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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Python金融数据分析与挖掘实战 黄恒秋,张良均,谭立云 等 人民邮电出版社 【新华正版图书】
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Python数据科学实战 数据科学导论 数据科学入门 数据科学概论手册 数据科学技术与应用 数据科学统计计算基础 大数据 入门与实践相结合
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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跟着迪哥学Python数据分析与机器学习实战【正版】 【正版图书，满额减，电子发票】
·课堂、51CTO、CSDN人气培训讲师迪哥唐宇迪老师多年实战经验汇总 ·30万学员共同的选择 ·面向零基础，沉浸式学习体验，打通从算法原理、数学推导到实例操作的疑难点，快速入门人工智能领域。 1. 通俗易懂，快速入门 对机器学习经典算法结合数学推导进行形象解释，实例演示。 2. Python主导，实用高效 使用数据领域主流语言Python及其分析与建模库作为课程核心工具。 3. 案例为师，实战护航 基于真实数据集，从零开始结合Python工具与机器学习算法完成整个案例实战。
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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9787115512444 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
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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跟着迪哥学Python数据分析与机器学习实战 唐宇迪 人民邮电出版社 9787115512444
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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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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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