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Python算法详解张玲玲人民邮电出版社9787115503381
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Python算法详解 张玲玲 人民邮电出版社 9787115503381
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Python算法详解 从入门到实战 技术难点解惑 实例分析 团购优惠，咨询在线客服
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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】
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算法设计与分析 Python案例详解 微课视频版 许瑾晨 周蓓 清华大学出版社9787302659532
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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版社（正版旧书）9 【正版原版旧图书，保证质量，电子发票，支持7天无理由退换！】
算法与代码兼顾，理论与实践结合 很丰富：7种算法，50段实现，55个实例，总代码量5295行，全面而不冗余 很扎实：对经典有效的机器学习算法的核心内容进行了相当详细的推导 很应用：将理论实打实地用Python代码写出来，可以解决一定的任务 很前沿：叙述了TensorFlow框架、Inception-v3 from Google、迁移学习等前沿技术
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Python数据分析实战——思路详解与案例实践 通过实例解读数据分析相关算法原理与核心技法，更适合入门学习
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玩转OpenCV——基于Python的原理详解与项目实践 以Python为工具，以实战为向导，系统讲解传统数字图像处理的算法原理 配套丰富案例以加深读者对算法的理解
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算法详解（C++11语言描述） 日沉云起 机械工业出版社 【新华书店正版图书书籍】 正版全新书籍 正规发票 多仓就近发货 85%城市次日送达 关注店铺可享店铺优惠!
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读者对象：已经掌握量子力学基础知识、想通过数值模拟学习量子计算机工作原理的所有读者。 用基本方程进行数值模拟，实践性强 量子计算机涉及内容较多，对于那些已经了解量子计算机概念但又觉得量子计算机太抽象、难以深入学习的人来说，本书使用量子力学的基本方程薛定谔方程对量子计算机的基本要素进行数值模拟，以此来了解量子计算机的工作原理。 生动角色对话引导，趣味性强 因为本书为前沿技术类图书，而且量子计算、量子计算机涉及内容又较为枯燥，所以本书特别设置了 模拟君 （学习角色）和 程序仙人 （教师角色）两个角色，通过角色对话展开叙述，在一定程度上增强图书的生动趣味性。
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智能风控 Pytho金融风险管理与评分卡建模 梅子行,毛鑫宇 著 风控AI算法领域 信贷风险业务 信用风险管理实用指南详
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智能风控：Python金融风险管理与评分卡建模 资深风控专家用漫画风格从3维度详解信用风险量化分析与建模，大量算法和案例，学术界和企业界共同推荐
（1）作者是风控、AI、算法领域的资深专家，曾在多家知名金融科技公司从事基于机器学习的风控算法优化工作，经验十分丰富。 （2）从、从信贷风险业务、数据分析与挖掘方法、机器学习模型3个维度全面展开，详解信用风险量化的数据分析与建模。 （3）基于Python新版本撰写，每个章节都包含问题、案例、算法3个部分，实操性强。 （4）来自西南财经大学、*等学术界和企业界的多位转件高度评价。 （5）全出采用 漫画 公式 代码 的形式，既有趣、易读，又精炼和实操。
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拨开笼罩在机器学习知识上方复杂的数学 乌云 门槛超低，让数学功底薄弱的读者也可快速入门机器学习 详解机器学习的应用场景、编程步骤、Python开发包和算法模型性能评估 结合近100幅示意图，详解机器学习的8个常用算法的基本原理与应用 通过20多个典型示例和8个综合应用实例，手把手带领读者进行应用实践 提供79道典型习题，帮助读者巩固和自测所学知识，学习效果更好 免费提供书中涉及的配套源代码和教学PPT等超值资源 门槛超低：拨开笼罩在机器学习上方复杂的数学 乌云 ，让不具备深厚数学功底的读者也可以快速入门机器学习。 通俗易懂：尽量避免大篇幅讲解晦涩难懂的专业术语和数学公式，而是用平实的语言将机器学习常用算法的基本原理讲透，并结合大量的图示、示例和实例帮助读者理解，非常符合学习和认知规律。 内容丰富：全面涵盖机器学
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机器学习与因子投资——从基础到实践 量化金融投资决策，拆解因子投资的机器学习算法，算法模型介绍和应用实例代码，提供R语言和Python双代码，详解近百篇前沿文献
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Python和机器学习是当今信息领域的热门领域，众多高校开设Python学习。本书以Python为基础，使用sklearn平台，封装了众多机器学习算法，回避了烦琐的数学理论知识 ，对于初学者而言，易于上手实践，能尽快对机器学习有初步认识，提早入门。本书具有如下特点：1、代码详解：区别于市场上众多机器学习教材 重理论轻代码 ，往往只是给出伪代码，而本书的代码都是采用Python实现，使用sklearn平台使得机器学习算法具有实践性，从而便于学生更快地掌握机器学习的思想，加速学生入门的过程。2、突出实用性。针对每个机器学习算法都有相关案例。
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