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Python数据科学与机器学习：从入门到实践

[美] Frank Kane
寓复杂问题于简单实践，轻松掌握Python数据分析和机器学习技能。

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机器学习与Python实践

黄勉
机器学习理论实践全书，12章内容丰富，适合各层次读者。

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Python机器学习入门

程晨
Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。它具有丰富和强大的模块（库），能够很轻松地把用其他编程语言（尤其是C/C++）编写的各种模块联结在一起。这两年随着人们对人工智能的关注越来越多，大家对Python的学习热情也越来越高。在IEEE发布的编程语言排行榜中，Python已经多年排名第一。这本Python编程与机器学习的入门书，首先介绍了一些Python编程的基础知识，然

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Python机器学习入门与实战

桑园编著
本书以零基础讲解为特色，用实例引导读者学习，深入浅出地介绍Python机器学习的相关知识和实战技能。

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Python学习笔记：从入门到实战

张学建
精讲学习视频全程相伴，扫码即看；331个有趣实例及精彩分析娓娓道来

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Python数据科学基础与实践

编著
本书共9章，主要内容包括数据科学概述、Python基础知识、Python数据科学常用库、Python数据获取、Python数据分析、Python数据挖掘、Python文本挖掘、深度学习基础、深度学习应用。

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Python数据分析从入门到精通

李梓萌编著
本书循序渐进的讲解了Python数据分析技术的核心内容，并通过实例的实现过程演练了各个知识点的具体使用流程。分别讲解了处理特殊格式文件，使用数据库保存数据，操作处理CSV文件，操作处理JSON数据，处理网络数据，使用matplotlib实现数据可视化处理，使用pygal库实现数据可视化处理，使用正则表达式匹配数据，使用Pandas库分离和提取数据，爬取网页数据，抓取知乎数据并实现可视化图表分析，获

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Python期货量化交易：从入门到实践

祝学礼
本书是介绍Python编程及其在量化交易领域的实践技巧的图书，旨在帮助读者掌握基本的Python编程技能，并顺利应用于期货量化交易实践。

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Python从入门到精通

陈政强编著
一本Python零基础入门的实战教程。

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Python机器学习

郭羽含陈虹肖成龙主编
《Python机器学习》从实用的角度出发，整合Python语言基础、数据分析与可视化、机器学习常用算法等知识。内容从*基本的Python编程基础入手，由浅入深、循序渐进地讲授NumPy库和Matplotlib库，以及复杂的机器学习基本理论和算法，并突出知识的实用性和可操作性。《Python机器学习》力求以浅显的语言讲解复杂的知识，以直观的案例辅助读者理解，并以图表形式展示代码和运行结果，配合习题巩

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Python与R语言数据科学实践

J.
本书从数据科学的角度，讲解了Python和R的语言特性以及各自的优缺点，介绍了包括包、框架和工作流在内的开源生态系统，分析了Python和R分别适用于哪些业务场景，并通过真实的案例演示如何在单个工作流中集成Python与R,使两种语言充分发挥优势，改善业务应用的效果。本书还提供了Python和R的对照翻译，帮助读者在两种语言间快速切换。本书适合数据科学领域有一定Python或R基础的开发人员阅读，

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Python编程从入门到精通

叶维忠
带你由浅入深地详细了解Python语言开发技术。

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Python语言从入门到精通

陈强编著
本书循序渐进、深入讲解了Python语言的核心开发技术，并通过具体实例的实现过程演练了各个知识点的具体使用流程。分别讲解了选择IDE开发工具，列表、元组和字典，核心语法实战演练，标准库函数应用实战，正则表达式实战演练，网络编程开发实战，多线程开发实践演练，开发图形化桌面程序，使用SQLite3数据库，使用数据库存储数据，Pygame游戏开发实战，数据可视化，大数据分析系统，人工智能系统。全书简洁而

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Python 3从入门到精通

主编
本书以Python3为基础，循序渐进地讲解了Python从入门到进阶的知识。全书共15章。首先从Python的起源及功能特点开始讲述，介绍Python3的安装、配置，并详细讲解Python的基础知识，包括变量和运算符的使用、三大控制结构、标准数据类型、函数、文件输入和输出、面向对象编程和异常处理等相关知识；然后讲解Python的高级知识，包括OS和SYS模块的使用、正则表达式、多线程与多进程编程、

