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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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利用FastAPI构建Python微服务 本书适用于想要学习如何使用FastAPI框架来实现微服务的Python Web开发人员、高级Python用户和使用Flask或Django的后端开发人员。
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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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Excel+Python轻松掌握数据分析 Excel、Python与数据库数据分析实战指南，灵活搭配使用三大主流数据分析工具，贴近实际职场的应用案例，附赠源代码及彩图文件，提升数据分析能力。
综合性强：本书将数据处理工具、统计学原理及其综合应用技巧进行了巧妙结合，使读者能够在一个统一的框架下掌握多种工具的使用方法，提升数据分析能力。 内容丰富：详尽地比较了Excel、Python以及数据库等三大主流数据分析工具的优势和局限，同时指导读者如何根据具体需求灵活搭配这些工具。 循序渐进：内容解析深入浅出，能够加深读者对每种工具在不同场景下应用的理解，附赠书中涉及到的源代码及图片文件，供读者边学边连。 案例翔实：本书采用了生动的实际案例模拟方法，这些案例贴近职场实际，旨在帮助职场专业人士和自由职业者通过真实的业务场景来深化对数据处理的认识。 使用 本书学习，读者可以更加灵活和高效地掌握数据分析技巧，在提高工作和学习效率的同时增强了自己的数据处理能力。
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1.内容汇集作者多年工作经验的结晶，专业可靠，而且紧贴实际应用需求。 2.深入浅出的量子计算入门：从基础概念出发，通过简单的代码示例和直观的解释，帮助读者快速理解量子计算的基本原理。 3.书中避免复杂的理论框架，聚焦实际的编程实践和问题解决，即使没有深厚的物理背景也能轻松入门。 4.全面覆盖Qiskit工具包：深入探讨了Qiskit工具包的各个组成部分，包括Terra、Aer、Ignis和Aqua，并详细讲解了它们的优点和应用场景。读者将能够全面掌握量子程序的开发流程，从编写量子线路到优化量子算法，再到在真实硬件上运行和测试程序。 5.书中还详细介绍了如何使用预封装的量子算法，并通过实现Grover算法等案例，展示了量子算法与传统算法的不同之处，使得读者能够将理论知识应用于实际问题的解决中。
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从Excel到Python：用Python轻松处理Excel数据（第2版）
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