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本书从讲解如何在数据科学中应用Python开始，陆续介绍了Python的工作环境，如何用Python分析数据，以及数据挖掘的概念，然后又扩展到机器学书还涵盖了缩减原则、集成方法、*森林、旋转森林和超树等方面的内容，这些都是一个的数据科学专家所掌握的。 阅读本书，你将学会：; 揭示数据科学算法的完整范畴； 地掌握和使用numpy、scipy、scikit-learn和matplotlib等Python库；; 了阶回归方法的建模和变量选择；; 一步理解集成方法的潜在含义及实施；; 在各种各样的数值和文本数据集上解决实际问题；; 熟悉的算法，如梯度提升、*森林、旋转森林等。 本书：; 内容明确且易于跟学；; 甄选重要的任务与问题；; 精心组织编排内容，有效解决问题；; 清晰易懂的讲解方式；; 书中呈现的解决方案能够直接应用到实际问题
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《Python程序设计教程》结合华南理工大学的学科特色和人才培养目标进行打造，特色如下： 1.注重基础，脉络清晰，逻辑性强。教材从程序的运行过程入手，按照Python语言程序设计的基础语法、程序控制结构、函数、组合数据类型、面向对象的程序设计、文件操作的顺序，由浅入深、循序渐进地介绍程序设计语言的基础知识。 2. 案例贯穿全书，实用性强。目前的教材普遍是针对不同的知识点，设计不同的案例，同学们普遍认为只见树木、不见森林，不知道怎么将所学知识综合运用到实践中。本书拟从学生熟悉的场景出发，构建一个贯穿主要知识点的案例，通过学习知识点，完成案列相关部分的构建，从而使受众能够将树木拼接成森林，实现学以致用。 3. 模块划分合理，便于针对不同的专业组织教学。教材后面几章内容分别是：GUI编程、多媒体编程、数据分析科
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1.强大的案例，案例新颖丰富，并且紧扣知识点，循序渐进，不会出现案例用到还没讲解的知识点。 2.内容安排合理，不仅有Python的环境配置和安装，也有常用使用知识的讲解，更有综合案例的实战，并且还会在爬虫和数据分析上进行拓展。
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本书是一本简明的Python程序设计教程。
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1.500余幅图片，本书以图文结合的方式帮助你用Python代码解决程序设计中的数学问题。 2.300余个练习，通过边学边练，你会发现线性代数和微积分的重要概念跃然纸上、印在脑中。 3.提供配套源代码和本书彩色图片下载。 数学拥有无穷的力量。它既帮助游戏开发工程师建模物理世界，也帮助量化金融分析师赚取利润，还帮助音频处理工程师制作音乐。在数据科学和机器学习领域，数学知识更是不可或缺的。 有人热爱数学，将它比作诗歌，为之着迷一生；有人很难领会数学的妙处，受困于 数学焦虑症 。本书正是为了帮助程序员消除这种焦虑，用自己熟悉的工具，即代码，重新发现数学之美。 向量几何和计算机图形 矩阵和线性变换 微积分的核心概念 仿真和优化 图像处理和音频处理 用于回归和分类的机器学习算法 这本书循序渐进地介绍了程
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Python程序设计实验指导书 在线资源丰富。作为本书内容的延伸，微信公众号“Python小屋”超过650篇技术文章，可以满足读者不同层次的学习需要。
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胡建华主编的《Python程序设计教程(高等院校计算机技术与应用系列规划教材)》主要作为高校计算机公共基础课 Python语言程序设计的教材。随着人工智能的飞速发展，Python语言以其简单实用、支持大量科学计算及智能算法库等特点迅速流行起来，2018年的全国计算机等级考试也有了Python模块。 本书的特色是简洁明了，适用于文、理科各专业学生。本书紧扣全国计算机等级考试(二级) Python模块的主要内容，深入浅出地介绍Python语言的主要语法及编程的基本思想和方法；同时较详细地介绍Python计算生态常用库的安装及使用；*后通过单独一章综合实训，培养学生使用Python解决实际问题及进行数据分析的实战能力。本书的重点或难点章节均有视频教学资源，读者可以通过扫描二维码下载资源。每章后均有习题，以帮助读者更好地掌握各章知识点。本书既适合作为高校
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