本书从MLP、CNN 和 RNN 3 种主要神经网络模型开始,先图解,再实现,后是更多的实战应用案例,循序渐进地进行讲解,不仅可以让读者实际使用 Python实现深度学习,更可以了解各种神经网络的来龙去脉,深入且真正了解神经网络的理论基础,终让读者能够真正构建出自己的神经网络模型。 本书涵盖内容 ◎ 人工智能、机器学习、深度学习的基础 ◎ 从基础的神经网络到构建深度学习模型 ◎ 突破性的卷积神经网络在计算机视觉中的应用 ◎ 处理自然语言等具序列性数据的循环神经网络 ◎ 构建并调整自己的神经网络模型 ◎ 神经网络的模型视觉化、共享与输出 ●本书采用图解的形式,让你快速理解工作原理,数学不好也没关系。 ●大量案例,教你用适当的算法调整模型,提高模型准确率。 ●解说各种类型数据的预处理方法,让预测结果更准确。 本书主要知识点及部
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本书读者对象:想了解数据分析、统计分析、机器学习的人员;想从事数据科学相关工作者的人员 本书以R语言和Python为工具,对数据科学实践中经常遇到的数据质量问题和处理要点、回归模型、决策树、聚类、降维,以及常用的监督学习方法和深度学习等内容,进行了详细讲解。可以让读者在短时间内掌握使用R语言和Python从数据创建模型到获取结果的基本步骤,并用R语言和Python体验学习各种统计分析的 理论 和 实际思维方式 ,在掌握使用R / Python实践数据科学与机器学习基本技能的同时获得自身持续发展和深入学习所需的素养。 □ 能够直观地了解什么是统计建模。 □ 能够理解基于模型的因素分析和预测之间的差异。 □ 在实际创建模型或解释结果时不要掉进 陷阱 本书特点 1、本书的特点是数据分析和建模都是基于实际数据进行,而不是基于已经处理过的特
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作者20多年软件开发、大数据实战、企业应用经验积累,10万忠实粉丝读者群,与高校教师、企业精英合力打造Python编程的至高境界 算法编程! 本书集算法之大全,包含传统典型算法、竞赛算法、大数据算法、人工智能算法、游戏算法;大量图解帮助理解算法思想精髓;83个精简案例分析、大量习题练习和QQ在线服务,助力攀登编程制高点,摘取编程殿堂里的算法皇冠。
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在阅读本书之前,读者需要了解Python语言的基础知识,需要知道如何在命令行中输入命令(终端、bash或等效命令)。 本书通过实例和视频讲解如何应用Python编程将烦琐工作自动化,全书讲解轻松易懂,适合希望使用和扩展Python知识并将任务自动化的Python初学者,不一定是开发人员。
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这是一本系统讲解Python完整编程语法和实战开发应用的程序设计图书,基础知识的讲解全面详尽,实例丰富,大量的技巧提示与图文解析,和详细的代码注解,帮助读者快速领悟Python编程思想和掌握Python编程的核心知识,本书的实践篇分别从并发编程、IO编程、网络编程、数据库编程、图形界面、网络爬虫、Flask编程等不同应用领域的角度来讲解编程的开发应用,全面提升读者学习Python语言在不同领域的实战应用技能。 本书知识体系全面、系统而详尽, 它不仅可以作为读者学习Python编程开发的起步工具,而且可以作为编程开发过程中的查询手册。 本书配备288集(66小时)的视频讲解和600多个实例源码分析,赠送项目实战、PPT课件和源代码,提供QQ等多种答疑方式,读者可以对照源码边学边操作,轻松享受Python的编程大餐。
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本书是一本兼具专业性与入门性的人工智能书籍,通过结合Python 当前机器学习*流行、*受欢迎的编程语言,辅以大量有趣的生活例子,既能向非专业人员讲解机器学习算法的基本原理与应用,又能帮助专业学习者深入掌握相关算法、Python编程等。 1.结构编排注重算法间的内在逻辑,为读者提供较好阅读体验 本书从初学者的视角,在注重机器学习的主要原理与数学基础之上,以平实通俗的语言,带领读者了解基础的机器学习理论、Python实用技巧。在介绍机器学习算法时按照从回归问题到分类问题,从监督学习到无监督学习的顺序,内容编排注重算法间的内在逻辑,给读者较好地阅读体验。 2.内容深入浅出,以实例引导,方便读者快速入门 本书以生活、工作中常见的例子来解释机器学习中的相关概念、算法原理、运算思维等等,基本做到了每个关键知识点的案
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Python数据分析从入门到精通(微课视频版)python 数据分析原理 利用python进行数据分析 深入浅出数据分析
