Python大数据分析与挖掘实战(微课版数据科学与大数据技术专业系列规划教材)
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Python程序设计与应用(新一代人工智能产业技术创新战略规划教材)
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Python科学计算入门日系图书 numpy sympy scipy pandas matplotlib应用方法 数据处
适读人群：用计算机解决数学问题的理工科学生、工程师和科研人员 初学科学计算的大中专院校相关专业学生、数据科学和人工智能等相关领域的工程技术人员 数据科学家 入门容易：针对初学者，专门介绍科学计算必需的Python编程知识及编程环境的搭建知识。 内容丰富：涵盖数组运算、数值计算、代数计算、数据处理和数据可视化知识，以及NumPy、SciPy、SymPy、pandas、Matplotlib等软件库的使用方法。 面面俱到：使用CSV、JSON、Excel等文件格式存取数据的方法。针对追求计算效率的读者，介绍通过Cython和Numba使Python代码实现高速化处理的方法。 兼容Jupyter Notebook交互式编程环境，实时运行代码并呈现结果，学习更直观更有趣。 装帧讲究：全文双色印刷，版面设计精美，让学习过程不枯燥。
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机器学习已成为许多商业应用和研究项目不可或缺的一部分，海量数据使得机器学习的应用范围远超人们想象。本书将向所有对机器学习技术感兴趣的初学者展示，自己动手构建机器学习解决方案并非难事！ 书中重点讨论机器学习算法的实践而不是背后的数学，全面涵盖在实践中实现机器学习算法的所有重要内容，帮助读者使用Python和scikit-learn库一步一步构建一个有效的机器学习应用。 * 机器学习的基本概念及其应用 * 常用机器学习算法的优缺点 * 机器学习所处理的数据的表示方法，包括重点关注数据的哪些方面 * 模型评估和调参的方法 * 管道的概念 * 处理文本数据的方法，包括文本特有的处理方法 * 进一步提高机器学习和数据科学技能的建议
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Python机器学习建模与部署(从Keras到Kubernetes)/图灵程序设计丛书
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大话Python机器学习实战手册 chatgpt聊天机器人 python深度学习人工智能丛书 机器学习方法 python
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Python密码学编程 教你如何正确使用加密技术。讲述Python密码算法的基础知识,阐释密码学内部原理,演示常见错误。
阅读本书，你将更直观、更深刻地体会到如何正确使用加密技术。本书讲述Python密码算法的基础知识,阐释密码学内部原理,演示常见错误。 在当今的IT领域，密码学堪称安全基础设施的命脉。密码学无处不在，从各国政府部门乃至普通消费者，通信大多以某种形式受到加密保护，即使谷歌搜索也不例外。但密码学很容易被误配置、误用和误解。 在实际应用中,加密操作的开发者通常并非密码学专家,未透彻理解各种算法、模式和其他参数的含义。本书在示例的引导下澄清概念,列举不当的加密方式,分析如何破解 糟糕 密码。本书直击要害，深入讲解密码学的核心内容;你将体验到哪些密码是有效的，哪些是无效的，并悟透原因。
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python编程从入门到实战2023年新版计算机零基础学python编程从入门到精通基础教材程序设计开发书籍python
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Python网络爬虫项目开发全程实录 掌握11大热门网络爬虫项目，实战破解验证码、数据采集等技能，附赠海量资源，助你快速积累经验，提升就业竞争力！
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本书读者对象：想从零开始学Python编程的所有人，想用一种轻松的方式学Python数据分析的所有人 作者、剧本、漫画设计、漫画制作人员在日本各自的行业均有较强的影响力。 本书以 漫画 文字解说 的形式展开，并设计了一定的故事情节，可以让枯燥抽象的编程学习变得生动有趣。 在漫画中先提出一个问题，后续将围绕该问题展开论述，并用Python逐步解决问题，让读者明白学Python有什么用以及怎么用。 从编程是什么开始到能够用Python进行统计、计算、数据分析等，适合所有对Python编程感兴趣的零基础读者作为入门书学习。 漫画精美、语言通俗易懂，很容易看懂学会。 本书是一本可以让没有任何编程知识的读者轻松开始学习Python的入门书。它先用漫画结合一定的故事情节将读者引入Python世界，通过漫画简单学习Python的语法要点，在解说部分详细介绍Python编程
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本书是美国乔治梅森大学Jason M.Kinser教授的经典著作，精准直击Python建模者“能搭流程难出正确结果”的核心痛点。全书以“理论+代码+应用”为框架，从基础的随机数原理讲起，逐步深入蒙特卡罗方法、隐马尔可夫模型（HMM）、耦合微分方程等核心技术，最终延伸至实际应用场景。 内容覆盖18个关键主题：既有纸牌游戏、掷骰子等入门案例，也包含起始密码子识别、HIV仿真、病毒传播ABM模型等生物领域应用，更涉及棒球赛事分析、隐莎士比亚文本生成、国际象棋博弈策略等跨学科实践。每个案例均以故事引入，配合分步拆解的代码与可视化图表，既保持专业严谨性，又大幅降低学习门槛。书中所有Python函数均存档于GitHub（ModSim411），可直接复用调试。 它不止传授技术，更培养“将现实问题转化为可计算模型”的工程思维，是兼顾基础性与实用性的优质资源。
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这是一本以解决问题为核心、按能力体系编排的编程入门书，弱化语法，强化算法，在情境中引出新知，循序渐进，由浅入深，逐步系统化，有习题，有课件，易学易会。学会编程，未来你将拥有更多的机会与可能。
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Python时间序列预测 [加]马可·佩塞罗( Python时间序列预测一站式参考，涵盖统计模型和机器学习模型，提供GitHub示例
借助Python、深度学习和时间序列数据，你可以预测未来！时间序列预测是一种以时间为中心的数据建模技术，用于识别即将发生的事件。新的Python库和强大的深度学习工具使准确预测时间序列比以往任何时候都更容易。 本书教你如何从基于时间的数据（例如日志、客户分析和其他事件流）获得即时、有意义的预测。作者通过带注释的Python代码全面演示用于时间序列预测的统计和深度学习方法，并通过一些项目（比如预测未来的药物处方数量）来帮助你巩固和拓展所学知识，提升预测技能，有效解决实际问题。 本书涵盖： 为季节性效应和外部变量创建模型。 用多元预测模型来预测多元时间序列。 用于大规模数据集的深度学习。 自动化预测过程。 本书适合熟悉Python和TensorFlow的数据分析师和数据科学家阅读。
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Python数学建模算法与应用 阅读该书有助于读者提高分析问题和解决问题的能力。
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为了更好地帮助读者使用本教程，建议读者采用以下策略来优化学习过程： (1) 动手实践每一个实验。实践是检验和巩固知识的最佳方式，读者应积极完成书中安排的所有编程任务。 (2) 深入理解概念。除了完成代码运行，读者还应努力理解其背后的原理。 (3) 保持学习的热情和持续性。编程技能是逐步积累的，持续学习新工具和语言特性对于保持个人竞争力至关重要。 (4) 参与社区讨论。加入Python和相关技术的社区，参与讨论，有助于提升编程技能。
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