《跟老齐学Python》系列后续。读者在本书中可以学习到Numpy、Pandas、matplotlib、SciPy、SymPy等与数据分析相关的库，掌握其所定义的数据对象以及常用的属性和方法等，并通过各种类型的应用举例将所学基本知识给予综合应用。

编程的核心是算法，学习算法不仅能教会你解决问题的方法，而且还能为你今后的发展提供一种可能。《你也能看得懂的Python算法书》面向算法初学者，首先介绍当下流程的编程语言Python，详细讲解Python语言中的变量和循序、分支、循环结构，以及列表和函数的使用，为之后学习算法打好基础。然后以通俗易懂的语言讲解双指针、哈希、深度、广度、回溯、贪心、动态规划和很短路径等经典算法。《你也能看得懂的Python算法书》适合有编程基础的算法爱好者阅读。

本书主要讲述了有关设计的技巧、对象、工具等专业性知识。全书采用了简单的语言描述，借助丰富的示例与插图将设计的步骤和技巧、分析目标对象等一系列的专业知识轻松地展现了出来。本书利用图形对比的形式，直观地将好的设计的优势和特征展现在了读者面前，通过阅读本书读者将会轻松地学习到设计领域的相关知识。

本书采用大量图片，通过详细的分步讲解，以直观、易懂的方式展现了7个数据结构和26个基础算法的基本原理。章介绍了链表、数组、栈等7个数据结构；从第2章到第7章，分别介绍了和排序、查找、图论、安全、聚类等相关的26个基础算法，内容涉及冒泡排序、二分查找、广度搜索、哈希函数、迪菲-赫尔曼密钥交换、k-means算法等。 本书没有枯燥的理论和复杂的公式，而是通过大量的步骤图帮助读者加深对数据结构原理和算法执行过程的理解，便于学习和记忆。将本书作为算法入门的步，是很好不错的选择。

编程是一项充满乐趣的挑战，想上手非常容易！在本书中，沃伦和卡特父子以亲切的笔调、通俗的语言，透彻、全面地介绍了计算机编程世界。他们以简单易学的Python语言为例，通过可爱的漫画、有趣的示例，生动地介绍了变量、循环、输入和输出、数据结构以及图形用户界面等基本的编程概念。与第2版不同，第3版的示例使用Python3而不是Python2，另外添加了关于网络的新内容。只要懂得计算机的基本操作，任何人都可以跟随本书，由简入难，学会编写Python程序，甚至制作游戏。

本书结合了机器学习、数据分析和Python语言，通过案例以通俗易懂的方式讲解了如何将算法应用到实际任务。 全书共20章，大致分为4个部分。部分介绍了Python的工具包，包括科学计算库Numpy、数据分析库Pandas、可视化库Matplotlib；第2部分讲解了机器学习中的经典算法，例如回归算法、决策树、集成算法、支持向量机、聚类算法等；第3部分介绍了深度学习中的常用算法，包括神经网络、卷积神经网络、递归神经网络；第4部分是项目实战，基于真实数据集，将算法模型应用到实际业务中。 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统计分析基础及实践》以Pytho3为基础，详细介绍了Python在统计分析中的基础知识和实践应用，全书大致 由数据整理、概率和统计推断三部分组成。其中在章对统计分析对象——数据的基本用语和数据的分类进行了介绍。 第2~3章介绍了汇总平均值和数据方差的计算方法，进而介绍了数据可视化的方法。第4~9章介绍概率相关知识，概率是 统计分析中不可缺少的数学知识。0~12章介绍主要的统计分析方法，如参数估计、假设检验、回归分析等。其中每章 都用一个例子贯穿始终，提出问题并用Python编程实现，以点带面，可帮助读者快速理解知识点，并通过编程让读者对统 计分析建立直观的理解。 《Python统计分析基础及实践》知识点全面，内容安排由浅入深、循序渐进，特别适合大中专院校金融、财务、统计、 计算机、人工智能、机器学习相关专业学生学习，也适

The Potala Palace is regarded as an outstanding work of human imagination and creativity for its design, decoration and harmonious setting within a dramatic landscape, truly a potent and exceptional symbol of the integration of secular and religious authority into a single entity. The Potala Palace and Jokhang Temple in Lhasa for spiritualatic double act of spiritual and power, architectural splendor and faith enduring against all odds.

内容简介 这是一本贯穿金融业务经营全流程，以业务为驱动的金融数据挖掘与建模著作，涵盖分析框架、模型算法、模型评估、模型监控、算法工程化等整个数据建模的闭环。 本书的4位作者都是在金融领域有有多年工作经验的大数据专家，不仅技术功底深厚、业务经验丰富，而且对金融行业从业者的需求痛点和图书市场的供给情况有深入了解，他们通过精心策划和写作，让本书内容独树一帜：涵盖金融业务经营全流程，以业务驱动，包含大量针对具体场景的实战案例。 本书针对决策类、识别类、优化分析类3大主题，9大模板：客户价值预测、营销响应预测、细分画像、交叉销售、申请反欺诈、违规行为识别、预测、运筹优化、流程挖掘，详细讲解了每个模板算法原理、评估方法、优化方法和应用案例等，内容上极力做到准确、明晰、直观与实用。 此外，本书还对

本书以Python为背景讲述编程，用示例强化理解、条分缕析Python工作原理，给出了经验总结及其语言特性的缘由和技巧。内容包括Python编程基础知识、如何独立编程、程序片段的功能及来由、创建实用和可重用代码、面向对象编程等。