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Keras快速上手：基于Python的深度学习实战 国际著名数据科学家实战分享，深度学习入门者不可错过，可在 CNTK、 TensorFlow 和 Theano 后台间随意切换
俞栋、张察博士亲笔作序力荐，谷歌、微软、Twitter、Facebook、Airbnb等公司多位资深数据科学家倾情力荐。 本书从如何准备深度学习的环境开始，手把手地教读者如何采集数据，如何运用一些*常用，也是目前被认为*有效的一些深度学习算法来解决实际问题。覆盖的领域包括推荐系统、图像识别、自然语言情感分析、文字生成、时间序列、智能物联网等。不同于许多同类的书籍，本书选择了Keras作为编程软件，强调简单、快速的模型设计，而不去纠缠底层代码，使得内容相当易于理解。读者可以在CNTK、TensorFlow和Theano的后台之间随意切换，非常灵活。即使你有朝一日需要用更低层的建模环境来解决更复杂的问题，相信也会保留从Keras中学来的高度抽象的角度审视你要解决的问题，让你事半功倍。
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数据科学导论(Python语言实现)/数据科学与工程技术丛书
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"1.轻松入门：文笔流畅，通俗易懂，从Python基础、NumPy、Pandas、Matplotlib，到机器学习算法，循序渐进，帮助零基础读者快速入门。2.图文并茂：一图胜千言，书中配有精心绘制的近200幅插图，形象生动，融会一心。3.实战相随：实战出真知，每章均配备思考与提高环节，习题选自知名公司面试题目，针对性和实用性强，可在AI求职之路上助你一臂之力。"
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数据科学与分析(Python语言实现)/数据科学与工程技术丛书
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数据科学实战之网络爬取(Python实践和示例)/数据科学与工程技术丛书
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Python高级机器学习 用Python语言详细解读前沿机器学习技术，助你高效解决数据科学难题
近些年机器学习发展迅猛，早已从科研领域延伸到了商业领域，新技术和新应用不断涌现，其中Python语言光芒难掩。越来越多的开发者和研究人员选择了Python，Python也助推了机器学习和数据科学的发展。 本书是基于Python的机器学习指南，全面介绍了各种强大的机器学习技术，不仅清晰阐释了基本的算法和概念，而且运用丰富的Python代码示例展示了各种复杂算法的实现与应用，此外还介绍了如何使用流行的机器学习库和框架。对于想要了解数据科学领域中的新进展，以提高自身技能的Python开发人员、分析师和数据科学家来说，本书值得一读。 - 利用无监督学习技术识别数据集的内在模式与结构 - 掌握受限玻尔兹曼机和深度信念网络的工作原理 - 使用堆叠降噪自编码机构建深度架构 - 应用卷积神经网络解决图像分类问题 - 学习CPLE、自学习和S3VM等半监督学习技术 - 运用
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机器学习即服务：将Python机器学习创意快速转变为云端Web应用程序 谷歌云和Salesforce*合作伙伴SpringML数据科学副总裁领衔撰写，讲述如何将机器学习创意快速转变为云端应用程序。
1 ）将机器学习、统计、通过 Web 应用程序进行原型设计三种不同的知识组合在一起，并与云服务提供商合作。 2 ）提供一个简单的、云相关的、技术无限的指南，帮助你尽可能快地将 Python 建模工作推广到世界各地。 3 ）讨论了在 Web 上快速进行统计和建模工作原型设计的艺术。 4 ）可以在 Jupyter Notebook 和代码存储库 GitHub 获取本书代码，方便读者动手验证和自定义实践。
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Hadoop数据分析 【图灵程序设计丛书】Hadoop及Spark指导手册 以数据科学的视角介绍Hadoop集群计算和分析 纵览Hadoop生态系统 基于python代码
