Python

本書是一本綜合講述算法和數據結構的入門書，以圖解的方式全面介紹了當下比較實用的算法。全書分為4篇，共13章，包括算法入門、算法的描述、Python編程基礎、排序算法、四大經典算法、其他算法、鏈表算法、樹形結構算法、圖形結構算法、查找算法、哈希表、使用算法解決常見數學問題、算法常見經典問題等。本書從用戶學習與應用的角度出發，所有算法都結合具體生活實例進行講解，涉及的程序代碼給出了詳細的注釋，並且運用大量的示意圖和實例應用，力求打造零壓力的學習氛圍，使讀者輕鬆掌握各種主流算法，快速提高開發技能，拓寬職場道路。 本書給出了大量的算法實例，所有實例都提供源碼，本書的服務網站提供了模塊庫、案例庫、題庫、素材庫、答疑服務。力求為讀者提供一本“基礎入門+應用開發+實戰”一體化的Python算法圖書。 本書內容詳盡，實例豐富，非常適合作為算法初學者的入門用書，也適合作為Python開發人員的案頭隨查手冊；另外，對於從C++、C#、Java等編程語言轉入的Python開發人員也有很大的參考價值。

本書基於強化學的庫Chainer（Chainere）和AI模擬環境的OpenAI gym-不僅僅是軟件模擬-也詳述了使用RaspbbilryPi和ARduino的實際環境的應用。

Become proficient in deriving insights from time-series data and analyzing a model's performanceKey Features: Explore popular and modern machine learning methods including the latest online and deep learning algorithmsLearn to increase the accuracy of your predictions by matching the right model with the right problemMaster time-series via real-world case studies on operations management, digital marketing, finance, and healthcareBook Description: Machine learning has emerged as a powerful tool to understand hidden complexities in time-series datasets, which frequently need to be analyzed in areas as diverse as healthcare, economics, digital marketing, and social sciences. These datasets are essential for forecasting and predicting outcomes or for detecting anomalies to support informed decision making.This book covers Python basics for time-series and builds your understanding of traditional autoregressive models as well as modern non-parametric models. You will become confident with

內容簡介這是一本貫穿金融業務經營全流程，以業務為驅動的金融數據挖掘與建模著作，涵蓋分析框架、模型算法、模型評估、模型監控、算法工程化等整個數據建模的閉環。本書的4位作者都是在金融領域有有多年工作經驗的大數據專家，不僅技術功底深厚、業務經驗豐富，而且對金融行業從業者的需求痛點和圖書市場的供給情況有深入瞭解，他們通過精心策劃和寫作，讓本書內容獨樹一幟：涵蓋金融業務經營全流程，全部以業務驅動，包含大量針對具體場景的實戰案例。本書針對決策類、識別類、優化分析類3大主題，獨創9大模板：客戶價值預測、營銷響應預測、細分畫像、交叉銷售、申請反欺詐、違規行為識別、預測、運籌優化、流程挖掘，詳細講解了每個模板算法原理、評估方法、優化方法和應用案例等，內容上極力做到準確、明晰、直觀與實用。此外，本書還對數據科學項目中比較容易被忽視的內容做了補充，包括模型評估、模型監控、算法工程化，能指導讀者構建易讀、高效、健壯的數據科學工程。本書堅持理論與實踐相結合，通過圖形、示例、公式幫助讀者快速掌握算法與優化理論的同時，還打造了一套可輕鬆適配各種分析場景與需求的工具模板，力圖幫助讀者從理論快速跨越到實踐。

本書從日常辦公工作中的實用角度出發，全面、系統地講解Python中提供的常用的、用於處理Excel辦公工作的核心模塊。 全書分為三部分共8章。第 部分為第1章，主要介紹Python處理系統和文件的模塊，即pathlib模塊。第二部分為第2～6章，主要介紹Python處理Excel辦公操作的模塊，如xlwings模塊、openpyxl模塊、xlrd模塊。第三部分為第7章和第8章，主要介紹整理數據的模塊，即pandas模塊。為了幫助讀者透徹理解模塊中各個屬性和函數，本書在介紹辦公的核心模塊時，詳細講解了各個模塊常用屬性和函數的語法格式、參數說明及其應用，具有很強的實用性和可操作性。 本書適合使用Python處理Excel辦公的工作人員在日常工作中進行查詢使用，又可以作為Python初學者學習和提升Python編程技能的參考工具書。

