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本书适合入门学习Python3的读者，也适用于对编程一无所知，但渴望用编程改变世界的朋友！本书提倡理解为主，应用为王。本书前半部分讲解Python3的基础语法和特性，后半部分围绕着Python3在爬虫、Tkinter和游戏开发等实例上的应用。本书着重培养读者对编程的兴趣，提高你编写代码的水平，以及锻炼读者的自学能力。，本书贯彻的核心理念是：实用、好玩，还有参与。
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Python金融实战 (美)严玉星(Yuxing Yan) 著;张少军,严玉星 译 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！
本书由具有丰富的教学经验和专业经验的严玉星教授编写，囊括了他多年在金融领域教学一线的经典思想，并且结合了众多实际的金融数据，严教授还全程参与了本书的翻译和审校工作。本书在原作者全程参与的前提下，邀请香港理工大学的张少军老师全程主导并负责本书的翻译，将基本的金融理论和丰富的代码示例及金融模型深度解析，引导读者编写高效的Python程序，构建实际的Python应用，实现金融数据的高效分析。在理论和实践中，把握量化交易的核心思想，将金融模型运用得得心应手。
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【正版】给Python点颜色 青少年学编程 佘友军 著 人民邮电出版社 9787115512321 可开发票，正版现货，支持7天无理由退换货
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正版书籍 Python网络爬虫从入门到精通 吕云翔,张扬,韩延刚等 机械工业出版社 支持电子发票 确认收货后联系客服提供邮箱
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Python在机器学习中的应用 9787517074830 中国水利水电出版社 正版图书支持发票 七天无理由退货让您购物无忧
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适读人群 ：任何懂一点Python基础的读者，以及对Plotly可视化感兴趣的读者。 Python数据可视化的模块有很多，但传统的模块如Matplotlib等都属于静态可视化绘图，在动态的互联网时代越来越满足不了数据分析师的要求。 Plotly是一个非常棒的动态可视化绘图模块，它易学易用、种类丰富、绘图美观，在数据分析以及数据可视化中占据越来越重要的位置。 本书不仅对Plotly的基础绘图与高级绘图进行介绍，还介绍了Plotly的各种应用场景，比如在金融、Matplotlib、Pandas、网页开发、GUI开发、机器学习、量化投资等方面的应用。
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Python全栈数据工程师养成攻略:视频讲解版 张宏伦编著 人民邮电出版社 自动化技术、计算机技术 Python全栈数据工程师养成攻略（视频讲解版）
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编程猫：零基础趣味学Python 一看就停不下来的趣味编程书！爆笑诙谐漫画，图解编程基本术语，让孩子一次学会Python语法、程序设计！
爆笑漫画图解编程术语，枯燥的Python编程原来可以学得这样有趣！如果你从未接触Python，担心Python术语太催眠，我建议你学习本书，这是一本对 萌新小白 超级友好的入门书。讲解浅显易懂，巧设习题，寓教于乐，让孩子一次学会Python语法和程序设计。同时，本书采用绿色印刷标准印制，选用环保型纸张和油墨，全方位保护孩子的健康，家长可以放心购买。
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Python金融风险管理FRM（基础篇） FRM考生，Python建模宝典，数据可视化缜密指南，赠送学习视频，全彩印刷、精美图表。来自北美金融从业者以及FRM持证者的Python风控感悟。
FRM是金融风险建模与管理的国际专业考试，是金融从业者的高级权威认证，其市场接受度和认可度非同一般。目前该考试的通过率较低，中国境内的持证者更是凤毛麟角。 FRM考试采用全英文形式，本身对语言要求很高，另外考试大纲涵盖范围之广泛、内容之丰富，对大多数考生来说，也是极大的挑战。其中，涉及到的各类经典金融风险模型资料更是全网难求。 《Python金融风险管理FRM(基础篇)》作者均为北美一线金融风险建模从业者，他们考察了大量现实状况，得出的结论是：无论你是仅仅需要通过FRM考试，还是为了满足实际的工作需求，你都需要具备一定的编程能力，能够由程序生成各种可视化的数据和流程。如此，才能对FRM考纲深入理解并融会贯通，进而熟练准确地运用到工作中。 Python是理工专业的工具，软件不难，但是融入到业务中则需要一定的思路和方法
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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习。本书还涵盖了缩减原则、集成方法、随机森林、旋转森林和超树等方面的内容，这些都是一个成功的数据科学专家所必需掌握的。阅读本书，你将学会：■ 揭示数据科学算法的完整范畴；■ 高效地掌握和使用numpy、scipy、scikit-learn和matplotlib等Python库；■ 了解进阶回归方法的建模和变量选择；■ 进一步有效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；■ 熟悉优选的算法，如梯度提升、随机森林、旋转森林等。本书特色：■ 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
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全面、深入剖析机器学习的算法原理和模型构建等核心技术。 结合大量实例和两个实战项目案例展现各种算法的实际应用。 详解监督学习、无监督学习和强化学习的理论基础与应用场景。 详解模型训练中的风险函数、参数寻优方法，以及欠拟合与过拟合解决方案。 深入解析机器学习常用经典模型的基本原理及其Python实现。 详解数据标准化、异常值检测、缺失值处理和特征筛选等数据预处理技术。 详解两个典型项目实战案例，带领读者动手实践，提高实际开发水平。 内容丰富：详解机器学习的基础知识和相关算法原理并进行实践，还对深度学习的基础知识进行讲解，帮助读者系统掌握机器学习的完整知识体系。 循序渐进：从机器学习的基本概念和环境搭建开始讲解，逐步深入其算法原理和模型构建等核心技术，最后进行项目实战，学习梯度非常平滑。 理论结合
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