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Python金融大数据风控建模实战：基于机器学习

王青天
结合机器学习算法，进行信用评分卡模型的构建，手把手带你零门槛学习金融领域的风险控制。

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数据科学导论——基于Python语言（微课版）

朝乐门
本书共7章，主要介绍数据科学的基础理论、统计学与模型、机器学习与算法、数据可视化、数据加工、大数据技术、数据产品开发及数据科学中的人文与管理等内容。

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Python数据分析基础与案例实战

张良均　主编
本书以Python数据分析的常用技术与交通行业真实案例相结合的方式，深入浅出地介绍了Python数据分析与挖掘技术的重要内容。全书共10章，内容包括绪论、Python数据分析简介、数据获取、数据探索、数据预处理、构建模型、运输车辆驾驶行为分析、公交车站点设置优化分析、铁路站点客流量预测，以及基于TipDM大数据挖掘建模平台实现运输车辆驾驶行为分析。本书大部分章节包含课后习题，通过练习和操作实践，读

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Python深度学习：逻辑、算法与编程实战

何福贵编著
机器学习是人工智能领域一个极其重要的研究方向，而深度学习则是机器学习中一个非常接近AI的分支，其思路在于建立进行分析学习的神经网络，模仿人脑感知与组织的方式，根据输入数据做出决策。深度学习在快速的发展过程中，不断有与其相关的产品推向市场，显然，深度学习的应用将会日趋广泛。《Python深度学习：逻辑、算法与编程实战》是关于深度学习的理论、算法、应用的实战教程，内容涵盖深度学习的语言、学习环境、典型

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做生活的风控官

李晓忠
本书是以第三人称写的传记。全文分两部分，文字部分和图片部分。本书通过记录李晓忠的经历描述了一个毫无背景的农村孩子是怎样靠读书走完了堪称“传奇”的大半辈子的人生。他是双料博士后，首席科学家，但是又是企业高管，在科学殿堂赢得一席之地，在生活中也有可观的收入给家人提供较好的生活保障。没有很大的成功也没有很大的遗憾，却有很好的幸福感。作者结合自己的专业阐释了自己对人们关心的成功、幸福与风控的关系的理解，倡

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实用机器学习

孙亮黄倩
大数据时代为机器学习的应用提供了广阔的空间，各行各业涉及数据分析的工作都需要使用机器学习算法。本书围绕实际数据分析的流程展开，着重介绍数据探索、数据预处理和常用的机器学习算法模型。本书从解决实际问题的角度出发，介绍回归算法、分类算法、推荐算法、排序算法和集成学习算法。在介绍每种机器学习算法模型时，书中不但阐述基本原理，而且讨论模型的评价与选择。为方便读者学习各种算法，本书介绍了R语言中相应的软件包

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机器学习基础

编著
近年来人工智能技术蓬勃发展，人工智能正在改变我们的生活。为了让读者在不需要掌握太多数学和计算机科学知识的情况下，能够快速上手，使用Python语言实现常用的机器学习算法，并解决一些实际的问题，我们策划并出版本书。本书共14章，内容涵盖基本的机器学习概念和环境搭建，目前各个领域中的热门算法，以及数据预处理、模型评估和文本数据分析等。希望本书可以让读者轻松入门，在动手实践的过程中找到乐趣。本书可以作为

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Python数据分析案例实战(慕课版）

王浩袁琴张明慧
全书共分10章，内容包括数据分析基础、NumPy模块实现数值计算、pandas模块实现统计分析、Maplotlib模块实现数据可视化、客户价值分析、销售收入分析与预测、二手房数据分析预测系统、智能停车场运营分析系统、影视作品分析和看店宝。

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Python计算机视觉与深度学习实战

戴亮
一本书入门计算机视觉，将深度学习理论融入视觉识别案例，搭建理论与实践的桥梁。

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Python 深度学习

吕云翔刘卓然关捷雄等编著
《Python深度学习》以深度学习框架为基础，介绍机器学习的基础知识与常用方法，全面细致地提供了机器学习操作的原理及其在深度学习框架下的实践步骤。全书共16章，分别介绍了深度学习基础知识、深度学习框架及其对比、机器学习基础知识、深度学习框架（以PyTorch为例）基础、Logistic回归、多层感知器、卷积神经网络与计算机视觉、神经网络与自然语言处理以及8个实战案例。本书将理论与实践紧密结合，相信

