
Python 数据科学手册 9787115475893 正版图书,收到货可开电子发票。划线价为图书市场价格。商品图片仅供参考,以实物为准。(书名没写全多少册的均为单本价格)
Python语言拥有大量可用于存储、操作和洞察数据的程序库,已然成为深受数据科学研究人员推崇的工具。本书以IPython、NumPy、Pandas、Matplotlib和Scikit-Learn这5个能完成数据科学大部分工作的基础工具为主,从实战角度出发,讲授如何清洗和可视化数据、如何用数据建立各种统计学或机器学习模型等常见数据科学任务,旨在让各领域与数据处理相关的工作人员具备发现问题、解决问题的能力。·IPython和Jupyter:为使用Python提供计算环境·NumPy:用ndarray实现高维数组的高效存储与操作·Pandas:用DataFrame实现带标签 列式数据的高效存储与操作·Matplotlib:实现各种数据可视化·Scikit-Learn:用高效整洁的Python实现重要的机器学习算法
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PYTHON基础教程(第3版·修订版) [挪]芒努斯·利·海特兰德 著,袁国忠 译 人民邮电出版社 9787115613
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Python预测分析实战 [美]阿尔瓦罗·富恩特斯(AlvaroFuentes)著,高蓉,李茂 译 9787115565
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自然语言处理(NLP)属于人工智能与计算机语言学的交叉领域,处理的是计算机与人类语言之间的交互问题。随着人机交互需求的日益增长,计算机具备处理当前主要自然语言的能力已经成为了一个必然趋势。NLTK正是这一领域中一个强大而稳健的工具包。在这本书中,我们首先会介绍一些与NLP相关的知识。然后,我们会探讨一些与数据科学相关的任务,通过这些任务来学习如何从零开始构建自定义的标识器和解析器。在此过程中,我们将会深度探索NLP领域的基本概念,为这一领域各种开源的Python工具和库提供具有实践意义的见解。接下来,我们将会介绍如何分析社交媒体网站,发现热门话题,进行舆情分析。后,我们还会介绍一些用于处理大规模文本的工具。在阅读完本书之后,您将会对NLP与数据科学领域中的概念有一个充分的了解,并能将这些知识应用到日常工
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正版书籍 OpenCV3计算机视觉 Python语言实现(原书第2版) [爱尔兰] 乔·米尼奇诺(Joe Minichi 支持电子发票 确认收货后联系客服提供邮箱
目 录 Contents 译者序 前言 作者简介 审校者简介 译者简介 章 安装OpenCV1 1.1 选择和使用合适的安装工具2 1.1.1 在Windows上安装2 1.1.2 在OS X系统中安装6 1.1.3 在Ubuntu及其衍生版本中安装11 1.1.4 在其他类Unix系统中安装12 1.2 安装Contrib模块13 1.3 运行示例13 1.4 查找文档、帮助及更新14 1.5 总结15 第2章 处理文件、摄像头和图形用户界面16 2.1 基本I/O脚本 16 2.1.1 读/写图像文件16 2.1.2 图像与原始字节之间的转换19 2.1.3 使用numpy.array访问图像数据20 2.1.4 视频文件的读/写22 2.1.5 捕获摄像头的帧23 2.1.6 在窗口显示图像24 2.1.7 在窗口显示摄像头帧25 2.2 Cameo项目(人脸跟踪和图像处理)26 2.3 Cameo—面向对象的设计27 2.3.1 使用managers. CaptureManager提取视频流27 2.3.2 使用managers.WindowManager抽象窗口和键盘32 2.3.3 cameo.Cameo的强大实现33 2.4 总结34 第3章 使用OpenCV 3处
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三步学Python python编程从入门到实践零基础入门学习Python3.9编程入门指南计算机编
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正版书籍 #图解算法——使用Python 吴灿铭,胡昭民 著 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
如今“程序设计”已经是越来越普及的课程,让人人拥有程序设计的能力已是各个学校信息技术课程的重点。算法是计算机科学专业重要的基础课程,也是有志从事信息技术领域的专业人员必须学习的一门基础理论课程。为了帮助更多人能够比较轻松地了解各种算法的重点,全书采用丰富的图例来阐述算法的基本概念,包括分治法、递归法、贪心法、动态规划法、迭代法、枚举法、回溯法等,并应用不同算法延伸出重要数据结构,例如数组、链表、堆栈、队列、树形结构、图形、排序、查找、哈希表等。本书使用Python语言编程实现算法,是一本简单有趣的算法入门书。
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Scrapy是一个开源的Python爬虫框架,可以用来轻松提取从页面数据。Scrapy带有丰富的特性,可通过简单的编码或配置来访问,从而可以节省开发人员数周的开发时间,并高效地提取所需数据。Scrapy有一个高度活跃且迅速增长的社区,而且已经成为黑客、创业者和Web爬取专家的首 选框架。本书讲解了Scrapy的基础知识,讨论了如何从任意源提取数据,如何清理数据,以及如何使用Python和第三方API进行处理,以满足自身需求。本书还讲解了如何将爬取的数据高效地馈入数据库、搜索引擎和流数据处理系统(比如Apache Spark)。在学习完本书后,你将对数据爬取胸有成竹,并将数据应用在自己的应用程序中。本书内容:使用HTML和Xpath提取所需的数据;使用Python编写Scrapy爬虫,并在网络上进行爬取操作;将数据推送到任意数据库、搜搜引擎或分析系统的方法;配置爬虫,使其下载
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这是一本非常优秀的图解机器学习及其算法的入门书籍。本书从应用场景出发,利用大量图解和流程图相结合的方式讲解机器学习的基本知识及其常用经典算法的应用,全书没有大篇幅的理论介绍和复杂的数学公式推导,也没有生涩难懂的专业术语,而是通过浅显易懂的图示、直观的流程图以及与生活息息相关的实例应用让读者轻松学习和掌握机器学习知识,从而明白机器学习是如何影响和改变人类生活的。 本书覆盖了机器学习领域的监督学习、半监督学习、无监督学习、增强学习和机器学习新算法等内容,构成了机器学习从经典到现代的体系框架,每章也可独立阅读。限于篇幅,书中没有讲解Python语言的基础知识,如果读者没有Python语言的基础,建议先学习Python语言入门知识,这样可以更好地学习本书内容。 建议想从事机器学习的入门读者***,以便对机器学
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