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数据挖掘算法与应用（Python实现）
本教材以数据挖掘的经典算法为主线，基础部分讲清楚数据挖掘的过程和经典算法：数据探索、数据预处理、分类与回归、聚类分析、关联规则挖掘、偏差检测等。同时增加实现应用部分，在应用实现部分，以Python作为描述语言，以解决某个应用的挖掘目标为前提，介绍案例背景，阐述分析方法与过程，完成模型构建，给出算法的具体实现，通过此项目的方法提升学生的算法理解和应用能力，适应当今大数据时代对于高级工程师的数据分析能力。
Python语言程序设计（第2版）
本书为中国大学MOOC平台和超星示范教学包“Python语言程序设计”课程配套教材。 本书以程序设计为主线，以程序设计初学者作为教学对象，由浅入深、循序渐进地讲述Python语言的基本知识、基本语法和数据结构基础知识等。本书内容包括Python语言及其环境编程、数据类型与表达式、基本流程控制（顺序、选择和循环三种）、序列等组合数据类型、正则表达式、函数与模块、文件、异常处理、面向对象程序设计、Python标准库和第三方库，以及图形用户界面设计。 本书注重实用性和实践性，通过典型算法的解题分析及其实现，给读者一些解题示范和启发，示例通俗易懂。 本书提供了丰富的教学资源，如教学大纲、教学课件、源代码、课后习题答案等，既可作为高等学校Python语言程序设计课程的教材，也可作为工程技术人员和计算机爱好者的参考用书。
机器学习（Python实现）
本书全面介绍机器学习过程和经典算法，使用Python语言由浅入深介绍机器学习经典算法的实现。经典算法、课程思政和实验实践“三位一体”，强化经典算法的理解和掌握，对经典算法做到“精”和“通”。以真实生活和科研数据作为研究对象，将理论和实践有机结合，带领读者在多个领域实践机器学习过程，透彻理解机器学习经典算法，掌握解决机器学习实际问题的最佳实践！ 本书全面介绍机器学习过程和经典算法，使用Python语言由浅入深介绍机器学习经典算法的实现。经典算法、课程思政和实验实践“三位一体”，强化经典算法的理解和掌握，对经典算法做到“精”和“通”。以真实生活和科研数据作为研究对象，将理论和实践有机结合，带领读者在多个领域实践机器学习过程，透彻理解机器学习经典算法，掌握解决机器学习实际问题的最佳实践！
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