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Python访谈录 9787564183684 东南大学出版社
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传统教材的不足：传统教材的风格偏重理论定义和运算技巧，想以此高效地打下机器学习的数学基础，针对性和可读性并不佳。 《机器学习线性代数基础：Python语言描述》的优势：本书以机器学习涉及的线性代数核心知识为重点，进行新的尝试和突破：从坐标与变换、空间与映射、近似与拟合、相似与特征、降维与压缩这5个维度，环环相扣地展开线性代数与机器学习算法紧密结合的核心内容。
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这是一本 Python语言的 百科全书 ，313个秘技让你快速掌握Python语言 卖点1 引进国外畅销经典，可扫码看视频！ 引进日本畅销经典系列，增加实操视频，方便读者理解！ 卖点2 新颖的辞典式编排！ 超大信息量，大约平均每两页一个技巧，共313个技巧，章节之间的内容是相互独立的，读者可根据需要任意翻阅某个章节，查漏补缺，方便快捷，提高学习效率。 卖点3 结合实例，知识点循序渐进！ 向读者展示了丰富的应用实例，以实例列举的形式解说相关理论，摆脱枯燥的理论说教形式，R语言应用全解，知识点面面俱到。 卖点4 提供丰富代码资料和技术交流群支持！
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适读人群 ：你已经了解Python语言的基础和面向对象编程吗？ 你想更进一步钻研、学习技术来让你的Python应用更具健壮性、可扩展性并更加高效吗？ 如果是这样的话，那么这本书就是为你量身打造的。 Python是使用广泛的动态编程语言之一。它支持一组丰富的库和框架，从而能够用来进行快速开发。但是，如此快速的开发通常会带来一些问题，容易导致代码整体质量、性能和扩展性的降低。本书将会教你如何处理这些问题，以及如何编写出更好的Python应用程序。 本书从简单命令行应用程序的基础知识入手，帮助读者不断提高技能，直到可以设计出高效的、高级的Python应用。本书使用轻松奇幻的学习主线，用具体解决方案来应对在复杂的Python开发中遇到的实际问题。读者从关注健壮性，以及程序代码的打包和发布开始，通过提高代码的可扩展性
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本书从讲解如何在数据科学中应用Python开始，陆续介绍了Python的工作环境，如何用Python分析数据，以及数据挖掘的概念，然后又扩展到机器学书还涵盖了缩减原则、集成方法、*森林、旋转森林和超树等方面的内容，这些都是一个的数据科学专家所掌握的。 阅读本书，你将学会：; 揭示数据科学算法的完整范畴； 地掌握和使用numpy、scipy、scikit-learn和matplotlib等Python库；; 了阶回归方法的建模和变量选择；; 一步理解集成方法的潜在含义及实施；; 在各种各样的数值和文本数据集上解决实际问题；; 熟悉的算法，如梯度提升、*森林、旋转森林等。 本书：; 内容明确且易于跟学；; 甄选重要的任务与问题；; 精心组织编排内容，有效解决问题；; 清晰易懂的讲解方式；; 书中呈现的解决方案能够直接应用到实际问题
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Python是一门动态编程语言，它简单而又强大，适用于众多领域。尽管编写Python代码比较容易，但是编写高效且易于维护和复用的代码是一个挑战。本书的重点是让你熟悉zui佳实践、有用的工具以及标准，这都是Python专业人士每天使用的。首先，你将了解Python 3.5中新增加的功能以及可以提高生产力的快速技巧。接下来，你将学习使用这个新版本中的高-级且有用的Python语法元素，以及实现元编程的不同方法。本书讲解了代码管理工具、编写清晰文档的方法和测试驱动开发，这些都是编写代码的重要因素。通过学习优化的一般原则、查找瓶颈的策略以及应用优化的选定工具，你可以对如何编写高效的代码有更深入的理解。读完本书后，你会成为一名可以编写高效且可维护代码的专家。通过阅读本书，你将能够：了解在Python社区中广泛采用的约定和zui佳实践；高效打包Pytho
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Python是一种功能强大的脚本编程语言，简洁而优雅，且易于入门，计算机专业人士和非专业人士都能快速入门。在理论方面，《Python入门经典：以解决计算问题为导向的Python编程实践》从计算接科学和教学的角度来组织和规划全书的内容，针对编程初学者的需求，对Python编程相关的知识进行了系统的讲解。在实例方面，本书以数据的处理和分析为主题，强调编程的基础和实践，通过大量案例全面阐释了Python的特性和用法。通过学习本书，读者不仅能掌握Python开发的相关知识，还能具备在实践中运用Python解决实际问题的能力。本书的两位作者潘曲、尹鲍德具有近30年的大学计算机教学与实践经验。
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