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本书是一本突破传统数学学习模式的实践指南,它将抽象的线性代数理论与直观的Python编程相结合,让数学不再停留于公式,而是成为解决实际问题的强大工具。 ? 化抽象为具体:通过Python代码实现矩阵运算、空间变换、特征值分解等核心概念,用可视化手段(如动态图形、几何演示)揭示数学本质,告别 学完不会用 的困境。 ? 学习路径清晰:从向量空间基础到若尔当标准型等进阶内容,循序渐进,兼顾数学严谨性与编程实践性,适合不同基础的读者。 ? 面向未来技能:为AI、数据科学、工程仿真等领域夯实数学根基,尤其适合理工科学生和跨领域程序员突破数学瓶颈。 编程 数学 的创新学习法,让线性代数从晦涩难懂变为触手可及! 无论是巩固基础,还是备战高阶应用,本书都将成为你不可或缺的智慧伙伴。
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PYTHON程序设计项目式教程 东南大学出版社 王万振主编 著 大学教材
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Python金融数据分析与数字化营销 从零开始掌握Python数据收集、处理和分析,突出Python语言如何应用于金融数据分析与数字化营销,帮助从业人员精准分析数据,成功进行投资决策和开展营销活动
《Python金融数据分析与数字化营销》主要帮助读者了解如何使用 Python来收集、操作和分析数据。作为一本实用指南,本书可帮助读者从零开始使用 Python,直到可以自己可以动手写脚本来完成日常任务,比如金融数据分析和数字化市场营销。 Python作为雇主需要的技能,可以在几个月内学会,相关的工作知识和经历可以帮助你提升职业生涯。《Python金融数据分析与数字化营销》将指导读者处理数字、分析大数据以及从电子表格切换到更快、更高效的编程语言。书中提供了适量的真实案例来帮助你实现学习到应用的过渡,成为一名熟练的 Python专家。 《Python金融数据分析与数字化营销》着眼于数据管理、金融和数字化营销,强调了Python如何进行数据收集、管理、分析和可视化,从而助力金融行业确定金融衍生品的定价以及开展有效的营销活动。
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Python数据挖掘:入门、进阶与实用案例分析 资深专家20余年教学、科研、实践经验,1500余高校的10余万师生学习推荐,10大超值福利,零基础入门
(1)作者背景资深:作者是泰迪科技董事长,在大数据、数据挖掘、数据科学、人工智能领域有20余年数据挖掘教学、科研和项目实战经验。(2)以实战为导向:不似传统入门书“理论+实践”的风格,而是用11个综合案例为驱动,将数据挖掘的技术、流程、方法融入实战案例中。(3)源于经典赛事:本书11个案例精选自数据挖掘领域知名赛事“泰迪杯”,该赛事已举办10届,1500余所高校的10余万师生参赛。(4)配套资源丰富:本书提供建模平台、视频讲解、习题及答案、作者答疑、数据文件、程序代码、教学课件、模型服务、教学平台、就业推荐等10项超值服务。
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自然语言处理是计算机科学和人工智能领域的重要研究和应用方向,广泛应用于机器翻译、文本分析、语音识别、文字识别等。本书是IBM公司一线AI工程师以多年来的实际项目经验为基础编写的自然语言处理入门书籍。对 检索技术 实体提取 关系提取 语素分析 和 评估/情感/概念分析 等自然语言处理中的常用知识,以及使用商用API和Word2Vec进行文本分析的方法进行了详细解说。 本书涵盖内容: 从用户角度和工程师角度对文本分析的相关知识进行解说。 文本数据获取的方法和如何进行语素分析,这是进行文本分析的技术前提。 利用Mecab和Elasticsearch等OSS开源项目介绍传统的文本分析方法。 利用IBM公司Watson API的人工智能技术的文本分析方法。 Word2Vec技术及应用。 迁移学习与BERT技术。 本书特点: 1. 本书为有30年IBM工作经验的AI工程师撰写,实战经验丰富。 2. 语言通
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Python数据分析入门 [英]何塞·安平科 Python数据分析入门级宝典
本书系统性地总结了Python 在数据分析中的应用方法,围绕数据分析所需的编程技能进行了详细的讲解与实践指导。本书从基本编程出发,逐步深入到面向对象编程、使用模块、数组操作、数据处理以及可视化数据等关键领域,幵通过丰富的示例展示了如何将Python 的核心工具高效地应用于复杂的数据分析场景。本书注重实践与理论结合,帮助读者建立对数据分析任务的系统性理解。
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本书读者对象:想了解数据分析、统计分析、机器学习的人员;想从事数据科学相关工作者的人员 本书以R语言和Python为工具,对数据科学实践中经常遇到的数据质量问题和处理要点、回归模型、决策树、聚类、降维,以及常用的监督学习方法和深度学习等内容,进行了详细讲解。可以让读者在短时间内掌握使用R语言和Python从数据创建模型到获取结果的基本步骤,并用R语言和Python体验学习各种统计分析的 理论 和 实际思维方式 ,在掌握使用R / Python实践数据科学与机器学习基本技能的同时获得自身持续发展和深入学习所需的素养。 □ 能够直观地了解什么是统计建模。 □ 能够理解基于模型的因素分析和预测之间的差异。 □ 在实际创建模型或解释结果时不要掉进 陷阱 本书特点 1、本书的特点是数据分析和建模都是基于实际数据进行,而不是基于已经处理过的特
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适读人群 :零起点的,对Python编程感兴趣或者不感兴趣的青少年 想要和青少年一起进步的家长 想要了解Python的教师 突然想要学点Python的上班族 想要从零开始学Python的所有人 本书特色 (1)内容全面。从python语言环境的安装到完整的编写一段程序,到独立地完成一个编程项目,有助于提升读者的编程思维和实践能力。 (2)通俗易懂。没有编程基础知识也能读懂的Python编程入门书,将Python知识点画给你看,帮你赶走对编程的畏难情绪。 读者对象 零起点的,对Python编程感兴趣或者不感兴趣的青少年 想要和青少年一起进步的家长 想要了解Python的教师 想要从零开始学Python的所有人 借着有趣的画风带你轻松走进Python的世界。Python 能图解吗?字符串就是一条街道?函数参数就是菜名?没有编程基础知识也能
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