本書詳盡而系統地介紹了Python語言程序設計的方方面面，通過大量的示例、偽代碼、流程圖和其他工具，使讀者更容易學習程序設計邏輯。本書清晰、簡明、友好的表述風格，可以讓讀者輕鬆掌握Python程序設計理論，快速投入實際開發中。

本書專注於從初學邁向進階的Python編碼技術：如何像專家一樣寫出優雅、準確、簡潔高效的Python 單行代碼；閱讀任意一行Python 代碼時，如何系統性地對其進行拆解和分析。全書分為6 個章節，以單行代碼切入計算機科學的各個領域，包括Python 語言基礎、程序設計技巧、基於NumPy的科學計算、機器學習的主要算法模型、規則運算式進階、計算機科學中若干經典算法的單行實現等。

《Python編程實戰100例（微課視頻版）》是一本系統講解Python編程綜合應用的實例教程、視頻教程。本書結合Python的迅猛發展和廣泛應用，通過100個實用的編程實例詳細介紹了Python核心編程應用、字符界面編程、圖形界面編程、Office自動化編程、數據庫應用開發、網絡編程、爬蟲小程序、多媒體處理、數據分析和人工智能等方面的廣泛應用。這些實例典型實用、功能突出、以點帶面、針對實戰應用場景，實現了實例講解同編程經驗、技巧相融合，做到了一實例一解決方案，有利於讀者快速掌握Python編程技術，並逐步提高綜合運用這些技術實現復雜功能的能力。《Python編程實戰100例（微課視頻版）》配備了1390分鐘的講解視頻，實例代碼均提供了詳細的注釋，並提供源文件供讀者練習操作，本書不僅可以作為廣大編程愛好者提高Python編程水平的自學教材，還可以作為軟件開發人員的參考資料。

《Python 編程從零基礎到項目實戰（微課視頻版）（第 2 版）》是一本系統介紹 Python 編程知識與實戰應用的基礎教程、視頻教程，內容包括 Python 編程語法、核心編程應用以及相關的庫與工具，內容涉及算法、Python 數據分析、圖形處理、Web 開發、科學計算、數據庫操作、人工智能、Python 爬蟲相關知識等。其中，第Ⅰ部分為 Python 基礎篇，介紹了 Python 的安裝、變量和數據類型、條件分支與循環、列表與元組、字典、函數、類、標準庫以及程序中的異常現象及處理方法；第Ⅱ部分為 Python 提高篇，介紹了文件處理、圖形用戶界面、數據庫操作、線程與進程、測試及打包等知識；第Ⅲ部分為 Python 拓展篇，介紹了 Python在 Web 應用、商業級別的技術框架、大數據應用、AI 應用等方面的拓展知識。全書通過“三酷貓”將案例串聯起來，由淺入深、生動有趣，在增加趣味性的同時，讓讀者對 Python 的具體使用有一個完整的認識。另外，本書配備了 79 集微視頻講解，提供了完整的源代碼及 PPT 課件下載。具體下載方法見“前言”中的相關介紹。《Python 編程從零基礎到項目實戰（微課視頻版）（第 2 版）》適合 Python 編程零基礎讀者、Python 編程從入門到精通各階段的讀者、在校學生、教師以及對 Python 編程感興趣的在職 IT 人員等使用。本書也可作為相關培訓機構的培訓教材。

