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非常适合无Python基础的读者使用。 力求以直观的案例辅助读者理解，并以图表形式展示代码和运行结果，配合习题巩固读者对知识点的掌握。 在机器学习算法方面并未从理论角度详细阐述其数学原理，而是试图以尽可能少的数学知识解释算法的核心思想。
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《Python机器学习与量化投资》采用生动活泼的语言，从入门者的角度，讲解了Python语言和sklearn模块库内置的各种经典机器学习算法；介绍了股市外汇、比特币等实盘交易数据在金融量化方面的具体分析与应用，包括对未来股票价格的预测、大盘指数趋势分析等。简单风趣的实际案例让广大读者能够快速掌握机器学习在量化分析方面的编程，为进一步学习金融科技奠定扎实的基础。
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1.这是一本Python编程与机器学习的入门书，基于Python 3；2.本书分为上下两篇，上篇主要讲 Python 编程的基础知识，下篇主要基于图像识别的机器学习技术介绍了人工智能的知识和概念；3.本书从人工智能入门的主题切入，用Python编程入门人工智能，针对性强也更加实用；4.从文字处理到图像识别，动手编程实现图像特征检测、人脸识别、手写数字识别等应用；5.全彩印刷。
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"学习目标：为那些想学习和掌握机器学习的读者提供一本“看了就能学会”的书。《Python机器学习算法与实战》剔除了枯燥乏味的数学原理及其推导过程，全部通过在实际场景中对算法进行应用，并用浅显易懂的代码去实现这些经典和主流的算法，让读者能在操练实例的基础上快速掌握操作方法，以及在容易出错的地方设置“注意”等要点，潜移默化地掌握机器学习的相关理论知识。因此本书是机器学习专家余本国、孙玉林联袂撰写的全新内容，案例设计贴近学习曲线，内容详实，是一本相当好用的上手教材。本书就是以正确进行这些工作为目标，专注于使用机器学习需要掌握的基础部分。在简要介绍机器学习理论知识的同时，重点研究如何使用Python 语言来建模分析实际场景中的数据，增强读者的动手能力，促进读者对理论知识的深刻理解，着眼于怎么使用和活
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本书面向所有对机器学习与数据挖掘的实践及竞赛感兴趣的读者，从零开始，以Python编程语言为基础，在不涉及大量数学模型与复杂编程知识的前提下，逐步带领读者熟悉并且掌握当下流行的机器学习、数据挖掘与自然语言处理工具，如Scikit-learn、NLTK、Pandas、gensim、XGBoost、Google Tensorflow等。 全书共分4章。第1章简介篇，介绍机器学习概念与Python编程知识；第2章基础篇，讲述如何使用Scikit-learn作为基础机器学习工具；第3章进阶篇，涉及怎样借助高级技术或者模型进一步提升既有机器学习系统的性能；第4章竞赛篇，以Kaggle平台为对象，帮助读者一步步使用本书介绍过的模型和技巧，完成三项具有代表性的竞赛任务。
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