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本书是美国乔治梅森大学Jason M.Kinser教授的经典著作,精准直击Python建模者“能搭流程难出正确结果”的核心痛点。全书以“理论+代码+应用”为框架,从基础的随机数原理讲起,逐步深入蒙特卡罗方法、隐马尔可夫模型(HMM)、耦合微分方程等核心技术,最终延伸至实际应用场景。 内容覆盖18个关键主题:既有纸牌游戏、掷骰子等入门案例,也包含起始密码子识别、HIV仿真、病毒传播ABM模型等生物领域应用,更涉及棒球赛事分析、隐莎士比亚文本生成、国际象棋博弈策略等跨学科实践。每个案例均以故事引入,配合分步拆解的代码与可视化图表,既保持专业严谨性,又大幅降低学习门槛。书中所有Python函数均存档于GitHub(ModSim411),可直接复用调试。 它不止传授技术,更培养“将现实问题转化为可计算模型”的工程思维,是兼顾基础性与实用性的优质资源。
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本书是Python数据分析与挖掘领域的公认的事实标准,第1版销售超过10万册,销售势头依然强劲,被国内100余所高等院校采用为教材,同时也被广大数据科学工作者奉为经典。 作者在大数据挖掘与分析等领域有10余年的工程实践、教学和创办企业的经验,不仅掌握行业的新技术和实践方法,而且洞悉学生和老师的需求与痛点,这为本书的内容和形式提供了强有力的保障,这是本书第1版能大获成功的关键因素。 全书共13章,分为三个部分,从技术理论、工程实践和进阶提升三个维度对数据分析与挖掘进行了详细的讲解。 第一部分 基础篇(第1~5章) 主要讲解了Python数据分析与挖掘的工具和技术理论,包括数据挖掘的基础知识、Python数据挖掘与建模工具、数据挖掘的建模过程,以及挖掘建模的常用算法和原理等内容。 第二部分 实战篇(第6~12章) 通过工程实
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Pandas入门与实战应用 :基于Python的数据分析与处理
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1. 十四五 职业教育国家规划教材 2.根据教材内容和《全国计算机等级考试二级Python语言程序设计考试大纲(2023年版)》精心编排了大量习题,全面覆盖考试大纲内容 3.本书配套的视频内部覆盖全书的实验,并对实验内容进行了详细讲解和补充,读者可扫码在线学习。 4.为了方便读者学习,本书提供所有实例的源代码和相关资源。源代码可在学习过程中直接使用,参考相关内容进行配置即可。
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深度学习入门 基于Python的理论与实现 人工智能入门学习教程 日本深度学习入门书籍 基于python 3 从零创建一个深度学习模型
1.日本深度学习入门经典畅销书,原版上市不足2年印刷已达100 000册。长期位列日亚 人工智能 类图书榜首,众多五星好评。 2.使用Python 3,尽量不依赖外部库或工具,从零创建一个深度学习模型。 3.示例代码清晰,源代码可下载,需要的运行环境非常简单。读者可以一边读书一边执行程序,简单易上手。 4.使用平实的语言,结合直观的插图和具体的例子,将深度学习的原理掰开揉碎讲解,简明易懂。 5.使用计算图介绍复杂的误差反向传播法,非常直观。 6.相比AI圣经 花书 ,本书更合适入门。 对于非AI方向的技术人员,本书将大大降低入门深度学习的门槛;对于在校大学生、研究生,本书不失为学习深度学习的一本好教材;即便是在工作中已经熟练使用框架开发各类深度学习模型的读者,也可以从本书中获得新的体会。 摘自本书译者序
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本书致力于培养学生掌握数据分析与应用的基本思想及方法,具有如下特点: (1) 采用基于Python语言相关的科学分析库,如NumPy、Pandas、SciPy和Matplotlib等,便于学生更快地掌握数据分析的基本思想和原理。 (2) 实践是学习的最好方法,本书的所有程序都在Anaconda下进行了调试和运行。 (3) 本书配有源代码、教学课件、语料集、教学大纲、程序安装包等全套资料,可在西安电子科技大学出版社官方网站(https://www.xduph.com)下载使用。
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本书具有如下特点: (1)目标明确,结构清晰。本书主要针对零基础的读者,旨在使读者掌握Python基础概念、语法,并进一步学习Python在数据分析方面的应用。 (2)案例丰富,由易到难。考虑到本书的目标受众,我们在编写本书的过程中加入了大量的案例和课后习题,并且在结构上反复推敲,使案例由易到难、逐渐递进。另外,在示例代码中以注释的形式对程序进行讲解,使读者明其意,晓其理,尽其用。 (3)删繁就简,强调实战。本书主要涉及Python与数据分析相关的知识点及操作,在数据分析部分选择的案例均紧贴工作实践。
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胡建华主编的《Python程序设计教程(高等院校计算机技术与应用系列规划教材)》主要作为高校计算机公共基础课 Python语言程序设计的教材。随着人工智能的飞速发展,Python语言以其简单实用、支持大量科学计算及智能算法库等特点迅速流行起来,2018年的全国计算机等级考试也有了Python模块。 本书的特色是简洁明了,适用于文、理科各专业学生。本书紧扣全国计算机等级考试(二级) Python模块的主要内容,深入浅出地介绍Python语言的主要语法及编程的基本思想和方法;同时较详细地介绍Python计算生态常用库的安装及使用;*后通过单独一章综合实训,培养学生使用Python解决实际问题及进行数据分析的实战能力。本书的重点或难点章节均有视频教学资源,读者可以通过扫描二维码下载资源。每章后均有习题,以帮助读者更好地掌握各章知识点。本书既适合作为高校
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这是一部从实战角度讲解如何利用Python进行数据分析、挖掘和数据化运营的著作,不仅对数据分析的关键技术和技巧进行了总结,更重要的是对会员、商品、流量、内容4个主题的数据化运营进行了系统讲解。作者是国内一线数据分析师和大数据专家,在数据分析和数据化运营领域有近0年的经验,在业内颇具知名度和影响力。本书不仅得到了宋星、黄成明、宫鑫等4位专家的好评和推荐,还得到了天善智能、中国统计网等多个数据科学相关机构的支持和高度认可。全书的内容在逻辑上共分为两大部分 部分(第~4章) Python数据分析与挖掘着重讲解了Python和数据化运营的基本知识,以及Python数据获取(结构化和非结构化)、预处理、分析和挖掘的关键技术和经验。包含条数据预处理经验、39个数据预处理知识点、4个数据分析和挖掘的建模主题。第二部分(第5~9章) Python
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