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机器语言众多，为什么学Python? Python是人工智能和机器学习的*编程语言: 1. 拥有众多出色的第三方库，与操作系统完美集成。 2. 提供社区支持，增加了其在数据科学和科学计算中的应用。 3. 是一门理想的集成语言、 胶水 语言,将各种技术绑定在一起。 4. 代码简洁，容易阅读和学习,准入门槛低。 5. 是高级的脚本语言，更适合AI和机器学习。 6. 是功能强大的解释型编程语言，高效率的高层数据结构，能够简单而有效地实现面向对象编程。 7. 良好的可视化选项，提供了一些很好的可视化工具。 8. *重要和*受欢迎的直接原因是，其Numpy和Scipy库能够支持Scikit-Learn这样的项目，这几乎是目前解决机器学习问题所需的标准配置。 《Python编程从数据分析到机器学习实践（微课视频版）》是继《Python编程从零基础到项目实战（微课视频版）》之后的Python编程进阶图书，主要
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本书基于Python这一处理数据功能强大的高级编程语言，在实践中展示了如何将这些模型应用于真实世界的数据科学场景。Python提供了一系列用于时间序列数据分析的库，可以针对不同的预测解决方案进行通用化的代码部署。
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NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn以及Pytorch，一应俱全 涵括常见应用场景，可作为初学者入门指南以及从业者中长期参考手册 深度阐述机器学习环境搭建、数据加载、数值处理、数据分析和可视化 结合理论和实践来解释监督学习、无监督学习、回归算法以及集成学习 通过一个端到端解决方案来解释复杂的卷积神经网络架构、原理和实现 本书分为三个部分。第一部分向您介绍使用 Python 的数字运算和数据分析工具，并深入解释环境配置、数据加载、数值处理、数据分析和可视化。第二部分涵盖机器学习基础知识和 Scikit-learn 库。它还通过理论和实践课程以简单的方式解释了监督学习、无监督学习、回归算法的实现和分类以及集成学习方法。第三部分解释了复杂的神经网络架构，并详细介绍了卷积神经网络的内部工作和实现。最后一章包含 Pytorch 中神经网络的详细
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