本书的特色有三: ● 一是聚焦于语料库。所有的代码、代码段或代码块均围绕语料库这一主题展开,所处理的对象是语料库研究过程需要面对的各种相关问题。 ● 二是语言 技术 法律三位一体。这意味着案例的解释都包含了三方面的要素,而非从纯粹的技术角度出发。所选择的语料也多是法律文本,目的是为了呈现法律文本的语篇特征,即以法律文本通过技术研究获取其语言学方面的特征信息。 ● 三是深入浅出,易学易用。本书强调 编程 并非是工科专业的 专利 ,文科生同样可以学会编程,而且能够编写出更为细腻、更利于语言学处理的代码。再者,阅读本书至少可习得一种能力即读懂代码的能力,就像学会一门自然语言一样。
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Python机器学习及实践——从零开始通往Kaggle竞赛之路(2022年度版) Python机器学习入门经典实践教材,近十位领域名家联合推荐。
该书帮助大量对机器学习、数据挖掘感兴趣的读者朋友整合时下流行的基于Python语言的程序库:如Scikit-learn,NLTK,XGBoost,TensorFlow等,并且针对现实中遇到的数据,甚至是Kaggle竞赛(时下世界流行的机器学习竞赛平台)中的分析任务,快速搭建有效的机器学习系统。 同时,作者力求减少读者为了理解本书,而对编程技能、数学背景的过分依赖;进而降低机器学习模型的实践门槛,让更多的兴趣爱好者体会到使用经典模型以及的高效方法解决实际问题的乐趣。同时,笔者对每一个关键术语都提供了标准的英文表述,也方便读者朋友更加快速查阅、理解相关的英文文献。
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学Python 不加班 轻松实现办公自动化 9787115565570 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)
1.深挖职场人群痛点,利用Python实现办公自动化。 2.结合实际案例讲解编程和数据库知识,让读者快速理解掌握。 3.完整行业案例全流程讲解,全方位解读Python在自动化办公中的作用。 4.附赠案例源代码、数据文件、在线视频、练习题及答案,方便举一反三。
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水木书荟 零基础入门学习Python 【正版书籍】 【店主推荐,正版书放心购买,可开发票】
本书适合学习的Python3的入门读者,也适用对编程一无所知,但渴望用编程改变世界的朋友们!本书提倡理解为主,应用为王。因此,只要有可能,小甲鱼(作者)都会通过生动的实例来让大家理解概念。虽然这是一本入门书籍,但本书的“野心”可并不止于“初级水平”的教学。本书前半部分是基础的语法特性讲解,后半部分围绕着Python3在爬虫、Tkinter和游戏开发等实例上的应用。编程知识深似海,小甲鱼没办法仅通过一本书将所有的知识都灌输给你,但能够做到的是培养你对编程的兴趣,提高你编写代码的水平,以及锻炼你的自学能力。,本书贯彻的核心理念是 实用、好玩,还有参与。
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Python爬虫大数据采集与挖掘(第2版·微课视频版) 团购优惠,咨询在线客服
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Python机器学习实战:基于Scikit-learn与PyTorch的神经网络解决方案 一本书,帮助读者了解和应用机器学习与深度学习
NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn以及Pytorch,一应俱全 涵括常见应用场景,可作为初学者入门指南以及从业者中长期参考手册 深度阐述机器学习环境搭建、数据加载、数值处理、数据分析和可视化 结合理论和实践来解释监督学习、无监督学习、回归算法以及集成学习 通过一个端到端解决方案来解释复杂的卷积神经网络架构、原理和实现 本书分为三个部分。第一部分向您介绍使用 Python 的数字运算和数据分析工具,并深入解释环境配置、数据加载、数值处理、数据分析和可视化。第二部分涵盖机器学习基础知识和 Scikit-learn 库。它还通过理论和实践课程以简单的方式解释了监督学习、无监督学习、回归算法的实现和分类以及集成学习方法。第三部分解释了复杂的神经网络架构,并详细介绍了卷积神经网络的内部工作和实现。最后一章包含 Pytorch 中神经网络的详细
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正版书籍 笨办法学Python 第3版 [美] Zed A.Shaw 著,王巍巍 译 人民邮电出版社 支持电子发票 确认收货后联系客服提供邮箱
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【正版】 Python高性能 第2版 加布丽埃勒·拉纳诺(GabrieleLanaro)著,袁国忠 译 人民邮电出版社
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Python程序设计与数据分析(财经类) 团购优惠,咨询在线客服
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Python实现Web UI自动化测试实战 软件测试教程 编程零基础自动化测试框架从入门到实践书籍
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Python编程实战妙趣横生的项目之旅 编程入门实践到精通零基础自学 计算机语言程序设计教程书籍 官方正版 出版社直发
妙趣横生的项目编程,不同凡响的Python之旅
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Python 深度学习实战:75个有关神经网络建模、强化学习与迁移学习的解决方案【正版】 【正版图书,电子发票】