這本《對比Excel，輕松學習Python 報表自動化》繼承了對比學習的特點，全書內容圍繞Excel 功能區的各個模塊，通過對比Excel 的方式來詳細講解每個模塊中對應的Python 代碼如何實現，輕松、快速地幫助職場人實現報表自動化，提高工作效率。本書主要分為4 個部分：第1 部分介紹Python 基礎知識，讓讀者對Python 中常用的操作和概念有所了解；第2 部分介紹格式相關的設置方法，包括字體設置、條件格式設置等內容；第3 部分介紹各種類型的函數；第4 部分介紹自動化相關的其他技能，比如自動發送郵件、自動打包等操作。 本書適合每天需要做很多報表，希望通過學習報表自動化來提高工作效率的所有讀者，包括但不限於分析師、數據運營、財務等人群。

目前，社會對大數據工程技術人才的需求大大增加，因此向計算機和電子信息類相關專業學生傳授大數據知識和技術方法，提高他們在各領域應用大數據的能力具有重大意義。本書共9章，圍繞大數據的基本概念和大數據處理的主要環節編寫。第1章主要介紹大數據的概念、特點和構成；第2章主要介紹在Windows系統中安裝Linux虛擬機及構建Hadoop分布式集群的方法；第3章主要介紹大數據采集工具的使用及數據預處理的常用方法；第4章首先介紹Hadoop的發展歷史、軟件生態、核心組件和命令結構，然後以HDFS為重點，介紹其體系結構和特點，並詳細介紹HDFS的交互式命令；第5章介紹大數據環境下存儲工具HBase的數據模型；第6章介紹Hive的存儲模型，第7章介紹在Hadoop平臺上利用Python設計MapReduce程序的基本思路；第8章介紹大數據分析與挖掘過程中的常用算法；第9章介紹數據可視化的常用方法及常用工具。本書的內容與實際應用緊密結合，目的是讓讀者能瞭解大數據的基本概念、理解大數據技術的基本原理、初步掌握大數據處理和分析的基本方法，為未來應用大數據思維和大數據分析方法解決工作中的實際問題打下良好的基礎。本書適合作為高等學校計算機類和電子信息類相關專業大數據技術相關課程的教材，可供本科生、研究生使用，同時也適合對大數據技術感興趣的廣大讀者進行自學和實踐時使用。

《零基礎入門Python資料分析與機器學習》由一線的資深資料分析師精寫，以新版Python3.10作為資料分析與挖掘的程序設計語言，循序漸進地介紹了Python資料分析的方法與技巧以及機器學習算法及其應用案例。 《零基礎入門Python資料分析與機器學習》首先講解Python基礎語法，以便於從未接觸過程序設計的讀者能夠快速上手，然後介紹了當前流行的常用資料分析工具，如數值計算工具NumPy、資料處理工具Pandas、資料可視化工具Matplotlib和資料採擷工具Sklearn等，最後介紹了10大常用機器學習算法及其在資料採擷中的應用，針對每一個算法均給出了案例實現，以便於讀者能夠學有所用。 《零基礎入門Python資料分析與機器學習》凝聚編者十餘年工作心得，以豐富實例介紹理論知識，並給出大量應用實踐，很適合初入資料分析職場的從業者提升技能，《零基礎入門Python資料分析與機器學習》也可以作為統計學、數學、經濟學、金融學、管理學以及相關理工科專業的本科生、研究生的教學參考書。 《零基礎入門Python資料分析與機器學習》特點： 零基礎入手，精心設計的知識體系： 《零基礎入門Python資料分析與機器學習》首先介紹Python3.10版本的基礎語法，並針對初學者構建資料分析與機器學習的實驗環境，以便初學者無障礙上手。全書內容循序漸進，在精要介紹基礎語法之後，還介紹了當前流行的資料分析工具，最後介紹了機器學習算法在資料分析和挖掘中的應用。讀者通過閱讀《零基礎入門Python資料分析與機器學習》能夠整體上掌握資料分析的重要方法、工具與技術。 全面介紹流行工具的使用，應對工作需求： 《零基礎入門Python資料分析與機器學習》針對當前流行的資料分析工具分章介紹，包括數值計算工具NumPy、資料處理工具Pandas、資料可視化工具Matplotlib、資料建模工具Sklearn等。每一個工具都從基礎講起，並輔之以案例演示，讀者可以邊學邊練，快速掌握技能，其中很多案例都來自於工作實踐，可以真正提升讀者的實戰技能，以應對工作需求。 詳細講解10大機器學習算法，並輔之以豐富的案例： 《零基礎入門Python資料分析與機器學習》針對資料採擷中經常使用的算法進行了詳細的介紹，其中每一個算法首先介紹理論知識，然後給出算法在實際案例中的應用，理論與實踐並重，可以説明

