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用Python学数学
1人今日阅读
本书向读者展示如何利用编程来让数学学习变得有意义并且充满乐趣。读者在探索代数学、几何学、三角学、矩阵和元胞自动机等领域的关键数学概念时，将学会在Python语言的帮助下使用代码可视化一系列数学问题的解决方案。读完本书，读者还可以编写自己的程序来快速解方程，自动完成一些烦琐的任务，以及编写函数来绘制和操作形状，等等。
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程序员数学：用Python学透线性代数和微积分
49人今日阅读 推荐值 84.4%
代码和数学是相知相惜的好伙伴，它们基于共同的理性思维，数学公式的推导可以自然地在编写代码的过程中展开。本书带领程序员使用自己熟知的工具，即代码，来理解机器学习和游戏设计中的数学知识。通过Python代码和200多个小项目，读者将掌握二维向量、三维向量、矩阵变换、线性方程、微积分、线性回归、logistic回归、梯度下降等知识。
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深度学习的数学——使用Python语言
3人今日阅读
深度学习是一门注重应用的学科。了解深度学习背后的数学原理的人，可以在应用深度学习解决实际问题时游刃有余。本书通过Python代码示例来讲解深度学习背后的关键数学知识，包括概率论、统计学、线性代数、微分等，并进一步解释神经网络、反向传播、梯度下降等深度学习领域关键知识背后的原理。 本书适合有一定深度学习基础、了解Pyho如编程语言的读者阅读，也可作为拓展深度学习理论的参考书。
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营销数据科学：用R和Python进行预测分析的建模技术
2人今日阅读
本书面向市场营销特定领域中的大量典型问题，如产品设计、需求预测、价格研究、客户选择、推荐系统等，通过理论和实际的R/Python实现，深入浅出地给出了详细的数据科学解决方案。本书适合作为高等院校预测分析学等相关专业的教材，也适用于准备探索数据科学的人。
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Python数据科学应用从入门到精通
1人今日阅读
随着数据存储、数据处理等大数据技术的快速发展，数据科学在各行各业得到广泛的应用。数据清洗、特征工程、数据可视化、数据挖掘与建模等已成为高校师生和职场人士迎接数字化浪潮、与时俱进提升专业技能的必修课程。本书将“Python课程学习”与“数据科学应用”有机结合，为数字化人才的培养助力。 全书共分13章，内容包括：第1章数据科学应用概述；第2章Python的入门基础知识；第3章数据清洗；第4~6章特征工程介绍，包括特征选择、特征处理和特征提取；第7章数据可视化应用；第8~13章介绍6种数据挖掘与建模的方法，分别为线性回归、Logistic回归、决策树、随机森林、神经网络、RFM分析。 《Python数据科学应用从入门到精通》既适合作为经济学、管理学、统计学、金融学、社会学、医学、电子商务等相关专业的学生学习Python数据科学应用的专业教材或参考书，也适合作为企事业单位数字化人才培养的教科书与工具书。此外，还可以作为职场人士提升数据处理与分析挖掘能力，提高工作效能和绩效水平的自学Python数据科学应用的工具书。
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利用Python解决数学问题（原书第2版）
本书基于灵活易用的Python编程语言，详细介绍如何使用Python解决数学问题，旨在帮助读者利用Python程序和相关工具应对现实世界中的数学挑战。本书不仅涵盖Python包、绘图工具和代码等基础知识，还将深入探讨微积分、概率与统计、几何等传统数学理论及其应用。此外，书中还涉及当前机器学习和人工智能领域的热门主题，如树和网络、回归和预测等。每章围绕一个主题的多个方面或同一主题的多种典型方法详细展开，分别从“准备工作”“实现方法”“原理解析”“更多内容”等方面进行细致介绍，循序渐进地引导读者掌握每项技术，而且每章最后还会推荐高质量的学习资源。这种结构不仅适合初学者逐步学习，也会为有经验的程序员和数据科学家提供实用的方法论。
利用Python轻松学数学
本书将Python编程的基本知识和中小学数学知识紧密结合起来，在介绍Python知识的同时穿插数学趣题和难题的讲解，以引导读者从一个全新的角度来看待编程、体验编程和学习编程，培养中小学生的计算思维和编程思维。 全书共13章，主要内容包括Python的基本数据类型，基本编程知识，数轴、坐标系和平面几何图形，日期和时间，顺序语句，条件语句和循环语句，函数等。另外，本书配有同步视频讲解，读者可以将本书与视频结合起来更直观地学习，从而提高学习效率。
用Python编程和实践！数学教科书
《用Python编程和实践！数学教科书》通过Python，深入浅出，详细介绍了机器学习和深度学习中必备的数学基础知识，主要内容包括Anaconda环境的安装、Jupyter Notebook的使用方法、Python编程基础、Numpy和matplotlib的应用、数学基础、线性代数、微分、概率·统计相关知识、利用机器学习实践数学模型等。 《用Python编程和实践！数学教科书》为双色印刷，内容讲解浅显易懂，特别适合那些想从事AI开发但数学基础薄弱的读者学习。