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本书针对Python零基础的用户，主要讲解大量的股票指标技术分析的范例，由浅入深地介绍了使用Python语言编程开发的应用“图谱”。 全书分为三篇：基础篇（第1~4章）：讲述Python开发环境的搭建、基本语法、数据结构、代码的调试以及面向对象的编程思想；股票指标技术分析篇（第5~10章）：分别讲述使用网络爬虫技术获取股票数据，使用Matplotlib可视化组件，基于NumPy和Pandas库进行大数据分析，以股票的不同指标分析为范例的开发方法—MACD Python数据库编程，KDJ Python图形用户界面编程，RSI Python邮件编程；基于股票指标的交易策略之高级应用篇（第11~13章）：以股票的BIAS指标分析为范例讲述Django框架，以股票的OBV指标分析为范例讲述在Django中导入日志和数据库组件，结合股票指标分析讲述基于线性回归和SVM（支持向量机）的机器学习的入门知识。 本书以结合股票
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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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