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Python(第四版)的传统学习方法。

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简介:
Python这本超凡实例教程,将以一步步的指导方式,详细地教你掌握编写程序的技能。无论你是完全没有编程经验,还是希望系统地提升自己的编程能力,本书都能为你提供切实可行的帮助。

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  • 用笨办Python).pdf
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    《用笨办法学习Python(第四版)》是一本面向编程初学者的教程书籍,通过动手实践编写代码来教授Python编程的基础知识和技巧。本书适合没有任何编程经验的人士阅读。 Python超经典实例教程,手把手教你从零开始编写程序,适合完全没有基础的学员学习。
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    《用笨办法学Python(第四版)》是一本针对编程初学者的教程,通过动手实践和编写代码来教授Python语言的基础知识。 《笨办法学Python第四版》相比第三版优化了页面设计,并且实例代码采用了彩色显示,使得学习者能够轻松区分不同性质的内容。
  • 数据挖掘之旅站:Python去极值
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    本篇文章是数据挖掘系列教程的一部分,专注于讲解在Python中如何应用去极值方法来优化数据分析过程。通过实例分析帮助读者掌握这一关键技术点。 MAD(Mean Absolute Deviation),即绝对值差中位数法,是一种用于检测离群值的方法。其处理步骤如下: 第一步:找出所有因子的中位数值Xmedian。 第二步:计算每个因子与中位数之间的绝对偏差Xi?Xmedian。 第三步:求出这些绝对偏差值的中位数MAD。 第四步:设定参数n,以确定合理的范围为[Xmedian-n*MAD, Xmedian+n*MAD]。对于超出此合理范围的数值进行如下调整: - 如果某个因子值超过最大限制,则用该范围内的最大值代替。 - 若某因子值低于最小限制,则使用该范围内的最小值替换。 定义函数filter_extreme_MAD(series,n)用于执行上述操作。
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    本书为《热力学与统计物理》第四版教材的配套辅导书,提供了详尽的习题解析,帮助读者深入理解和掌握热力学及统计物理学的核心概念和解题技巧。 《统计物理学原理》第四版是“十一五”国家级规划教材之一。本书在第三版的基础上进行了全面修订,并保持了原书简明易懂、便于教学的特点,同时对部分内容进行了增删与改写,增加了新的研究成果,使全书内容更加丰富和新颖。 该书共包括11章:热力学的基本规律;均匀物质的热力学性质;单元系的相变及其临界现象理论;多元系统的复相平衡及化学平衡、热力学第三定律等基本概念;不可逆过程中的热力学原理简介,如熵流密度与局域熵产生率,线性非线性过程和昂萨格关系等;近独立粒子最概然分布的统计方法及其应用;玻耳兹曼统计理论以及理想气体状态方程、麦克斯韦速度分布律等内容;玻色-爱因斯坦凝聚及光子气体特性分析;费米统计与金属自由电子气性质探讨;系综理论,包括微正则、正则和巨正则系综的热力学公式推导及其应用实例;涨落理论如序参量涨落的空间关联等概念解析;非平衡态统计物理初步知识。 本书适合高等院校物理学专业及相关专业的教学使用,并为科研人员提供参考。
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    本书提供了《算法》第四版中所有习题的答案和解析,旨在帮助读者深入理解和掌握书中的概念与技术。 算法第四版习题答案
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    《统计学习方法》第二版课件是基于同名经典教材的小蓝书编写的教学辅助材料,适用于机器学习与数据科学领域的课程教育。 《统计学习方法》是学习机器学习的重要教材。该课件包含了书中的核心内容,非常适合预习和复习。
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    《统计学习方法》Python笔记是一系列基于《统计学习方法》书籍的学习记录和代码实现,旨在通过Python语言实践统计学中的各类算法模型。 《统计学习方法》笔记:使用Python实现书中各个算法,并采用Jupyter Notebook格式。