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本书是一本写给小白的Python入门书,用通俗易懂的语言和简短的代码案例,带领读者快速入门。 全书案例丰富,并附有详细的代码解析,可以让读者在实践中理解知识点,在快速掌握相关技术的同时培养一定的编程思维。 本书配有119段视频讲解和PPT教学课件,方便读者高效率自学。 本书在写作时特别注意各版本之间的功能变化、新功能的应用方法及注意事项,读者无论选择Python 3.x哪个版本(甚至Python 2.x),都能够很好地使用本书学习。 从基础到进阶 ,涵盖实际工作时Python编程所有常用知识点。 从理论到实践 ,勤动手、多动脑,活学活用,快速提升编程水平。 从代码到思维 ,代码有详细解析,潜移默化培养编程思维。
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这是一本非常优秀的图解机器学习及其算法的入门书籍。本书从应用场景出发,利用大量图解和流程图相结合的方式讲解机器学习的基本知识及其常用经典算法的应用,全书没有大篇幅的理论介绍和复杂的数学公式推导,也没有生涩难懂的专业术语,而是通过浅显易懂的图示、直观的流程图以及与生活息息相关的实例应用让读者轻松学习和掌握机器学习知识,从而明白机器学习是如何影响和改变人类生活的。 本书覆盖了机器学习领域的监督学习、半监督学习、无监督学习、增强学习和机器学习新算法等内容,构成了机器学习从经典到现代的体系框架,每章也可独立阅读。限于篇幅,书中没有讲解Python语言的基础知识,如果读者没有Python语言的基础,建议先学习Python语言入门知识,这样可以更好地学习本书内容。 建议想从事机器学习的入门读者***,以便对机器学
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Python数据科学实战 数据科学导论 数据科学入门 数据科学概论手册 数据科学技术与应用 数据科学统计计算基础 大数据 入门与实践相结合
本书首先介绍数据科学,然后指导读者安装和搭建数据分析编程环境所需的软件包。在机器学习中,主要学习3 项技术:监督学习、无监督学习和强化学习,以及基本的分类与回归技术,如支持向量机、决策树以及逻辑回归等。 在前面章节的中,将学习Python语言中用于处理大型数据集的基本函数、数据结构,用于矩阵计算的NumPy包和Pandas包,如何使用Matplotlib绘制自定义图表,以及应用Boosting算法XGBoost(梯度提升)进行预测分析等。 在后面的章节中,将学习用于图像识别的卷积神经网络(CNN)、深度学习算法。读者将掌握如何向神经网络馈入人类语言、让模型处理复杂的文本信息以及构建人类语言处理系统进行结 果预测等。 本书通过实践操作的方式让初学者和经验丰富的数据科学家掌握数据科学与机器学习技术所需的基本工具。书中包含了59个实操训练项目 22个
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精选Facebook、Google、Microsoft、Amazon和BAT等大型企业的Python算法面试题,并进行详细的剖析、分类归纳,提炼出算法面试的各种应对技巧,是一本Python程序员算法面试的图书宝典。 全面介绍Python程序员面试笔试技巧和方法,教你如何以 不变应万变 。 全面:两万多行代码,100多个知识点,全面覆盖Python程序员各类面试题型。 权威:15年开发经验、实战技巧总结,站在 巨人 的肩膀上,让学习走捷径。 深入:采用抽丝剥茧式分析,深入解释计算机科学的底层逻辑 算法及原理。 实战:包括60多个算法题目,针对性强,拿来就用。通过实战学习解题思路。
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学编程,选择一本能看懂学会的图书很重要。好的图书能引导你快速入门相关领域并传递给你完整的知识体系。本书就是这样一本能让你快速入门Python编程和Python数据分析的图书,配有高清视频讲解和大量的中小案例,以及方便教师教学的PPT课件;另外本书还设置了大量的练习题,几乎每节都设置有 随堂练习 模块,每章*后还设置了 学习检测 模块,通过练习,让读者学会举一反三,融会贯通,切实提高编程能力;本书不光介绍了Python编程技术,还介绍了NumPy、matplotlib、SciPy、pandas等AI时代科学计算、大数据分析的第三方软件包的使用方法和技巧,让读者可以一本书掌握Python编程技术和数据分析的基础能力。 易学习 本书针对零基础读者,从*基础的程序逻辑开始,用浅显易懂的文字和简短的程序代码,带领读者快速入门Python编程世界。 范例多 本书以范例为
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