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机器学习微积分一本通(Python版)（全彩印刷） 9787302585619 清华大学出版社
本书语言简明，案例丰富，实用性强，适合有志于机器学习领域的研究者和爱好者、海量数据挖掘与分析人员、金融智能化从业人员阅读，也适合作为高等院校机器学习相关专业的教材。
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正版书籍 Python+Tableau数据可视化之美 王红明,张鸿斌 著 机械工业出版社 支持电子发票 确认收货后联系客服提供邮箱
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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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Python大战机器学习：数据科学家的第一个小目标 华校专、王正林 著 电子工业出版社【正版书籍】 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
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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Scrapy是一个源的Python爬虫框架，可以用来轻松提取从页面数据。Scrapy带有丰富的特性，可通过简单的编码或配置来访问，从而可以节省发人员数周的发时间，并高效地提取所需数据。Scrapy有一个高度活跃且迅速增长的社区，而且已经成为黑客、创业者和Web爬取专家的首 选框架。本书讲解了Scrapy的基础知识，讨论了如何从任意源提取数据，如何清理数据，以及如何使用Python和第三方API行处理，以满足自身需求。本书还讲解了如何将爬取的数据高效地馈数据库、搜索引擎和流数据处理系统（比如Apache Spark）。在学习完本书后，你将对数据爬取胸有成竹，并将数据应用在自己的应用程序中。本书内容：使用HTML和Xpath提取所需的数据；使用Python编写Scrapy爬虫，并在网络上行爬取操作；将数据推送到任意数据库、搜搜引擎或分析系统的方法；配置爬虫，使其下载文件和图形，
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循序渐进，知识全面：本书站在初学者的角度，围绕Python的自动化技术展开讲解，从初学者基础知识着手，循序渐进地介绍了自动化程序开发和实现的各种知识，内容难度适中，由浅入深，实用性强，覆盖面广，条理清晰，且具有较强的逻辑性和系统性。 实例丰富，扩展性强：本书每个知识点都单独以一个项目为例进行讲解，力求让读者更容易地掌握知识要点。本书实例经过作者的精心设计和挑选，根据编者的实际开发经验总结而来，涵盖在实际开发中遇到的各种问题。 基于理论，注重实践：在讲解的过程中，不仅介绍理论知识，而且安排了综合应用实例或小型应用程序，将理论应用到实践中，加强读者的实际开发能力，巩固开发技能和相关知识。
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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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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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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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金融科技系列：Python金融实战案例精粹（第2版） 9787115598981 正版图书，收到货可开电子发票。划线价为图书市场价格。商品图片仅供参考，以实物为准。（书名没写全多少册的均为单本价格）
本书是《基于Python的金融分析与风险管理（第 2 版）》的姊妹篇，致力于为金融领域的从业者及高校师生打造基于 Pytho的高性能解决方案。 作者精心整合了源于现实金融市场和日常实务工作的100多个原创案例，涉及400多项编程任务及相关的编程示例。本书还提供配套资源（如源数据、配套彩图和PPT讲稿）帮助读者改善阅读体验。 如果你是打算投身金融领域的新手或在校学生，本书就是你了解金融业务的一扇窗；如果你是希望拥抱Python变身金融科技达人的职场老手，本书将成为你爱不释手的修炼秘笈。
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Python自动化运维：技术与佳实践 刘天斯 著 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】
本书在中国运维领域将有“划时代”的重要意义：一方面，这是国内一本从纵、深和实践角度探讨Python在运维领域应用的著作；一方面本书的作者是中国运维领域的“偶像级”人物，本书是他在天涯社区和腾讯近10年工作经验的结晶。因为作者实战经验丰富，所以能高屋建瓴、直指痛处，围绕Python自动化运维这个主题，不仅详细介绍了系统基础信息、服务监控、数据报表、系统安全等基础模块，而且深入讲解了自动化操作、系统管理、配置管理、集群管理及大数据应用等高级功能。重要的是，完整重现了4个来自实际生产环境的不同功能运维平台的综合案例，展示了完整的平台架构及开发流程。 全书一共16章：基础篇（1-4章）详细介绍了系统基础信息、业务服务监控、定制业务质量报表、系统安全等基础和常用模块；高级篇（5-12章）深入讲解了批量运维管
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正版图书 Python 3网络爬虫开发实战 人民邮电出版社 9787115480347 正版图书支持发票 七天无理由退货让您购物无忧
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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Python与机器学习实战：决策树、集成学习、支持向量机与神经网络算法详解及编程实现 何宇健 著 电子工业出【放心购买】 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
Python与机器学习这一话题是如此的宽广，仅靠一本书自然不可能涵盖到面面，甚至即使出一个系列也难能做到这点。单就机器学习而言，其领域就包括但不限于如下：有监督学习（Supervised Learning），无监督学习（Unsupervised Learning）和半监督学习（Semi-Supervised Learning）。而具体的问题又大致可以分两类：分类问题（Classification）和回归问题（Regression）。Python本身带有许多机器学习的第三方库，但《Python与机器学习实战：决策树、集成学习、支持向量机与神经网络算法详解及编程实现》在绝大多数情况下只会用到Numpy这个基础的科学计算库来进行算法代码的实现。这样做的目的是希望读者能够从实现的过程中更好地理解机器学习算法的细节，以及了解Numpy的各种应用。不过作为补充，《Python与机器学习实战：决策树、集成学习、支持向量机与神经网络算法详解及编程实
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