通过提供分布式数据存储和并行计算框架，Hadoop已经从集群计算的抽象演变成了大数据操作系统。本书从数据科学的视角，介绍Hadoop集群计算和分析，重点关注可构建的具体分析、数据仓储技术和高阶数据流。书中主要内容如下： Hadoop和集群计算背后的核心概念 使用设计模式和并行分析算法创建分布式数据分析作业 在分布式环境下使用Apache Hive和HBase进行数据管理、数据挖掘和数据仓储 使用Sqoop和Apache Flume从关系数据库采集数据 使用Apache Pig和Spark DataFrame编写复杂的Hadoop和Spark应用程序 通过Spark MLlib运用分类、聚类和协同过滤等机器学习技术 我还未见过比本书更好的Hadoop框架讲解。 Marck Vaisman，博思艾伦咨询公司数据科学家、乔治?华盛顿大学兼职教授、数据社区DC联合创始人 每个概念都得以清晰明了的解读，在容易忽略细节的部分又都有补充资源，供读者深入学
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Python物理建模初学者指南 Python数据处理入门到实践书籍 数据可视化编程书 用Python解决科学问题的实践指南 众多世界知名大学教授推荐阅读 附赠示例代码和数据集 基于Python3.x
Python是一种迅速得到科学界广泛认可的计算机编程语言。本书的目的在于为Python学习者提供帮助，使他们可以通过自学掌握足以开展物理建模工作的编程技能，包括设置开源Python的编程环境，以及使用Python完成一些常见的科学运算任务，例如数据的导入和导出、数据的可视化、数值分析和模拟等。本书无需读者具备任何的编程经验。本书侧重于基础性内容，并介绍了一些广泛适用的技术，包括：● Python编程基础与脚本；● 数值数组；● 二维和三维绘图；● 蒙特卡洛模拟；● 数值方法，包括常微分方程求解；● 图像处理；● 动画。为了清晰地阐述新的知识点，本书提供了丰富的代码例子和练习，并给出了相应的解答。本书的示例代码和数据集，可以从www.epubit.com.cn下载。
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NumPy攻略：Python科学计算与数据分析【一本专业讲Python扩散库Mumpy的书！】
使用Python做科学计算相关的工作，NumPy是必须要掌握的。 采用了直截了当和易于学习的内容组织方式。书中精选了*实用的攻略内容，教会读者应对NumPy学习中*重要的任务和问题。 各攻略中精心组织了用来高效解决问题的指导步骤，并带有对操作过程的清晰解释。 每章的攻略小结部分还探讨了如何将解决方案应用于更多场合。 同时介绍了NumPy和其他软件的交互、性能分析和调试、软件测试和Cython等比较高阶的话题，帮助读者在对Python和NumPy有基本了解的基础上，实战水平更上一层楼！
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Python绘图指南 分形与数据可视化 编程绘图的实战详解，科学与艺术兼备，将思想与实用融为一体，并融入了深刻的自然哲学思想，是程序员“画师”的入门读物。
"思想性：普及分形理论的经典算法，探索自然事物的无穷奥秘。 实战性：程序绘图，由浅及深，通俗易懂，示例丰富，讲解细致。 系统性：涵盖数据可视化的概念、定义、组织、布局、设计、制作等全过程，并提供完整的项目案例。 结构性：以绘图为点，分形与数据可视化为线，结构清晰，逻辑严密，相辅相成，相合相融。"
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Python金融数据分析——数据驱动金融 9787030711175
Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787030711175 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 144页 Publisher 出版社 科学出版社 Publication Date 出版日期 2022-03-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它（含多语） Book Contents 内容简介 本书是为金融学专业本科生及研究生编著的一本入门级Python金融数据分析教程。随着金融科技的发展，金融学专业学生学习Python编程语言已是一个大趋势。目前Python教程很多，但针对金融学专业的教程比较少。本书介绍了Python在金融数据分析中常用的基础工具，包括NumPy、Pandas、Matplotlib、TensorFlow、Keras等，同时给出了40多个金融数据分析的经典案例，包括股票市场数据分析、债券市场数据分析、衍生品市场数据分析、投资组合案例分析、金融模型模拟、机器学习股价预测、期权定价综合应用
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