本書是一本幫助大家輕鬆、快速掌握Python編程的入門讀物。全書共有7章：走進Python的世界、Python的基礎語法、順序結構、選擇結構、循環結構、簡單算法、常用模塊與應用。 本書內容由淺入深、通俗易懂，根據不同知識點安排了學習目標、知識點精講、上機實踐題目、自測練習題及配套答案等內容。 本書可幫助學習者輕鬆地自學Python編程，也適合中小學、培訓機構教學使用。

Python網路爬蟲 大數據擷取、清洗、儲存與分析 王者歸來(第二版) ★★★本書第一版是【博客來2020年】【電腦書年度暢銷榜第3名】★★★ ★★★★★【26個主題】+【400個實例】★★★★★ ★★★★★從【零】開始的【網路爬蟲入門書籍】★★★★★ ★★★★★大數據【擷取】、【清洗】、【儲存與分析】★★★★★ ★★★★★【網路趨勢】+【了解輿情】★★★★★ 第二版和第一版做比較，增加下列內容： ★：全書增加約50個程式實例 ★：網路趨勢，了解輿情 ★：網路關鍵字查詢 ★：YouBike資訊 ★：國際金融資料查詢 ★：博客來圖書排行榜 ★：中央氣象局 ★：租屋網站 ★：生活應用 下列是本書有關網路爬蟲知識的主要內容： ★：認識搜尋引擎與網路爬蟲 ★：認識約定成俗的協議robots.txt ★：從零開始解析HTML網頁 ★：認識與使用Chrome開發人員環境解析網頁 ★：認識Python內建urllib、urllib2模組，同時介紹好用的requests模組 ★：說明lxml模組 ★：XPath方法解說 ★：css定位網頁元素 ★：Cookie觀念 ★：自動填寫表單 ★：使用IP代理服務與實作 ★：偵測IP ★：更進一步解說更新的模組Requests-HTML ★：認識適用大型爬蟲框架的Scrapy模組 在書籍內容，筆者設計爬蟲程式探索下列相關網站： ☆：國際與國內股市資訊 ☆：基金資訊 ☆：股市數據 ☆：人力銀行 ☆：維基網站 ☆：主流媒體網站 ☆：政府開放數據網站 ☆：YouBike服務網站 ☆：PTT網站 ☆：電影網站 ☆：星座網站 ☆：小說網站 ☆：博客來網站 ☆：中央氣象局 ☆：露天拍賣網站 ☆：httpbin網站 ☆：python.org網站 ☆：github.com網站 ☆：ipstack.com網站API實作 ☆：Google API實作 ☆：Facebook API實作 探索網站成功後，筆者也說明下列如何下載或儲存不同資料格式的數據： ★：CSV檔案格式 ★：JSON檔案格式 ★：XML、Pickle ★：Excel ★：SQLit

本書涵蓋的內容有 ★線上平台COLAB使用教學 ★本機電腦Jupyter使用教學 ★基本運算、變數與字串 ★串列、元組、集合與字典 ★流程控制if else ★流程控制for與while ★函數、類別與物件 ★資料夾與檔案處理 ★txt、csv、json文件的讀寫 ★基礎套件的使用 ★Numpy的使用 ★OpenCV的使用 ★完整Tensorflow安裝流程 ★Tensorflow的使用 ★類神經網路(ANN)原理與實作 ★卷積神經網路(CNN)原理與實作 ★模型可視化工具Netron的使用 ★口罩識別模型教學 ★影像串流與實時口罩識別 這是一本想給非資電領域或初學者的入門書籍，內容從基礎語法開始，使用日常所見的比喻協助理解，在AI類神經網路的基礎部分，使用大家都熟悉的二元一次方程式來切入，多以圖表來說明概念，避免艱澀的數學推導，一步一步講解建立深度學習模型的步驟，書本最後還帶入口罩識別模型的教學實例，協助讀者從頭到尾完成一個專題，讓AI更貼近你我的生活。

