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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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Photoshop CC核心应用实战（智慧学习版）

周建国王晓君主编
本书介绍了Photoshop的基本操作方法及核心处理技巧。主要包括初见、上手、图层、图像、抠图、修图、调色、合成、特效和实战10章内容。书中主要采用案例的形式对知识点进行讲解。

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信息分析与预测

江三宝；毛振鹏
本书全面介绍了信息分析与预测的基本理论、主要技术和主要方法。本书的编写既注重基本理论与方法的说明，也强调实际分析与运用能力的传授；既保持信息分析与预测知识体系的完整性与系统性，也反映了最新的信息分析与预测技术、方法及运用的情况；不仅对各种定性和定量分析预测方法进行了详细介绍，还特别注重定性方法与定量方法的有机结合。本书既可以作为信息管理与信息系统、情报学、企业管理、市场营销等专业学生学习的教材，也

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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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Excel金融建模：预测、估值、交易和增长分析

[尼日利亚] 什穆埃尔·奥卢瓦
本书基于Excel2019编写，将Excel用于金融建模实践，讲解金融从业者需要具备的核心技能。

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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 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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Java EE核心框架实战（第2版）

高洪岩
本书宗旨提高读者学习JavaEE的效率，增强其项目实战能力。本书摒弃了软件公司中不常用或不实用的技术，而是采用近200个开发案例，为读者讲解了开发商业软件的知识，帮助读者进行“精要”式的学习，汲取JavaEE的思想，正确地进行项目实战。本书特色不留遗漏——覆盖主流JavaEE轻量级框架直击要害——实战化案例精准定位开发细节学以致用——精要式项目确保开发/学习不脱节潜移默化——研磨式知识讲解参透技术要点提升效率——垂直式技术精解不绕弯路循序提升——渐进式知识点统排确保连贯以点概面——解决方案式项目，知识独立却又体系完整成功案例——全面经过项目过程锤炼，提升学习/开发效率

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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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Python编程入门与实战（第3版）

(意)法布里奇奥·罗马诺(Fabrizio
本书是一本全面介绍Python编程，并针对多个应用场景给出解决方案的编程手册。从Python的基础知识开始，介绍了数据类型、函数、条件、循环等基本概念，展示了生成器、面向对象编程等具有Python特色的进阶理念，并给出了定位和排除异常、测试代码、调试的方法。随后，本书针对GUI、数据科学等实用场景，使用Python解决实际问题。最后，本书给出了发布Python程序的方法。本书适合想要学习编程或有一

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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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Spark SQL入门与数据分析实践

杨虹谢显中周前能张安文编著
本书共8章内容，由浅入深地讲解SparkSQL的基础知识、安装部署、编程基础、编程进阶、函数、性能调优技巧以及编程实践等知识。

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Python程序设计现代方法（第2版）

黑马程序员
Python作为编程语言，凭借着高效率、可移植、可扩展、可嵌入、易于维护等优点，成为了当今社会主流的程序设计语言之一。本书作为入门级教材，详细讲解在Windows环境下Python程序设计的相关知识，共10章。第1章初识Python，介绍Python环境配置、集成开发环境、程序的开发与编写等；第2～9章介绍Python的语法知识，包括Python基础语法、字符串、流程控制、组合数据类型、函数与模块

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商务沟通：方法、案例和技巧（移动学习版）

张传杰黄漫宇
在商务活动中，唯有具备高效的沟通能力，方可在工作中左右逢源、游刃有余，从而取得令人瞩目的成就。本书共11章，主要包括沟通概述、语言沟通的艺术、倾听的作用与技巧、非语言沟通、书面沟通、沟通礼仪、商务谈判中的沟通、电话沟通、网络沟通、求职面试技巧和求职书面材料的准备。另外，附录中包括了6个商务沟通游戏精选，可增加读者的阅读兴趣。

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中学历史核心素养命题的原理和方法

黄牧航等
本书第一章和第二章论述了中学历史核心素养的测评模型和基本的命题方法；第三章至第七章分别论述了中学历史五大核心素养的命题方法；第八章论述了中学历史核心素养命题的新思路。

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Python数据分析

吴道君,朱家荣
本书全面讲解Python数据分析的相关知识和技术，内容包括Python数据分析概述、NumPy数值计算、Matplotlib数据可视化、Pandas数据分析、数据预处理、Sklearn机器学习。　　本书以培养学生编程能力和数据分析能力为目标，注重技术应用能力的培养。　　本书内容充实、结构合理、实用性强，具有明确的应用能力培养目标，易于接受和理解，学完本书后，可以具备数据分析的基本能力。　　本书适合

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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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Python大数据分析与挖掘实战（微课版）

黄恒秋莫洁安谢东津张良均苏颖
本书以应用为导向，将理论与实践相结合，深入浅出地介绍了利用Python进行大数据分析与挖掘的基本知识，以及如何将其应用到具体领域的方法。本书分3篇：基础篇、案例篇和提高篇。基础篇(第1章-第6章)主要介绍Python基础知识及应用于科学计算、数据处理、数据可视化、机器学习、深度学习等方面的基础知识；案例篇(第7章-第11章)主要介绍利用Python进行金融、地理信息、交通、文本分析、图像识别等领域