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Python科学计算及实践 简介
本书共11章，具体内容主要有Python数值基础、模型评估与概率统计、贝叶斯分类器、频率与快速傅里叶变换、线性回归、多分类器系统、Scipy科学计算库、统计分析、数值分析、数据可视化、数据处理等。
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