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Python数据科学入门【正版图书,满额减,电子发票】 【正版】
Python是适用于数据科学的编程语言。即使你初次接触Python语言,本书也能教会你通过Python编程来获取、组织、处理和分析大量的信息并识别出趋势和模式。从安装Python开始,一直到执行交叉验证,快用本书开始学习之旅吧! 看看Python为什么适用于数据科学——浏览数据科学管道并学习Python的基本功能。 安装设置——安装Python、下载数据集和样例代码并用数字和逻辑来工作,创建函数,存储和索引数据。 可视化——探索MatPlotLib,创建图表,包括饼图、条形图、直方图和散点图。 深入探索——学习类和多进程,为数值型的数据定义描述性的统计量并应用于可视化。 数据处理——研究降维解决方案,执行层次聚类并学习检测数据中的异常点。 让数据告诉你一些信息——使用线性模型并执行交叉验证、选取和优化。 本书包含以下精彩内容: Python数据分析编程
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Python深度学习实战【正版图书,达额减,电子发票】 正版
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Python项目开发实战 第2版【正版】 【正版图书,电子发票】
会写代码≠能做好项目! 建立有序生产环境 迅速融入开发团队 高效处理项目问题 网罗Python项目开发中的流程,让你的编程事半功倍 Python项目与封装/团队开发环境/问题驱动开发/源码管理(Mercurial) Jenkins持续集成(CI)/环境搭建与部署的自动化(Ansible)/Django框架…… 日本极客和书虫们的智慧结晶和经验总结 BeProud里不乏极客和书虫们。在这里,很多人对特定领域的了解程度能吓掉你的下巴。大家一旦发现感兴趣的事,就会拿出私人时间来学习、实践。要知道,极客和书虫们不会为这种事情吝啬时间。 正如人们印象中的那样,极客和书虫们大多有些怪癖,但BeProud 的员工都具备下列共识。 ?希望能不做不想做的事 ?希望学会好的方法并付诸实践 ?希望工作时有个好心情
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Python学习手册(第4版)【正版图书,达额减,电子发票】 正版
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Python学习手册-(第3版)【正版】 【正版图书,达额减,电子发票】
Python可移植、功能强大、易于使用,是编写独立应用程序和脚本应用程序的理想选择。无论你是刚接触编程或者刚接触Python,通过学习《Python学习手册(第3版)》,你可以迅速高效地精通核心Python语言基础。读完《Python学习手册(第3版)》,你会对这门语言有足够的了解,从而可以在你所从事的任何应用领域中使用它。《Python学习手册(第3版)》是作者根据过去0年用于教学而广为人知的培训课程的材料编写而成的。除了有许多详实说明和每章小结之外,每章还包括一个头脑风暴 这是《Python学习手册(第3版)》独特的一部分,配合以实用的练习题和复习题,让读者练习新学的技巧并测试自己的理解程度。《Python学习手册(第3版)》包括 类型和劋作——深入讨论Python主要的内置对象类型 数字、列表和字典等。语句和语法——在Python中输入代码来建立并处理对象,
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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数据分析基础 (美)克林顿·布朗利|译者:陈光欣 人民邮电 【新华全新正版书籍】 新华书店,电子发票,多仓就近发货
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Python高阶程序设计与实践 9787302588795 清华大学出版社
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正版书籍 Python游戏编程快速上手 [美] Al,Sweigart(斯维加特) 著,李强 译 人民邮电出版社 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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为满足用人单位对数据分析和挖掘人员在编程方面的技能要求,本书遵循由浅入深的原则,详细地介绍了利用Python及其相关工具实现数据分析和挖掘的实用技能。结合Python中成熟的Numpy、Pandas、MatPlotLib、Sklearn、Seaborn、Statsmodels和SciPy模块,实现数据分析与挖掘中关于数据的清洗、整理、探索、可视化、建模和评估等流程的操作,让每一位对数据分析或挖掘的从业者或感兴趣的读者都能从中学到所需的内容。十大常用数据挖掘算法及实战案例,如多元线性回归的预测模型、决策树分类模型、SVM分类模型、GBDT分类模型、K均值聚类模型等,基本覆盖用人单位对常用挖掘算法的需求。
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本书一方面遵循概率论和数理统计的教学大纲,在数学方面不过于强调,没有过多展开;另一方面,利用Python为工具,实现了大部分的理论和模型,使读者通过 实践 简化学习过程,提高代码能力,增强动手能力。为进一步学习人工智能和大数据科学奠定良好基础。
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