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精通数据科学 从线性回归到深度学习 数据科学入门到实战 基于Python建模 详解从统计分析学到人工智能机器学习 深度学习 神经网络编程中用到的算法及模型
1.在数据学科的角度，融合了数学、计*机科学、计量经济学的精髓。2.为读者阐释了数据科学所要解决的**问题 数据模型、*法模型的理论内涵和适用范围3.以常用的IT工具 Python为基础，教会读者如何建模以及通过*法实现数据模型，具有很强的实操性。4.本书还为读者详解了分布式机器学*、*经网络、深度学*等大数据和人工智能的前沿技术。中国工程院院士、第三世界科学院院士、前中国科学院计*技术研究所所长李国杰，易选股金融智能证券董事长，键桥通讯董事易欢欢作序推荐；GrowingIO 创始人兼 CEO张溪梦，复旦大学教授、博士生导师、复旦大学航空航天数据研究中*主任杨卫东，美国罗格斯大学管理科学及信息系统系终身教授，中国计*机学会大数据专家委员会委员林晓东，诚意推荐。
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Python数据挖掘实战 《谁说菜鸟不会数据分析（Python篇）》作者又一力作，以数据挖掘的各种业务问题为主线，以实例揭示Python数据挖掘的详细过程
"讲解每个算法的原理时，尽可能避免使用晦涩难懂的统计术语或模型公式去。 在每个算法的后面演示一个实用的案例，方便大家理解和掌握每种算法的使用。 力求解决工作中的数据挖掘典型业务问题。"
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Python医学数据分析入门 Python医学统计入门书，基于Python 3.8.5，强调实战和应用，以帮助读者解决数据分析中的实际问题，配有习题、案例解析和程序示例，提供源码下载
1.结合医学数据，系统地介绍如何利用 Python 进行数据分析，以帮助读者解决数据分析中的实际问题。 2.本着让非专业读者易于理解的原则，本书强调实战和应用，着重介绍数据分析的思路和方法，尽量淡化分析方法的推导和计算。 3.书中配有大量的案例解析和程序示例，以及使用 Python 绘制的图形，所有代码均在 Python 3.8.5 环境下运行通过。 4.书中每一章都配有习题，书末附有习题参考答案，方便读者自学和学校老师教学。 5.提供源码下载
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大数据分析与应用实战 统计机器学习之数据导向编程 "凝聚数据挖掘、机器学习等多学科的领悟R 与 Python兼修，配套课件、案例、源代码"
"本书特色：（1）文字说明、源代码与运行结果穿插呈现，结合理论知识与实践经验。 （2）凸显第四代与第三代程序语言不同之处，掌握数据驱动程序设计的特点。 （3）左手用R，右手用Python，厚植追随很好数据科学家的实力。 （4）配套资源丰富，来自各行业的数据处理与分析案例、R/Python对比的源代码、完整的教学课件。 （5）深入浅出地介绍统计机器学习理论与实务，做中学、学中做，迈向术道兼修的境界。 "
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"1.轻松入门：文笔流畅，通俗易懂，从Python基础、NumPy、Pandas、Matplotlib，到机器学习算法，循序渐进，帮助零基础读者快速入门。2.图文并茂：一图胜千言，书中配有精心绘制的近200幅插图，形象生动，融会一心。3.实战相随：实战出真知，每章均配备思考与提高环节，习题选自知名公司面试题目，针对性和实用性强，可在AI求职之路上助你一臂之力。"
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Python金融大数据分析 第2版 详细讲解使用Python分析处理金融大数据的专业图书，将人工智能应用于金融开发的实战指南，金融应用开发领域从业人员的推荐读物
Python已成为数据驱动AI、金融优先选择的编程语言。现在，一些大型的投资银行和对冲资金均使用Python及其生态系统来构建核心交易与风险管理系统。在本书中，作者向开发人员和量化分析人员介绍了使用Python程序库与工具，完成金融数据科学、算法交易和计算金融任务的方法。 Python与金融：Python交互式金融分析与程序开发入门。 基本知识：学习Python数据类型与结构、NumPy、pandas及其DataFrame类、面向对象编程。 金融数据科学：探索用于金融时间序列数据、I/O操作、推断统计学和机器学习的Python技术与程序库。 算法交易：使用Python来验证和部署自动算法交易策略。 衍生品分析：开发灵活、强大的Python期权、衍生品定价和风险管理程序库。
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