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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大数据、人工智能时代,无论是市场分析、企业决策制定,还是机器学习、深度学习等,数据处理与分析都是非常重要的工作。本书就针对没有编程经验、想从事数据分析工作的读者,用浅显易懂的语言,结合简洁的代码示例,详细介绍了使用Python进行数据分析所需要的技术。 本书涵盖以下内容: 使用NumPy和pandas学习数据处理和分析的方法。 在Matplotlib中实现数据可视化的方法。 使用scikit-learn实现机器学习的分类和预测。 数据分析中需要的数学和编程基础知识的解说。 收集数据、将数据转换为可分析格式并对其进行处理的方法。
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本书用Python语言搭配小型数据集,通过中小实例介绍AI时代,数据分析和机器学习中数据相关的技术,及数据科学家应该具备的技术基础。 用对工具、找对方法,从日常数据中挖掘过去,预测未来! 内容丰富,涵盖面广 本书涵盖数据科学中从 数据获取 探索数据 预测数据 的全过程,并且包括概率和统计等数据分析和机器学习中基础的数学知识,*后通过Scikit-learn包介绍了经典的机器学习算法,内容丰富,涵盖面广。 实例较多,操作性强 全书设置了大量的 动手学 动手练 等环节,通过大量的中小实例提高读者的动手能力,并帮助读者更好地理解数据科学中的相关知识点。每章*后还设置思考练习题,引导读者积极思考,巩固所学内容。 由浅入深,循序渐进 本书充分考虑到初学者的特点,一开始就先对开发环境的安装、Python编程基础和HTML网页结
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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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在编程中,数据结构和算法非常重要。著名计算机科学家、图灵奖获得者 Niklaus Wirth 曾提出一个公式:算法 数据结构 = 程序,该公式在一定程度上揭示了程序的本质,其对计算机科学的影响可以与爱因斯坦的 E=MC2 相媲美。 因此选择合适的数据结构并设计优秀的算法,编写出复杂而强大的代码,可以帮助我们更高效、更完美地解决问题。 《Python 数据结构和算法实战(第 2 版)》是引进欧美 计算机编程实践 畅销系列书中的一本,用通俗易懂的文字,结合插图和中小示例,介绍了基本的数据结构,如数组、链表、栈、队列、树、堆、哈希表和图等,以及数据分析中常见的搜索、排序等算法,各种选择算法和贪心算法、分治算法等各种数据结构算法。通过本书,读者将对数据结构和算法及算法设计有一个深入了解,为后续更深入学习打下坚实的基础,在实际工作中能
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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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本书读者对象为:想学习深度学习算法的机器学习工程师、数据科学家、人工智能开发人员,以及有一定Python编程和机器学习经验,想进一步学习神经网络和深度学习技术的所有人。 本书以实践的形式详细介绍了从基础到高级的一些流行的深度学习算法,并通过TensorFlow对这些算法进行了编程实现。通过本书,读者将深入了解每一种算法、算法背后的数学原理,以及各种算法的实现方法。学完本书后,读者将具备在自己的项目中实现深度学习所需的技能。 1、构建自己的神经网络的方法及TensorFlow的使用方法。 2、梯度下降算法及变体的应用方法及编程实现,如 NAG、AMSGrad、Adadelta、Adam、Nadam 等。 3、循环神经网络RNN、卷积神经网络CNN和长短期记忆网络LSTM的工作原理。 4、卷积网络和胶囊网络的各种架构、背后的数学知识及在TensorFlow的编程实现。 5、如何让机器使用
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