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:Python袖珍指南(第五版) 本书是Python应用的手册指南,它涵盖了Python编程的方方面面,从系统管理到图形界面编程,从文本处理到网络编程,从数据库到语言扩展……这些主题的探讨中,作者提供了大量的实际代码,通过对这些代码的研读,对读者的Python编程水平以及实际业务问题的解决都将不无裨益。
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数据科学家是当下炙手可热的职业,机器学习则是他们的技能,机器学习在大数据分析中居于核心的地位,在互联网、金融保险、制造业、零售业、医疗等产业领域发挥了越来越大的作用且日益受到关注。Python是*好*热门的编程语言之一,以简单易学、应用广泛、类库强大而著称,是实现机器学习算法的**语言。 本书以快速上手、四分理论六分实践为出发点,讲述机器学习的算法和Python编程实践,采用“原理笔记精华+算法Python实现+问题实例+实际代码+运行调参”的形式展开,理论与实践结合,算法原理与编程实战并重。全书共13 章分为4篇展开:第一篇:机器学习基础篇(第1~6 章),讲述机器学习的基础算法,包括线性模型、决策树、贝叶斯分类、k近邻法、数据降维、聚类和EM算法;第二篇:机器学习高级篇(第7~10章),讲述经典而常用的高级机器学习算
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适读人群 :从事医学图像处理软件开发的技术人员、产品经理,相关领域的工程人员和科研人员。可以作为医学图像处理或医学院的培训用书或参考书。读者需要有简单的图像处理经验,了解的Python基本知识和人工智能和机器学习算法。 1.AI+医学图像处理,注重实战。 2.Dragonfly封装了诸多机器学习库,易上手、可操作性强。 3.紧贴“医学+AI”概念——现在科研领域和资本中的热门技术。 4.针对“医生、科研人员处理影像数据,标注数据面临的难题”,针对性强。
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(1)作者经验丰富:核心作者在大数据和人工智能领域有着超过20年的工作经验,实战经验非常丰富,其他几位作者也在大数据和人工智能领域颇有造诣。 (2)畅销书全面升级:第1版销量和口碑俱佳,是深度学习领域的畅销书,第2版根据TensorFlow新版本升级,技术性、实战性、针对性、易读性进一步提升。 (3)TensorFlow领域事实标准:因为内容扎实、可读性强,第1版被读者誉为TensorFlow领域的标准著作,是读者的shou选。 (4)深度学习双子星:本书是《Python深度学习:基于PyTorch(第2版)》的姊妹篇,这两本书均是深度学习领域的畅销书。 (5)进行谋划、通俗易懂:本书在内容的选择、安排和表现形式上精心谋划,目的是确保高质量内容的同时,让深度学习的学习门槛大大降低。
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在金融领域,如何让科技更好的服务于金融,让金融业变得更安全、高效,一直是我国金融业界在研究、探讨和实践的话题。本书就是基于当前火热的人工智能技术服务于金融领域的一次前沿尝试,里面不仅探讨了金融领域从业人员关心的基础知识,还说明了如何利用人工智能技术识别金融欺诈、客户信息的识别、金融安全和金融时间序列,以及金融舆情分析等内容,不失为该行业不可多得的一本书。 本书是作者基于正在研究的 金融科技 课题,全力整合的一本专著。该研究课题已经获得中央高校基本科研业务费专项资金、第五批中央财经大学科研创新团队支持计划、*人文社会科学重点研究基地重大项目(编号:16JJD790060)等资助。
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Python数据分析与挖掘实战 张良均、王路、谭立云、苏剑林 著 机械工业出版社【达额立减】 【速开发票,优质售后,支持7天无理由退换】
10余位数据挖掘领域资深专家和科研人员,10余年大数据挖掘咨询与实施经验结晶。从数据挖掘的应用出发,以电力、航空、医疗、互联网、生产制造以及公共服务等行业真实案例为主线,深入浅出介绍Python数据挖掘建模过程,实践性极强。 本书共15章,分两个部分:基础篇、实战篇。基础篇介绍了数据挖掘的基本原理,实战篇介绍了一个个真实案例,通过对案例深入浅出的剖析,使读者在不知不觉中通过案例实践获得数据挖掘项目经验,同时快速领悟看似难懂的数据挖掘理论。读者在阅读过程中,应充分利用随书配套的案例建模数据,借助相关的数据挖掘建模工具,通过上机实验,以快速理解相关知识与理论。 基础篇(第1~5章),第1章的主要内容是数据挖掘概述;第2章对本书所用到的数据挖掘建模工具Python语言进行了简明扼要的说明;第3章、第4
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Python机器学习 预测分析核心算法 [美]Michael Bowles(鲍尔斯) 著;沙嬴、李鹏 译 人民邮电出版社 【速开发票,优质售后,支持7天无理由退换】
在学习和研究机器学习的时候,面临令人眼花缭乱的算法,机器学习新手往往会不知所措。本书从算法和Python语言实现的角度,帮助读者认识机器学习。 本书专注于两类核心的“算法族”,即惩罚线性回归和集成方法,并通过代码实例来展示所讨论的算法的使用原则。全书共分为7章,详细讨论了预测模型的两类核心算法、预测模型的构建、惩罚线性回归和集成方法的具体应用和实现。本书主要针对想提高机器学习技能的Python开发人员,帮助他们解决某一特定的项目或是提升相关的技能。
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Python网络爬虫从入门到实践 唐松 陈智铨 机械工业出版社【可开电子发票】 【速开发票,优质售后,支持7天无理由退换】
本书将介绍如何使用Python编写网络爬虫程序获取互联网上的大数据。本书包括三部分内容:基础部分、进阶部分和项目实践。基础部分(第1~6章)主要介绍爬虫的三个步骤(获取网页、解析网页和存储数据),并通过诸多示例的讲解,让读者从基础内容开始系统性地学习爬虫技术,并在实践中提升Python爬虫水平。进阶部分(第7~12章)包括多线程的并发和并行爬虫、分布式爬虫、更换IP等,帮助读者进一步提升爬虫水平。项目实践部分(第13~16章)使用本书介绍的爬虫技术对几个真实的网站进行抓取,让读者能在读完本书后根据自己的需求写出爬虫程序。无论是否有编程基础,只要是对爬虫技术感兴趣的读者,本书就能带领读者从入门到进阶,再到实战,一步步了解爬虫,终写出自己的爬虫程序。
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案例丰富,注重实战 博客文章过百万的静觅大神力作 全面介绍了数据采集、数据存储、动态网站爬取、App爬取、验证码破解、模拟登录、代理使用、爬虫框架、分布式爬取等知识 涉及的库或工具:urllib、requests、Beautiful Soup、XPath、pyquery、redis-py、PyMongo、PyMySQL、Selenium、Splash、Charles、mitmproxy、mitmdump、Appium、pyspider、Scrapy、Scrapy-Redis、Scrapy-Splash、Docker、Bloom Filter、Gerapy等
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