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（1）作者背景：作者是Python技术专家和数据产品专家，在Python数据科学领域有丰富的实战经验。 （2）重新定义Python学习：规避了现有Python入门书知识点杂而不精、内容脱离实际开发需求、详略设置不合理、学习曲线过于陡峭、案例过于炫技等弊端。 （3）人人可零基础入门，不论年龄，不分职业，不需要任何背景知识。 （4）结构设计合理、学习曲线平滑，轻松打牢Python基础，快速把Python用起来。 （5）4步从菜鸟到高手：安装环境、运行代码、复现案例、举一反三。 （6）图解书中难点和重点，清晰直观，一图胜千言。 （7）代码简洁，变量命名简单，代码逻辑清晰，避免晦涩难懂术语。 （8）知识全面，详略得当，涵盖的语言特性。 （9）面向应用，讲解第三方库，配有经典、实用案例。 （10）配套视频：100个视频，近10个小时，边看边学，轻松愉快 （11）实战案
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由机器学习驱动的人工智能领域在过去十年中经历了一些惊人的变化。从一个纯粹的学术和研究领域开始，已经跨越多个领域，进入多个行业。包括推荐系统、自动驾驶技术、图像/语音/文本处理等技术正在多个领域广泛应用，并取得了巨大的商业价值。机器学习是人工智能的组成部分，是人工智能的核心。 由于多个领域的广泛应用，催生了巨大的人才需求，为此，近年来，各高校纷纷开设智能科学与技术专业，人工智能专业，数据科学与大数据专业。传统的计算机科学与技术专业，软件工程专业也开设人工智能方向。机器学习是其中重要的核心课程，学习和掌握机器学习技术具有巨大的社会需求。 目前很难选择一部适合应用类高校学生特点的机器学习，在次背景下，我们选择编写以面向实际应用，以理论学习与案例应用并重的机器学习。
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本书首先讲解量化交易的基础知识，即量化交易的定义、特点、作用、主要内容、历史、与传统交易的区别、注意事项、JoinQuant（聚宽）量化交易平台；然后讲解量化交易开发语言Python，即讲解Python 语言的开发环境、基本语法、基本流程控制、特征数据类型、函数及应用、面向对象程序设计；接着讲解如何利用Python 语言编写量化策略、Python 量化策略的常用库和模块、获取数据函数、回测、因子分析；后讲解Python 量化策略的技术指标实例和Python 量化交易策略实例。 在讲解过程中既考虑读者的学习习惯，又通过具体实例剖析讲解量化交易过程中的热点问题、关键问题及各种难题。 本书适用于各种不同的投资者，如股民、期民、中小散户、职业操盘手和金融评论人士，更适用于那些有志于在这个充满、充满寂寞的征程上默默前行的征战者和屡败屡战、愈挫愈勇并
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