具体描述
《Java程序设计实用教程》全面介绍了Java程序设计的基本方法，内容包括Java语言概述、Java语言编程基础、面向对象的编程技术、包、接口、类库、图形用户界面设计、AWT组件库、多媒体编程、异常处理、输入输出与文件处理、多线程、网络编程基础、数据库编程基础、操作实训和课程设计。
《Java程序设计实用教程》以通俗易懂的语言介绍了，Java编程思想，运用大量的经典实例，从实用的角度讲解了Java面向对象编程思路和数据库编程技术，每章后均有丰富的习题，最后两章是操作实训和课程设计，并提供全部参考答案和源程序。
《Java程序设计实用教程》既适合于初学者，也适用于有一定编程基础的读者。可作为高等院校、高等职业学校和专科院校的教材，也可作为计算机编程类培训班的教材，《Java程序设计实用教程》附配光盘一张，包括全部源程序、电子教案、软件资源和教学资源。
《Python数据科学实战指南》 简介： 本书旨在为读者提供一套系统、实用的Python数据科学学习路径，涵盖了从基础概念到高级应用的完整流程。我们不局限于理论，而是将重点放在如何利用Python强大的生态系统来解决现实世界的数据问题。无论您是初学者，希望快速入门数据科学领域，还是有一定编程基础，希望深化对数据分析、机器学习和数据可视化的理解，本书都将是您不可或缺的工具。 本书特色： 循序渐进，结构清晰： 本书从Python基础知识开始，逐步引导读者进入数据科学的核心领域。每个章节都围绕一个关键主题展开，理论讲解与实践案例相结合，确保读者能够理解并掌握相关概念。 强调实践，代码驱动： 我们坚信“纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行”。因此，本书包含了大量的代码示例，并提供了可供下载的配套代码，读者可以动手实践，通过实际操作加深理解。 精选工具，高效学习： 本书专注于Python中最流行、最核心的数据科学库，包括NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn、Scikit-learn等。通过学习这些工具，读者能够高效地进行数据处理、分析、建模和可视化。 涵盖关键领域： 本书内容覆盖数据科学的关键环节： 数据获取与预处理： 学习如何从各种来源（文件、数据库、API）读取数据，并掌握数据清洗、转换、缺失值处理、异常值检测等重要技术，为后续分析打下坚实基础。 探索性数据分析（EDA）： 深入理解数据的分布、关系和模式。学习如何使用统计方法和可视化工具来揭示数据中的洞察，为建模提供依据。 数据可视化： 掌握使用Matplotlib和Seaborn创建各种类型图表（散点图、折线图、柱状图、直方图、箱线图等）的技巧，将复杂的数据转化为直观易懂的视觉呈现。 机器学习基础： 学习监督学习（回归、分类）和无监督学习（聚类）的核心算法，理解模型训练、评估和调优的基本流程。 模型评估与选择： 学习如何公正地评估模型的性能，理解常用的评估指标（准确率、召回率、F1分数、均方误差等），并掌握选择最适合模型的策略。 实际应用案例： 通过一系列真实世界的数据集和应用场景，如用户行为分析、销售预测、图像识别等，让读者直观感受数据科学的强大力量。 本书内容概览： 第一部分：Python数据科学基础 第1章：Python入门与环境搭建 Python语言概览 安装Python及相关开发环境（Anaconda） Jupyter Notebook/Lab的使用 基础数据类型与操作 控制流语句（if, for, while） 函数定义与使用 第2章：NumPy：科学计算的基础 NumPy数组（ndarray）的创建与操作 数组的索引与切片 数组的数学运算与统计函数 数组的变形与重塑 广播机制 第3章：Pandas：数据处理的利器 Series和DataFrame的创建与操作 数据读取与写入（CSV, Excel, SQL） 数据索引、选择与过滤 缺失值处理（dropna, fillna） 数据分组与聚合（groupby） 数据合并与连接（merge, join, concat） 时间序列数据处理 第二部分：探索性数据分析与可视化 第4章：探索性数据分析（EDA） 数据的基本统计描述（均值、中位数、方差等） 数据分布的理解与可视化 变量之间的关系分析 异常值检测与处理方法 第5章：Matplotlib：基础绘图工具 Matplotlib基本图形元素（Figure, Axes, Artist） 绘制折线图、散点图、柱状图 设置图表标题、轴标签、图例 定制图表样式（颜色、线型、标记） 子图的绘制与管理 第6章：Seaborn：高级统计图表 Seaborn的安装与基本用法 绘制更美观、信息更丰富的统计图表 分类图、回归图、分布图 多变量图表（pairplot, jointplot） 主题与调色板定制 第三部分：机器学习入门与实战 第7章：Scikit-learn：机器学习库概览 Scikit-learn的基本接口（Estimator, Predictor, Transformer） 数据集的划分（训练集、测试集） 数据预处理与特征工程（标准化、归一化） 第8章：监督学习：回归模型 线性回归 多项式回归 模型评估指标（MSE, R²） 第9章：监督学习：分类模型 逻辑回归 K近邻（KNN） 支持向量机（SVM） 决策树 模型评估指标（准确率, 召回率, F1分数, ROC曲线） 第10章：无监督学习：聚类模型 K-Means聚类 层次聚类 聚类效果评估 第11章：模型选择与调优 交叉验证 网格搜索与随机搜索 过拟合与欠拟合的理解与解决 第四部分：进阶主题与实践案例 第12章：特征工程进阶 特征选择技术 特征提取（PCA） 文本特征提取（TF-IDF） 第13章：实践案例：用户流失预测 数据集加载与EDA 特征工程与模型构建 模型评估与解释 第14章：实践案例：商品推荐系统 协同过滤原理 构建简单的推荐模型 评估推荐效果 第15章：数据科学工作流与最佳实践 项目管理与代码组织 版本控制（Git） 持续集成与部署（CI/CD）简介 目标读者： 对数据科学感兴趣的在校学生 希望转型数据分析师、机器学习工程师的IT从业者 需要利用数据驱动决策的业务人员 任何希望掌握Python进行数据处理、分析和建模的读者 通过本书的学习，您将能够独立完成数据科学项目的各个环节，从数据获取到模型部署，从而在日益重要的数据驱动时代脱颖而出。
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