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Python数据分析与机器学习(微课视频版) 从Python基础、数据分析与可视化到机器学习,循序讲解、案例丰富。配套微课视频、源码、课件等。
顺序渐进地从Python基础知识、数据分析与可视化基础到机器学习进行讲解。案例丰富、结构清晰、简单明了。适合作为本科高年级或研究生相关课程的教材,也适合作为工程技术人员的参考书。配套微课视频、教学课件、源代码等资源。
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Python数据分析 活用Pandas库【正版图书,满额减,电子发票】 【正版】
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基础知识 算法原理 经典案例 ,从全连接网络到复杂模型,从数据清洗到翻译模型,一本书轻松搞定Keras。 本书适合读者:人工智能深度学习爱好者、算法工程师、计算机视觉专业相关学生、机器学习深度学习等人工智能化各类从业人员 本书特色: 入门门槛低,内容安排符合学习规律 从搭建环境学起 不同环境下相关软件和工具的下载和安装 深度学习基础理论 *后通过Keras实现深度学习的各类经典应用。由简到难,逐步深入,适合深度学习和机器学习零基础的读者学习。 注重新手友好性,理论结合实践 作者以学生的视角,将自己Keras实际学习过程中的经验进行积累,让新手更容易上手。 在具体介绍过程中给出短小精悍的示例,让读者能边学习边实践,缩短新手与老手之间的差距。 技术面广泛,注意技巧丰富 本书内容涵盖10种Python常用数据结构、5种
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Python是目前流行的脚本语言之一。《Python宝典》由浅入深、循序渐进地为读者讲解了如何使用Python进行编程开发。全书内容共分三篇,分为入门篇、篇和案例篇。入门篇包括Python的认识和安装、开发工具简介、Python基本语法、数据结构与算法、多媒体编程、系统应用、图像处理和GUI编程等内容。篇包括用Python劋作数据库、进行Web开发、网络编程、科学计算程多线程编程等内容。案例篇选择了3个案例演示了Python在Windows系统优化、大数据处理和游戏开发方面的应用。本书针对Python的常用扩展模块给出了详细的语法介绍,并且给出了典型案例,通过对本书的学习的,读者能够很快地使用Python进行编程开发。
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PYTHON程序设计基础教程 正版书籍 书店 兰州大学出版社 可开发票,保证正版
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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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1.内容丰富,组织合理 丛书由浅入深,以模块化的结构组织各章节,以任务驱动的方式安排具体内容,以培养院校学生能力为目的,体现了“教、学、做一体化”的思想。 2.结合实际,突出实践 丛书由企业工程师精心设计了大量案例和项目实训,案例和项目实训有详细的代码说明和步骤解释,读者在学习理论知识的同时能够进行项目实践,方便读者快速上手Python。 3.资源丰富,立体教学 丛书配备了丰富的立体化教学资源,包括教学PPT、案例代码、习题答案等。 4.融入1+X证书标准 丛书以《Python程序开发职业技能等级标准》为编写依据。
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适读人群 :适合刚学Python的数据分析师或刚学数据科学以及科学计算的Python编程者。 阅读本书可以获得一份关于在Python下操作、处理、清洗、规整数据集的完整说明。本书第二版针对Python 3.6进行了更新,并增加实际案例向你展示如何高效地解决一系列数据分析问题。你将在阅读过程中学习到新版本的pandas、NumPy、IPython和Jupyter。 本书由Wes McKinney创作,他是Python pandas项目的创始人。本书是对Python数据科学工具的实操化、现代化的介绍,非常适合刚学Python的数据分析师或刚学数据科学以及科学计算的Python编程者。数据文件和相关的材料可以在GitHub上找到: l 使用IPython shell和Jupyter notebook进行探索性计算 l 学习NumPy(Numerical Python)的基础和高级特性 l 入门pandas库中的数据分析工具 l 使用灵活工具对数据进行载入、清洗、变换、合并和重塑 l 使用ma
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为满足用人单位对数据分析和挖掘人员在编程方面的技能要求,本书遵循由浅入深的原则,详细地介绍了利用Python及其相关工具实现数据分析和挖掘的实用技能。结合Python中成熟的Numpy、Pandas、MatPlotLib、Sklearn、Seaborn、Statsmodels和SciPy模块,实现数据分析与挖掘中关于数据的清洗、整理、探索、可视化、建模和评估等流程的操作,让每一位对数据分析或挖掘的从业者或感兴趣的读者都能从中学到所需的内容。十大常用数据挖掘算法及实战案例,如多元线性回归的预测模型、决策树分类模型、SVM分类模型、GBDT分类模型、K均值聚类模型等,基本覆盖用人单位对常用挖掘算法的需求。
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