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Python语言拥有大量可用于存储、操作和洞察数据的程序库,已然成为深受数据科学研究人员推崇的工具。本书以IPython、NumPy、Pandas、Matplotlib和Scikit-Learn这5个能完成数据科学大部分工作的基础工具为主,从实战角度出发,讲授如何清洗和可视化数据、如何用数据建立各种统计学或机器学习模型等常见数据科学任务,旨在让各领域与数据处理相关的工作人员具备发现问题、解决问题的能力。·IPython和Jupyter:为使用Python提供计算环境·NumPy:用ndarray实现高维数组的高效存储与操作·Pandas:用DataFrame实现带标签 列式数据的高效存储与操作·Matplotlib:实现各种数据可视化·Scikit-Learn:用高效整洁的Python实现重要的机器学习算法
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Python数据可视化 9787302553489 清华大学出版社 正版图书支持发票 七天无理由退货让您购物无忧
古谚有云“一图胜千言”,这在不同的文化背景中均广为人知。本书是针对想步入数据科学领域的开发人员和相关人士而编写的,他们希望通过数据可视化进一步丰富其个人专业项目。本书以通俗易懂的语言讲述了数据可视化技术,并地平衡了理论与实践之间的内容。具体来说,每一章内容都是在前一章的基础上加以设计的。另外,本书还包含了多项操作,并在现实生活中的业务场景和高度相关的环境中实践、运用所学的技能。
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阅读《Python机器学习和图像处理实战 面部识别、目标检测和模式识别》可深入??解基于Python实现的机器学习与神经网络之上的图像处理方法与算法。 本书首先介绍环境设置,讲解图像处理的基本术语,并探究有助于实现本书中算法的Python概念。 然后详细介绍所有的核心图像处理算法,接着转而介绍计算机视觉库OpenCV,你将??解OpenCV算法及其在图像处理中的应用。 最后介绍用于图像处理与分类的机器学习和深度学习的高级方法,将神经网络、Adaboost、XGBoost、卷积神经网络等概念运用到具体的图像应用中。 书中所有的概念都用现实场景来解释。读完本书,你将能够应用图像处理技术并训练机器学习模型来满足定制化需求。
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许多物理学家在研究工作中还要扮演软件开发人员的角色。但即使对于物理学家来说,也不是所有的软件开发任务都很简单。本书是一本实践指南,介绍了软件开发的许多基本技能,能够帮助读者自动化地完成物理领域几乎所有方面的研究。 本书由两位核工程博士编写,书中包含了物理领域的许多实际案例。通过阅读本书,读者会学到如何用Python编程语言收集、分析数据,构建软件,发布结果等技能。 本书分为4个部分。 起步:掌握Python、命令行、数据容器、函数、流程控制以及逻辑、类和对象。 上手:学习正则表达式、分析和可视化、NumPy、用文件和HDF5存储数据、物理中重要的数据结构、并行计算以及部署软件。 完善:构建流程和软件;使用本地和远程版本控制、调试并测试代码。 发布:为代码生成文档;发布研究结果;提高协作效率;了解软件许可证、所有
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本书的主体内容包括机器学习概念与特征工程、机器学习技术、模型关系管理,其中,模型关系管理部分主要介绍了弱集成学习、强集成学习和混合专家模型。弱集成学习是指使用机器学习中的弱分类器实现模型准确度和稳定性之间的平衡。强集成学习是指协同特征工程与强分类器形成强集成学习环境。混合专家模型是指通过神经网络集成和网络结构设计形成深度学习框架。本书以案例分析为主线介绍不同的集成学习方法,首先阐述弱集成学习如何解决项目痛点问题,然后以痛点为起点,集中讨论强集成学习如何解构子项目问题,最后通过深度学习分析非结构化数据。在每个案例中,归因问题是分析的核心,提供了解析归因问题的一系列方法,以作者多年的项目经验为基础,展示 Python 数据分析的强大之处。
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Python期货量化交易 祝学礼 著 人民邮电出版社 9787115577276
1.Python语法+编程实践 本书由浅入深地介绍Python语言,读者可以从头学习Python的语法知识和编程技巧,结合相关代码示例掌握Python编程技术。 2.案例实战+源码提供 作者结合从业经验提供了丰富的期货分析案例,将Python编程融入其中,适合业界人士参考,也适合读者参考书中的思路和方法进行探索实践。
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