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Python大数据分析与机器学习商业案例实战王宇韬 ；钱妍竹机械工业出版社9787111654711 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
大数据分析与机器学习技术已成为各行各业实现数字化变革的关键驱动力。本书以功能强大且较易上手的Python语言为编程环境，全面讲解了大数据分析与机器学习技术的商业应用实战。 全书共16章，讲解了线性回归模型、逻辑回归模型、决策树模型、朴素贝叶斯模型、K近邻算法模型、随机森林模型、AdaBoost与GBDT模型、XGBoost与LightGBM模型、PCA（主成分分析）模型、聚类与分群模型（KMeans与DBSCAN算法）、协同过滤算法模型、Apriori关联分析模型、神经网络模型等十余种机器学习模型的原理和代码实现，每种模型都配有一到两个典型案例，涵盖金融、营销、医疗、社会科学、企业办公与管理等多个领域。 本书适合具备一定数学知识和编程基础、希望快速在工作中应用大数据分析与机器学习技术的读者阅读，也适合Python编程爱好者或对大数据分析与机器学习技术感兴趣的
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基于股票大数据分析的Python入门实战 胡书敏 9787302552178 清华大学出版社 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
本书针对Python零基础的用户，主要讲解大量的股票指标技术分析的范例，由浅入深地介绍了使用Python语言编程开发的应用“图谱”。 全书分为三篇：基础篇（第1~4章）：讲述Python开发环境的搭建、基本语法、数据结构、代码的调试以及面向对象的编程思想；股票指标技术分析篇（第5~10章）：分别讲述使用网络爬虫技术获取股票数据，使用Matplotlib可视化组件，基于NumPy和Pandas库进行大数据分析，以股票的不同指标分析为范例的开发方法—MACD Python数据库编程，KDJ Python图形用户界面编程，RSI Python邮件编程；基于股票指标的交易策略之高级应用篇（第11~13章）：以股票的BIAS指标分析为范例讲述Django框架，以股票的OBV指标分析为范例讲述在Django中导入日志和数据库组件，结合股票指标分析讲述基于线性回归和SVM（支持向量机）的机器学习的入门知识。 本书以结合股票
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Python+Superset：商业智能数据分析与实战王国平电子工业出版社9787121428654 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
本书通过实际案例深入介绍了基于Python的开源商业智能工具Apache Superset。本书立足于为企业建立一套开源免费的BI（商业智能）数据分析平台，实现自助数据处理、数据分析、数据可视化，概述了该系统的基本情况、总体需求、解决方案和业务理解等。本书从企业BI系统建设的实际需求出发，详细阐述了商业智能系统开发的概念、流程及相关技术，同时结合实际案例介绍了基于Apache Superset的且常用的商业智能技术，包括Redis、Hive、Presto、Vertica、ClickHouse、TiDB、Dremio等。
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Python 3 数据分析与机器学习实战龙马高新教育 著北京大学出版社9787301295663 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
机器之所以能学习，来源于大量的数据分析。《Python 3 数据分析与机器学习实战》首先讲述数据分析的过程，然后详细介绍常用的机器学习理论、算法与案例（大型案例 29 个），终以解决实际问题驱动成书。 本书主要介绍的机器学习算法及数据分析方法，包括数据预处理、分类问题、预测问题、网络爬虫、数据降维、数据压缩、关联分析、集成学习和深度学习等。全书分三大部分共 17章 ：第 0~3 章介绍 Python 的基础知识、安装和基本语法；第 4~7 章介绍 Python 的基本编程、机器学习基础及 Python 中常用的第三方库函数，并介绍数据预处理的基本方法；第 8~16 章分别介绍常用的机器学习分析算法及深度学习等。每章都采用多个经典案例图文并茂地介绍机器学习的原理和实现方法。 本书通熟易懂，并免费全程同步教学录像和 Python 3 编程基础双录像，非常
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Python预测之美 数据分析与算法实战 9787121390418
Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787121390418 Author 作者 游皓麟 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 380页 Publisher 出版社 电子工业出版社 Publication Date 出版日期 2020-07-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它（含多语） Book Contents 内容简介 Python是一种面向对象的脚本语言，其代码简洁优美，类库丰富，开发效率也很高，得到越来越多*的喜爱，广泛应用于Web开发、网络编程、爬虫开发、自动化运维、云计算、人工智能、科学计算等领域。预测技术在当今智能分析及其应用领域中发挥着重要作用，也是大数据时代的核心价值所在。随着AI技术的进一步深化，预测技术将更好地支撑复杂场景下的预测需求，其商业价值不言而喻。基于Python来做预测，不仅能够在业务上快速落地，还让代码维护更加方便。对
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