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人工智能开发丛书--Python机器学习集锦 PYTHON 机器学习集锦 ，专家经验总结，帮你解决PYTHON机器学习编程中的重点、难点、技巧知识
本书以浅显易懂的方式讲解了Python机器学习所涉及的重要技巧和重点难点，汇集了笔者在Python机器学习开发应用实践中的经验精华，供读者在实际使用过程中参考，具有很高的实用价值。 读者通过学习本书，能够在业务上快速落地，可使得代码维护更加方便，彰显 技术 与 应用 相结合的特色。
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《计算机科学丛书：Python语言程序设计》特色 以“基础先行”方法介绍基本程序设计概念和方法，帮助学生循序渐进地学习所有必需和重要的基本概念。 以“问题驱动”方法讲授程序设计技术，强调问题求解，而非语法。通过广泛的趣味性实例（涉及数学、自然科学、商业、金融、游戏、动画和多媒体领域）来激发学生的学习兴趣，为求解这些问题，适时地引入相关的语法和库。 可以灵活介绍GUI相关主题。～6章使用内置的Turtle图形模块，其余部分使用Tkinter，这两种工具都是简单、易学的程序设计教学工具。每章的开始都有GUI实例，每章末尾还有专门的GUI练习。
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Python面向对象编程:构建游戏和GUI:master oop by building games [美]艾维·卡尔布
适读人群 ：本书不仅适合Python开发人员阅读，还适合计算机相关专业的师生阅读。 1.通过面向对象编程（Object-Oriented Programming，OOP），能有效地解决计算问题； 2.深入剖析OOP的封装、多态性和继承，展示了如何在Python中使用这些特性开发游戏和应用程序； 3.通过实践，综合运用本书介绍的许多OOP技术和GUI元素，创建一个功能完整的视频游戏； 4.理解OOP的工作方式，提高代码的可读性，提升编程的水平和效率。
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用Python写网络爬虫 理查德 劳森 人民邮电出版社【正版可开发票】 全国三仓发货，物流便捷，下单秒杀，欢迎选购！
作为一种便捷地收集网上信息并从中抽取出可用信息的方式，网络爬虫技术变得越来越有用。使用Python这样的简单编程语言，你可以使用少量编程技能就可以爬取复杂的网站。 《用Python写网络爬虫》作为使用Python来爬取网络数据的杰出指南，讲解了从静态页面爬取数据的方法以及使用缓存来管理服务器负载的方法。此外，本书还介绍了如何使用AJAX URL和Firebug扩展来爬取数据，以及有关爬取技术的更多真相，比如使用浏览器渲染、管理cookie、通过提交表单从受验证码保护的复杂网站中抽取数据等。本书使用Scrapy创建了一个高级网络爬虫，并对一些真实的网站进行了爬取。 《用Python写网络爬虫》介绍了如下内容： 通过跟踪链接来爬取网站； 使用lxml从页面中抽取数据； 构建线程爬虫来并行爬取页面； 将下载的内容进行缓存，以降低带宽消耗； 解析依赖于JavaScript的网
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本书的主体内容包括机器学习概念与特征工程、机器学习技术、模型关系管理，其中，模型关系管理部分主要介绍了弱集成学习、强集成学习和混合专家模型。弱集成学习是指使用机器学习中的弱分类器实现模型准确度和稳定性之间的平衡。强集成学习是指协同特征工程与强分类器形成强集成学习环境。混合专家模型是指通过神经网络集成和网络结构设计形成深度学习框架。本书以案例分析为主线介绍不同的集成学习方法，首先阐述弱集成学习如何解决项目痛点问题，然后以痛点为起点，集中讨论强集成学习如何解构子项目问题，最后通过深度学习分析非结构化数据。在每个案例中，归因问题是分析的核心，提供了解析归因问题的一系列方法，以作者多年的项目经验为基础，展示 Python 数据分析的强大之处。
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