Python机器学习实战案例(第2版高等学校人工智能理论与应用实践系列教材)
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零基础：专注于入门，层层进阶，帮助读者轻松掌握Python基础知识；通俗易懂：轻松幽默，毫无做作、晦涩之感，让编程不枯燥、不乏味；深入浅出：指导读者理解Python编程思想，领略Python魅力，授之以渔。
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（1）该教材的编写由校内一线教师和有企业经验的教师共同完成。由于 Python程序设计 课程的重要地位和实践特点，不仅需要理论上符合本科教学要求，更需要丰富的实践应用教学，因此本教材组织了校内和具有企业经验的教师共同编写。（2）基于案例驱动的教学内容设计。以往的教材在内容上一般只有针对知识点的基础案例，缺乏应用案例，从而使学生感到高深莫测和畏难情绪。因此，我们在该教材的编写过程中精心设计使用 Python 语言的实际开发应用案例，以确保应用的完整性。 （3）理论与实践相结合，通过大量的实例，学习程序设计的基本原理，使学生不仅掌握理论知识，同时掌握大量程序设计的实用案例。选择案例时由浅入深,先针对知识点的理解给出一个基础案例，随后针对该知识点的应用给出若干应用案例，这样学生就掌握了每个知识点的应用价值，
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JetBrains大中华区市场部经理赵磊作序！超过300个实战案例，10万行源代码（关注作者公众号下载，下载说明见书中章首页），22个综合实战项目，海量学习资料，1000套中英文简历模板。全书内容涵盖： 李宁 “私房菜谱” ? Python爬虫基础知识 ? Python网络库 ? Python解析库 ? Python数据存储 ? Python异步数据抓取 ? Python移动App数据抓取 ? Python可见即可爬 ? PythoScrapy实战 ? Python项目实战 李宁“实战项目” ? 抓取小说目录与正文 ? 抓取豆瓣网图书榜单 ? 抓取房屋租赁信息 ? 抓取豆瓣网音乐排行榜 ? 抓取百度网站图片搜索中的图片 ? 抓取空间说说 ? 可视化爬虫抓取和分析网店图书评论
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本书可以分为4个部分：本书的前3章介绍Python中的函数。第Ⅱ部分包含第4～7章，介绍Python类与语言对象模型。第Ⅲ部分包含第8章和第9章，介绍字符串与数据。第Ⅳ部分包含无法融入前三部分的所有内容。
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《PythonCookbook(第2版)中文版》介绍了Python应用在各个领域中的一些使用技巧和方法，从最基本的字符、文件序列、字典和排序，到进阶的面向对象编程、数据库和数据持久化、XML处理和Web编程，再到比较和抽象的描述符、装饰器、元类、迭代器和生成器，均有涉及。书中还介绍了一些第三方包和库的使用，包括Twisted、GIL、PyWin32等。《PythonCookbook(第2版)中文版》覆盖了Python应用中的很多常见问题，并提出了通用的解决方案。书中的代码和方法具有很强的实用性，可以方便地应用到实际的项目中，并产生立竿见影的效果。尤为难得的是，《PythonCookbook(第2版)中文版》的各位作者都具有丰富的业界实践经验，因此，《PythonCookbook(第2版)中文版》不仅给出了对各种问题的解决方案，同时还体现了很多专家的思维方式和良好的编程习惯，与具体的细节性知识相比，这部分内容无
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作者在高校从事计算机教学多年，有过在高校教书、留学和企业工作的经验，目前已出版的书籍有多本。相信本书无论是在内容上及渠道上都比竞争对手更具有优势。本书的目标非常明确，就是为初学编程的读者提供一套以兴趣为导向的 Python 教程，其中包含以下特点：1.非常适合初学者：针对0基础优化，涉及到编程的基本理论的时候会通过举例来让读者体会这么做的必要性，然后再讲解原理。让读者不要被自己错误的想法带偏。2.基于 Python 3.6：要学就学*的，本书会在基础 Python 3 讲解过程中加入 Python 3.6的新特性，让读者体会*版 Python 带来的便捷。3.基于实践的理论学习： 根据我们所了解，很多读者学习存在一个误区，就是书看完了就觉得看懂了，一动手就抓瞎。Talk is cheap, show me the code! 以实践开始，迫使大家去练习，可能是一种不错的解决方案。实际上，在非初
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机器学习关注于预测，其核心是一种基于数学和算法的技术，要掌握该技术，需要对数学及统计概念有深入理解，能够熟练使用R 语言或者其他编程语言。本书通过集中介绍两类可以进行有效预测的机器学习算法，展示了如何使用Python 编程语言完成机器学习任务，从而降低机器学习难度，使机器学习能够被更广泛的人群掌握。作者利用多年的机器学习经验带领读者设计、构建并实现自己的机器学习方案。本书尽可能地用简单的术语来介绍算法，避免复杂的数学推导，同时提供了示例代码帮助读者迅速上手。读者会很快深入了解模型构建背后的原理，不论简单问题还是复杂问题，读者都可以学会如何找到问题的解决算法。书中详细的示例，给出了具体的可修改的代码，展示了机器学习机理，涵盖了线性回归和集成方法，帮助理解使用机器学习方法的基本流程。本书为
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Python编程基础 资深大数据专家张良均领衔畅销书作者团队，全部采用企业真实项目案例，提供源代码等相关学习资源。
张良均，高级信息系统项目管理师，泰迪杯全国大学生数据挖掘竞赛（ www.tipdm.org）发起人。华南师范大学、广东工业大学兼职教授，广东省工业与应用数学学会理事。兼有大型高科技企业和高校的工作经历，主要从事大数据挖掘及其应用的策划、研发及咨询培训。全国计算机技术与软件专业技术资格（水平）考试继续教育和CDA数据分析师培训讲师。发表数据挖掘相关论文数二十余篇，已取得国家发明专利12项，主编《Hadoop大数据分析与挖掘实战》《Python数据分析与挖掘实战》《R语言数据分析与挖掘实战》等多本畅销图书，主持并完成科技项目9项。获得SAS、SPSS数据挖掘认证及Hadoop开发工程师证书，具有电力、电信、银行、制造企业、电子商务和电子政务的项目经验和行业背景。
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Python极客项目编程（第2版） 15个趣味Python编程项目，从做中学，掌握更实用的Python编程技能（含AI语音识别）
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