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机器学习与数据挖掘

王璐烽
本书以项目实践作为主线，结合必需的理论知识，以任务的形式进行内容设计，每个任务都包含任务描述及任务实施的步骤，读者按照实施步骤进行操作就可以完成相应的学习任务，从而不断提升项目实践能力。本书主要内容涉及机器学习的基础知识，模型评估与选择，回归、分类、聚类等机器学习算法，数据挖掘的基础知识，数据分析与应用，以及通过用户行为分析预测项目学习如何将机器学习与数据挖掘应用到实际中。本书适合使用机器学习与数

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机器学习Python实战

张松慧陈丹　主编
本书使用Python的机器学习算法库scikit-learn讲解机器学习重要算法的应用，内容包括机器学习认知、数据预处理、KNN算法、线性回归算法、逻辑回归算法、朴素贝叶斯算法、决策树与随机森林算法、支持向量机、k-mcans算法、神经网络、模型评估与优化。本书使用通俗易懂的语言、丰富的图表和大量的案例对机器学习的重要算法进行讲解，提供一条从实践出发掌握机器学习知识的途径，读者即使没有很扎实的数学

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Python机器学习编程与实战

林耀进张良均
本书共8章，内容包括Python概述、NumPy数值计算、pandas基础、pandas进阶、Matplotlib绘图、scikit-learn、餐饮企业综合分析与预测、通信运营商客户流失分析与预测。前6章设置了选择题、填空题和操作题，后两章设置了操作题，希望通过练习和操作实践，读者可以巩固所学的内容。

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数据科学：理论、方法与Python语言实践

谢健民黎海波　主编
全书共分为10章，第1-2章介绍了数据科学的基础知识以及数据科学所需的各项技术；第3-5章涵盖了Python的语法基础，函数、模块与组合数据类型，文件读写；第6章介绍了网络爬虫的数据采集及方法；第7-8章重点介绍了数据分析过程中的两个重要模块：numpy和pandas；第9章介绍了数据可视化与应用；第10章结合之前的内容，以一个综合案例进行了实战分析。本书配有电子课件、电子教案、教学大纲、习题答案

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MATLABAppDesigner从入门到实践

苑伟民编著
本书以编程工具AppDesigner为中心进行引导式学习。

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Kubernetes从入门到实践

赵卓筠
结合示例代码，系统讲述Kubernetes的主要功能和核心组件，有助于读者迅速提升运维技能。

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Python高手修炼之道：数据处理与机器学习实战

许向武
适读人群：1.没有编程知识的新手不同于一般的基础语法讲解教程，本书并未将Python开发限定于某个集成开发工具（IDE）中，而是采用交互式编程的方式来强化读者对语言特性的理解，帮助新手读者真正理解Python语言和Python编程。2.从未接触过Python语言，但了解一点编程知识的初学者本书通过对基础知识高度的提炼和概括，以避免初学者陷入低级且冗长的细节知识点而心生懈怠；同时，本书为初学者规划了从初级到高级的编程技能提升路线图。3.具有一定基础的Python程序员本书可以作为案头工具书来使用。本书从基础语法、基本技能讲起，涵盖了科学计算、数据处理、机器学习等领域，示例代码涉及30余个模块的使用。构建从Python入门到数据分析到机器学习的路线图，入门有章可循；1.讲解独到，常见盲点趣解析作者基于多年的经验积累，善于总结概括初学Python过程中的误区。2.内容全面，常用工具全涵盖书中介绍的Python工具包覆盖Numpy、Matplotlib、Pandas、SciPy、Scikit-Learn，方便读者拓展实用技能、掌握工作利器。3.拓展训练，重点知识有强化语感训练100题、Python内置函数（类）手册、从新手到高手的100个模块，强化知识点的掌握。4.代码完整，随时动手可复现本书提供了完整、可验证的代码，方便读者动手练习并强化理解。

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