最佳熱門組合Python X Django， 讓你初學架站就上手！ Python是目前最受歡迎的程式語言，Django堪稱是當前最熱門的Python網站框架，兩者結合，讓開發複雜的資料庫網站變得更簡單。本書一次綜合架站必備技能，提供相關範例檔，讓Python發揮極大效用，用Django打造出超強互動網站。無論是建置網站時所需的基礎設定、後台配置、頁面路由、MTV開發模式、網站的發行部署等重要環節，都用實例搭配詳細解說引導讀者快速進入架站實戰模式，並且透過專題應用熟悉各種開發技術和方法，全面掌握Django 3的開發核心！ 想要架站，唯有真正實戰 才是最佳體驗！ ■使用Django 3版本語法，網站效率更佳。 ■零基礎建置Django開發環境，避開所有初學障礙。 ■正規化網站開發流程，由Django專案建立與app開發為主軸，領略其中奧義。 ■新一代開發模式，使用視圖與模版學習Django運作方式，了解框架應用原理。 ■使用MTV架構，資料庫、程式與介面獨立設計，網站容易維護。 ■涵蓋大部分網站技術，如使用者認證、檔案上傳、發送電子郵件、圖形驗證碼…等。 ■結合資料庫進行網站開發，運用Django資料庫結構與模式，提供詳細建置流程、操作方式與管理介面的方法。 ■以Django實作資料庫互動的操作精華「查詢、新增、修改與刪除」，讓資料庫應用不再是開發網站者的痛處。 ■運用Cookie與Session記錄瀏覽者與相關資訊，讓不同使用者能在同一網站中儲存並取得不同資料，使用不同服務。 ■深入Django使用者管理，簡單而全面的使用者認證，輕鬆完成網站登入/登出工作，帶入會員機制。 ■規劃5個主題實戰範例：包含新聞公告、網站留言版、網路相簿、電子商務購物車，以及結合網路地圖的美食網頁，架構出專業實用的網站。 ■將網站部署到免費的知名雲端平台「Heroku」，展示自行架設的網站與後續管理都免煩惱。 【超值學習資源】安裝、測試與發布影音教學/範例檔

《Python樹莓派開發從入門到精通》從初學者角度出發，通過通俗易懂的語言、豐富多彩的實例，詳細介紹了使用Python樹莓派進行軟件和硬件項目開發需要掌握的技術。全書共分為4篇15章，包括樹莓派基礎、樹莓派使用Python、Linux命令、常用操作、常用服務、GPIO基礎、簡單硬件、高級硬件、控制電機、OpenCV應用、傳感器、擴展板、Arduino使用，以及4個小型軟件項目實戰和智能小車硬件項目實戰。書中所有知識都結合具體實例進行介紹，涉及的程序代碼給出了詳細的注釋，可以使讀者輕鬆領會樹莓派開發的精髓，快速提高開發技能。本書列舉了大量的小型實例、綜合實例和部分項目案例；所附資源包中有實例源程序及項目源碼等；本書的服務網站提供了模塊庫、案例庫、題庫、素材庫、答疑服務等。

本書以人工智能發展為時代背景,通過20個機器學習模型和算法案例,為讀者提供較為詳細的實戰 方案,以便進行深度學習。 在編排方式上,全書側重對創新項目的過程進行介紹,分別從整體設計、系統流程和實現模塊等角度 論述數據處理、模型訓練和模型應用等過程,並剖析模塊的功能、使用及程序代碼。為便於讀者高效學習, 快速掌握人工智能程序開發方法,本書配套提供項目設計工程文檔、程序代碼、實現過程中出現的問題及 解決方法等資料,可供讀者舉一反三,二次開發。 本書語言簡潔,深入淺出,通俗易懂,不僅適合對Python編程有興趣的愛好者,而且可作為高等院校 相關專業的參考教材,還可作為從事智能應用創新開發專業人員的技術參考書。

