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Python自然语言处理 [英]伯德、[英]克 【店主推荐,正版书放心购买,可开发票】
《Python自然语言处理(影印版)》提供了很易学的自然语言处理入门介绍,该领域涵盖从文本和电子邮件预测过滤,到自动总结和翻译等多种语言处理技术。在《Python自然语言处理(影印版)》中,你将学会编写Python程序处理大量非结构化文本。你还将通过使用综合语言数据结构访问含有丰富注释的数据集,理解用于分析书面通信内容和结构的主要算法。《Python自然语言处理》准备了充足的示例和练习的,可以帮助你 从非结构化文本中抽取信息,甚至猜测主题或识别“命名实体” 分析文本语言结构,包括解析和语义分析 访问流行的语言学数据库,包括WordNet和树库(treebank) 从多种语言学和人工智能领域中提取的整合技巧。《Python自然语言处理(影印版)》将帮助你学习的运用Python编程语言和自然语言工具包(NLTK)获得实用的自然语言处理技能。如果对于开发Web
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正版书籍 Python高级编程 [美] Luke Sneeringer 著 宋V剑 刘磊 译 清华大学出版社 支持电子发票 确认收货后联系客服提供邮箱
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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深入理解 Flask 掌握用Python创建强大动态Web应用的技术 【正版保证】 【店主推荐,正版书放心购买,可开发票】
Flask是在Python用户中为流行的Web开发框架。本书从一个简单的Flask项目入手,由浅入深地探讨了一系列实战问题,包括如何使用SQLAlchemy和Jinja等工具进行Web开发 如何正确地设计扩展性强的Flask应用架构和搭建MVC环境 对于各种NoSQL数据库的特性,何时应该、何时不应该及如何使用它们 通过使用Flask扩展快速实现用户的身份系统、RESTfulAPI、NoSQL查询、后台管理等功能 如何创建自己的扩展 使用Celery编写异步任务,使用py.test进行单元测试等 *后介绍了如何部署上线,包括使用自己搭建的服务器或使用各种云服务,以及如何权衡和选择这些不同的解决方案。
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Python贝叶斯分析 [阿根廷] 奥斯瓦尔多·马丁(Osvaldo Martin) 著,田俊 译 人民邮电出版社【正版 【热销推荐,正版现货,全国三仓就近发货,物流快捷,欢迎选购!】
本书介绍了贝叶斯统计中的主要概念,以及将其应用于数据分析的方法。本书采用编程计算的实用方法介绍了贝叶斯建模的基础,使用一些手工构造的数据和一部分简单的真实数据来解释和探索贝叶斯框架中的核心概念,然后在本书涉及的模型中,抽象出了线性模型用于解决回归和分类问题,此外还详细解释了混合模型和分层模型,并单独用一章讨论了如何做模型选择,还简单介绍了非参模型和高斯过程。 本书所有的贝叶斯模型都用PyMC3实现。PyMC3是一个用于概率编程的Python库,其许多特性都在书中有介绍。在本书和PyMC3的帮助下,读者将学会实现、检查和扩展贝叶斯统计模型,从而解决一系列数据分析的问题。 从本书你将学到: 从实用的角度理解基本的贝叶斯概念; 学习如何用PyMC3构建概率模型; 掌握检查和修改模型的技能; 利用分层模型的优势给模型加入结
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Python编程:从入门到实践[美]埃里克·马瑟斯(Eric Matthes) 著;袁国忠 译人民邮电出版社978711 正版旧书,保证质量,此书为单本而非一套,电子发票!
本书是一本针对所有层次的Python读者而作的Python入门书。全书分两部分:分介绍用Python 编程所必须了解的基本概念,包括matplotlib、NumPy和Pygal等强大的Python库和工具介绍,以及列表、字典、if语句、类、文件与异常、代码测试等内容;第二部分将理论付诸实践,讲解如何开发三个项目,包括简单的Python 2D游戏开发,如何利用数据生成交互式的信息图,以及创建和定制简单的Web应用,并帮读者解决常见编程问题和困惑。
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(1)作者在IT行业有超过20年的研发经验,在金融和数据科学领域有超过12年的实践经验,是金融界知名的数据科学家,在R/Python/SAS等技术领域有深厚的积累。 (2)本书从3个维度展开,技术维度:全面讲解数据分析、数据挖掘和机器学习的核心技术;业务维度,围绕具体的业务生命周期展开技术知识点的讲解;实践维度,列举的全部是商业案例,通过案例为数据科学从业者提供工作模板。
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