自行车共享需求预测、电商客户数据分析等，这些项目案例不仅让读者理论与实践相结合，更让读者从不同领域的数据问题中受益良多，将理论知识应用于实际项目中。
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本书首先介绍数据科学，然后指导读者安装和搭建数据分析编程环境所需的软件包。在机器学习中，主要学习3 项技术：监督学习、无监督学习和强化学习，以及基本的分类与回归技术，如支持向量机、决策树以及逻辑回归等。 在前面章节的中，将学习Python语言中用于处理大型数据集的基本函数、数据结构，用于矩阵计算的NumPy包和Pandas包，如何使用Matplotlib绘制自定义图表，以及应用Boosting算法XGBoost（梯度提升）进行预测分析等。 在后面的章节中，将学习用于图像识别的卷积神经网络（CNN）、深度学习算法。读者将掌握如何向神经网络馈入人类语言、让模型处理复杂的文本信息以及构建人类语言处理系统进行结 果预测等。 本书通过实践操作的方式让初学者和经验丰富的数据科学家掌握数据科学与机器学习技术所需的基本工具。书中包含了59个实操训练项目 22个
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《Python金融数据分析与挖掘实战》从Python基础入门讲起，到应用Python进行科学计算、数据处理、数据可视化、挖掘建模基础训练，再到利用Python进行金融数据挖掘与量化投资实战，深入浅出地介绍了如何使用Python进行金融数据分析、挖掘和量化投资的全过程。 《Python金融数据分析与挖掘实战》分3篇：基础篇、案例篇和实训篇。基础篇（第1～6章）主要介绍Python基础及应用于科学计算、数据处理、数据可视化、机器学习、关联规则等方面的基础知识；案例篇（第7～11章）主要介绍利用Python进行金融数据挖掘分析的基础案例和综合案例；实训篇（第12章），由5个实训组成。《Python金融数据分析与挖掘实战》将从Python基础知识、基本数据分析技能，扩展到基础案例和综合案例，后通过实训帮助读者强化训练，完成Python金融数据分析与挖掘相关知识的学习。 《Python金融
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