程式設計必備的基礎知識和技能 只要提供正確的指示和指令，電腦幾乎能解決任何問題，而程式設計在這裡就扮演很重要的角色。這本針對初學者的書籍會指導您以正確方法來設計和寫出Python程式。您將學會怎麼解開國際程式設計競賽題庫中的有趣問題，並培養出程式設計的技能。 每一章的問題都是從競賽題庫網站中取得，這些線上競賽解題系統的網站會提供答案測試和反饋。藉由練習使用Python的核心功能、函式和技巧，讀者也

深度強化學習結合了深度學習和強化學習，使人工智能體能夠在沒有監督的情況下學習如何解決順序決策問題。在過去的十年中，深度強化學習在一系列問題上取得了顯著的成果，涵蓋從單機遊戲和多人遊戲到機器人技術等方方面面。本書採用理論結合實踐的方法，從直覺開始，然後仔細解釋深度強化學習算法的理論，討論在配套軟件庫SLM Lab中的實現，最後呈現深度強化學習算法的實踐細節。通過本書，你將：理解深度強化學習問題的每個關鍵方面。探索基於策略和基於值的算法，包括REINFORCE算法、SARSA算法、深度Q網絡（DQN）算法和改進的深度Q網絡算法。深入研究基於策略和基於值的組合算法，包括演員-評論家算法和近端策略優化（PPO）算法。瞭解算法的同步並行和非同步並行。在SLM Lab中運行算法，學習深度強化學習的實現細節。探索算法基準測試結果與調優超參數。瞭解深度強化學習的環境設計。本書可以作為高等院校人工智能、計算機、大資料等相關專業的本科或研究生教材，也可以作為人工智能相關領域的研究人員和技術人員的參考書籍。此外，對強化學習感興趣的讀者也可以將本書作為自學的參考教材。

本書重點闡述利用機器學習、深度學習、自然語言處理等多種方法，以及當前流行的Python庫——Tensorflow和Keras構建實時數據的智能物聯網IOT系統。還給出了工業物聯網、智能城市和家庭自動化等物聯網主要應用領域的實際案例。

本書首先介紹OpenCV 4以及如何基於Python 3在各種平臺上安裝OpenCV 4。接下來，你將學習如何執行讀取、寫入、操縱，以及顯示靜態圖像、視頻和攝像機回饋等基本操作。你還將學習圖像處理、視頻分析、深度估計和分割，並通過構建一個簡單的GUI應用程序獲得實踐經驗。接下來，你將處理兩類常見問題：人臉檢測和人臉識別。你還將學習物體分類和機器學習的概念，這將使你能夠創建和使用物體檢測器和分類器，甚至跟蹤電影或攝像機回饋中的物體。稍後，你將學習3D跟蹤和增強現實。本書末尾，你將學習人工神經網絡和深度神經網絡，學習如何開發手寫數字識別以及對人的性別和年齡分類的應用程序。

《AI源碼解讀：推薦系統案例（Python版）/人工智能科學與技術叢書》以人工智能發展為時代背景，通過20個實際案例，系統介紹了機器學習模型和算法，為工程技術人員提供較為詳細的實戰方案，以便深度學習。 在編排方式上，《AI源碼解讀：推薦系統案例（Python版）/人工智能科學與技術叢書》側重介紹創新項目的過程，分別從整體設計、系統流程、實現模組等角度論述資料處理、模型訓練及模型應用，並剖析模組的功能、使用和程式碼。為便於讀者高效學習，快速掌握人工智能技術的開發方法，《AI源碼解讀：推薦系統案例（Python版）/人工智能科學與技術叢書》配套提供項目設計工程文檔、程式碼、出現的問題及解決方法等資源，可供讀者舉一反三，二次開發。 《AI源碼解讀：推薦系統案例（Python版）/人工智能科學與技術叢書》將系統設計、代碼實現以及運行結果展示相結合，語言簡潔，講解深入淺出、通俗易懂，不僅適合Python程序設計的愛好者，而且適合作為高等院校相關專業的教材，還可作為智能應用創新開發專業技術人員的參考用書。

