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Spark和Python机器学习实战：预测分析核心方法（第2版）

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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机器学习开发实战

王新宇
Python机器学习入门，以实战为重点，配有大量代码和案例，简单、快速、易学。

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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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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实战速成手册：数据分析+机器学习+深度学习

方勇　著
本书基于Python语言，介绍了数据分析、机器学习、深度学习等内容，涉及统计学基础、Python基础、Python面向对象入门、在Python中操作MySQL、Pandas、Matplotlib、人工智能、Scikit-learn、神经网络等。书中包括大量代码和综合练习，以及丰富的实战案例。

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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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跟着迪哥学：Python数据分析与机器学习实战

唐宇迪
本书适合对人工智能、机器学习、数据分析等方向感兴趣的初学者和爱好者。

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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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机器学习实战

[美]PeterHarrington
《机器学习实战》面向日常任务的高效实战内容，介绍并实现机器学习的主流算法。

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机器学习实战

编著
本书共11章，从推荐系统的发展历史、基本构成开始，依次剖析推荐系统的内容召回、协同过滤召回、深度学习召回中具有代表性的模型；再从经典排序模型到基于深度学习的排序，顺势介绍会话推荐、强化学习推荐及工业级推荐，搭建了完整的推荐系统技术体系，这是一个由浅入深的系统学习过程。

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机器学习案例实战（第2版）

赵卫东著
机器学习已经广泛地应用于各行各业，深度学习的兴起再次推动了人工智能的热潮。本书结合项目实践，首先讨论了主流机器学习平台的主要特点以及机器学习的实战难点。在此基础上，利用主流的机器学习开源平台TensorFlow、OpenVINO、PaddlePaddle等，通过17个实战案例，详细地分析了决策树、随机森林、支持向量机、逻辑回归、贝叶斯网络、聚类、卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等机器学习和

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Python机器学习经典实例

用流行的Python库scikitlearn解决机器学习问题。

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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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电力供需分析预测方法

张福伟
本书共分8章，首先介绍了电力市场分析预测的概念和电力市场调研。其次，阐述了社会经济分析预测的步骤与内容、主要预测方法。再次，介绍了电力需求预测的分类与特点、电力负荷曲线及其特性指标和预测方法，包括经典预测方法、时间序列预测方法、回归预测方法、投入产出预测方法、灰色预测方法和定性预测方法等。最后，介绍了电力供应分析、电力供需分析及其未来发展趋势等。

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机器学习工程实战

[加] 安德烈·布可夫
机器学习入门手册《机器学习精讲》姊妹篇，人工智能和机器学习领域专业人士的多年实践结晶，深入浅出讲解机器学习应用和工程实践。

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机器学习案例实战

赵卫东
机器学习已经广泛地应用于各行各业，深度学习的兴起再次推动了人工智能的热潮。本书结合项目实践，首先讨论了TensorFlow、PySpark、TI-ONE等主流机器学习平台的主要特点；然后结合Tableau介绍了数据可视化在银行客户用卡行为分析的应用。在此基础上，利用上述介绍的这些平台，通过多个项目案例，详细地分析了决策树、随机森林、支持向量机、逻辑回归、贝叶斯网络、卷积神经网络、循环神经网络、对抗

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图解Spark：大数据快速分析实战

王磊
基于大数据分析实战，图文并茂，系统讲解Spark内核的原理，有助于读者快速掌握Spark开源集群计算框架的使用方法，涵盖Spark3.0新特性。

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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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Python核心技术实战详解

张洪朋
1.内容讲解深入。本书对Python的核心知识进行了深入剖析，循序渐进地讲解了核心功能模块的开发技术，帮助读者快速步入Python开发高手之列。2.提供更为广泛的解决方案。本书深入讲解了10个不同的主题模块，每一个主题涵盖了特定应用开发领域。在书中不仅给出了案例讲解，还包含了更多的拓展知识，能够帮助读者使用Python开发各种类型的应用程序。3.通过网站论坛形成互帮互学的朋友圈。为了方便给读者答疑，特提供了网站论坛等支持，并且随时在线与读者互动，让大家在互学互帮中形成一个良好的学习编程的氛围。