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基于Hadoop与Spark的大数据开发实战

肖睿丁科吴刚山
大数据技术让我们以一种前所未有的方式，对海量数据进行分析，从中获得有巨大价值的产品和服务，最终形成变革之力。本书围绕Hadoop和Spark两个主流大数据技术进行讲解，主要内容包括Hadoop环境配置、Hadoop分布式文件系统（HDFS）、Hadoop分布式计算框架MapReduce、Hadoop资源调度框架YARN与Hadoop新特性、Hadoop分布式数据库HBase、数据仓库Hive、大数

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高速列车智能自主定位模型与在线学习算法——基于应答器实测数据的机器学习

陈德旺著
本书利用武广高铁、京沪高铁和郑西高铁的大量实测数据开展研究，采用计算智能和机器学习等理论和方法，研究了几种比较典型的高速列车定位模型，尤其是基于应答器信息的模型参数在线学习算法，以提高列车定位精度和在线学习能力。最后，开发了高速列车职能定位软件，实现了相关的定位算法，并做了大量的比较和分析。

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创客机器人实战：基于Arduino和树莓派

何福贵等编著

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R语言金融分析与建模

严玉星
R语言量化分析与建模教程，以金融分析和建模为主题，讲解R在金融分析中的应用。

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深度学习：基于Python语言和TensorFlow平台（视频讲解版）

谢琼
本书基于使用Python语言的TensorFlow深度学习框架进行讲解，帮助你快速入门。

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Python电商数据分析实战（微课版）

编著
全书共分为3篇。第一篇是理论基础篇，讲解从事电子商务数据分析前需要了解的理论知识，每个理论知识点都结合案例做详细的解析。第二篇是专业方法篇，介绍数据采集和数据清洗的专业方法。第三篇是应用场景篇，介绍运营与数据平台的应用、运营诊断与复盘的方法、宏观市场分析、市场细分及竞争分析、流量运营分析、产品运营分析、消费者运营分析及商务报告的撰写等。本书既可以作为高等院校电子商务专业、商务数据分析与应用专业、大

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大数据金融

本书共包括大数据金融概述、金融大数据的获取与整理、大数据背景下的平台金融、大数据与商业银行、大数据与保险、大数据与证券、供应链金融、大数据与征信、大数据与金融安全九个项目。

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场景化机器学习

[澳]道格·哈金（Doug
本书展示了如何在业务场景中应用机器学习，全书分为三个部分。第一部分介绍有效的决策如何帮助公司提高生产率以保持竞争力，阐释如何使用开源工具和AWS工具将机器学习应用于业务决策中。第二部分以虚拟人物为主线，研究六个场景，这些场景展示了如何使用机器学习来制定各种业务决策。第三部分讨论如何在Web上设置和共享机器学习模型，还介绍了一些案例。

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机器学习公式详解

谢文睿
适读人群：（1）高等院校人工智能、计算机、自动化等相关专业机器学习方向的学生；（2）学术界机器学习领域的研究人员和教师；（3）工业界对机器学习感兴趣的专业人员和工程师。1.周志华教授“西瓜书”《机器学习》公式完全解析指南！“南瓜书”系Datawhale成员自学笔记，对“西瓜书”中250个重难点公式做了详细解析和推导（重难点公式覆盖率达99%），旨在解决机器学习中的数学难题。2.机器学习初学小白提升数学基础能力的必备练习册！以本科数学基础视角对“西瓜书”里比较难理解的公式加以解析和推导细节，补充大量重、难点数学知识和参考材料，分享在学习中遇到的“坑”以及跳过这个“坑”的方法，对于初学机器学习的小白也能上手练习！3.俞勇、王斌、李沐、程明明、陈光（博主@爱可可-爱生活）、徐亦达等人工智能领域大咖亲笔推荐

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动手学机器学习

张伟楠
本书系统介绍了机器学习的基本内容及其代码实现，是一本着眼于机器学习教学实践的图书。本书包含4个部分：第一部分为机器学习基础，介绍了机器学习的概念、数学基础、思想方法和简单的机器学习算法；第二部分为参数化模型，讲解线性模型、神经网络等算法；第三部分为非参数化模型，主要讨论支持向量机和决策树模型及其变种；第四部分为无监督模型，涉及聚类、降维、概率图模型等多个方面。本书将机器学习理论和实践相结合，以大量

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数据分析基础与案例实战（基于Excel软件）

孙玉娣顾锦江
本书分为8章，首先从数据分析技术概述入手，介绍了数据分析的基本概念、数据分析的工作流程、数据分析方法论与方法，并介绍了常用的数据分析工具；接着以Excel工具为例，从数据收集、数据加工与处理、统计分析、数据展示等数据分析工作流程切入，结合具体的案例进行数据剖析；最后将理论与实践相结合，讲解了电商数据、股票数据两个真实的企业案例。

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