Python 是可視化的有力工具，被廣泛地應用於科學計算和繪圖領域。本書採用Turtle、Matplotlib、NumPy這三個Python工具，以分形與計算機影像處理的經典算法為例，通過程式和圖像説明讀者一步步掌握Python繪圖和資料可視化的方法和技巧，並且讓讀者感受到分形的魅力。本書圖文並茂，講解細緻，既是Python的繪圖指南，也是分形的通俗化讀物，適合熟悉Python基礎知識，對分形和資料可視化感興趣的Python繪圖初學者。

寫出你的專屬指標！ 現職程式交易員帶你用python寫出本書三大核心 獲取台灣股市資料X小幫手每日自動監控市場X透過回測打造最佳策略 現在，不，應該說早在好幾年前，程式就已經充斥、席捲了整個市場。當別人的策略10秒鐘完成回測10年的資料時，你是否仍辛苦的一年一年人工驗證自己的策略? 當別人邊喝咖啡邊吃下午茶，程式在替他監控市場時，你是否還在辛苦盯盤，甚至荒廢本業？ 市面上確實充斥著許多很好用、很方便的自動交易軟體，甚至許多也支援寫內建程式碼，那我們為什麼要學Python? 因為高度的自由化，當你使用的軟體對於某些商品在資料或是其他層面支援不夠，那你幾乎就無計可施；亦或是真正支援廣泛又非常專業的軟體如Bloomberg則要價不斐。學會一套語言的好處是沒有任何事情可以綁住你，你可以自由的獲取你想要的資料；自由的寫出屬於你的專屬指標。 本書三大核心，由現職程式交易員帶你用python從資料獲取、小幫手每日自動監測市場到回測三個層面走進台股市場。

★★★★★【國內第一本】【全彩印刷】★★★★★ ★★★★★【機器學習】+【微積分原理】+【Python實作】★★★★★ ★★★【賽車】、【鬥牛】、【金門高粱酒】邁向微積分之路 ! ★★★ ★★★★★【生硬】微積分變【有趣】! ★★★★★ 近幾年每當無法入眠時，只要拿起人工智能、機器學習或深度學習的書籍，看到複雜的數學公式可以立即進入夢鄉，這些書籍成為我的安眠藥。心中總想寫一本可以讓擁有高中數學程度即可看懂人工智能、機器學習或深度學習的書籍，或是說看了不會想睡覺的機器學習書籍，這個理念成為我撰寫這本書籍很重要的動力。 這本書幾個重大特色如下： ★ 【高中數學】程度即可閱讀 ★ 微積分原理【從0開始】解說 ★ 【微積分原理彩色圖解】 ★ 培養學習微積分的【邏輯觀念】 ★ 【手工推導】與【Python計算】微積分公式 ★ 完整【彩色圖例解說】機器學習與微積分的【關聯】 ★ 【微分找出極值】 ★ 認識【機率密度函數】 ★ 【多重積分】觀念與意義 ★ 【偏微分】意義與應用 ★ 【梯度下降法】觀念與應用 ★ 【非線性函數】數據擬合 ★ 【神經網路的數學】 ★ 【深度學習】 ★ 【Python實作】 在徹底研究機器學習後，筆者體會應該從【基礎數學】與【微積分】開始，有了這些基礎未來才可以設計有靈魂的機器學習應用程式。 筆者學校畢業多年體會基礎數學與微積分不是不會與艱難而是生疏了，如果機器學習的書籍可以將複雜公式與理論從基礎開始一步一步推導，使用彩色圖片搭配Python程式實例解說，可以很容易帶領讀者進入這個領域，同時感受基礎數學與微積分不再如此艱澀，這本書將為讀者開啟進入機器學習的殿堂。