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机器学习基础:从入门到求职
胡欢武 编著
一本机器学习算法方面的理论+实践读物,主要包含机器学习基础理论、线性回归模型、分类模型、聚类模型、降维模型和深度神经网络模型六大部分。带你快速入门并应用机器学习,手推模型原理,走近机器学习求职的起点。
Python编程之美:最佳实践指南
【美】Kenneth Reitz(肯尼思·赖茨)
Tanya Schlusser(坦尼娅·胥卢瑟) 著
夏永锋 廖邦杰 译
本书由Python社区的大神Kenneth Reitz发起并组织编写,由社区数百名开发者集体奉献。最大的特色在于,近乎完整地总结了在Python编程中会用到的各种实践技巧和经验,涵盖众多主流的应用场景,并告诉你如何提高效率、避免踩坑、编写高质量的代码。
码农翻身
刘欣 著
书中把计算机元素和行为用拟人手法编成一个个精彩纷呈的故事,绘声绘色且深入浅出地演绎晦涩枯燥的编程知识。编程初学者可以津津有味地学习,学习优秀的架构师是如何思考、如何抽象、如何成长的,从操作系统、Java语言到Web技术,每个主题都深入浅出。
对比Excel,轻松学习Python数据分析
张俊红著
集Python、Excel、数据分析为一体是本书的一大特色。围绕整个数据分析的常规流程:熟悉工具—明确目的—获取数据—熟悉数据—处理数据—分析数据—得出结论—验证结论—展示结论进行Excel和Python的对比实现,告诉你每一个过程中都会用到什么,过程与过程之间有什么联系。
爬虫实战:从数据到产品
贺思聪 编著
从多个数据项目实例出发,介绍爬虫、反爬虫的各种案例,使读者了解到数据抓取和分析的完整过程。书中案例的难度由浅入深,以作者原创的代码为主,不借助现成的框架,强调在数据采集过程中的发散思维,总结攻克反爬虫的思维模式,实现以低成本的方式得到想要的数据的愿望。
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