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本书围绕神经网络、智能推理、矩阵计算三大主线，提供近25个经典的算法讲解。解剖有代表性的算法库：Scikit-Learn算法库、OpenCV机器视觉、Theano深度学习库。作为本土原创图书，本书更符合国内人的阅读习惯，适合作为机器学习算法设计的门读物。
日文版重印41次！ “计算机组成原理”图解趣味版 蹲马桶就能看懂的编程基础知识 本书适合 1. 菜鸟程序员门阶 2. 中级程序员查漏补缺 3. 高手程序员向家人（女友、老妈等）普及计算机知识 如何向小学生讲解CPU和二制？ 如何向中学生讲解内存和磁盘？ 如何向女高中生讲解操作系统的原理？ 如何向老奶奶说明显示器和电视的不同？ 如果你完全没有思路，就应该读一读这本书。 以图配文，深讲解编程基础知识 语言通俗，即使是文科生也能看得懂 特设“如果是你，你会怎么做？”专栏，生动有趣
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实践、实践、实践 本书通过不同的例子展示机器学习在具体项目中的应用和实践经验 使用 scikit-learn 作为编程框架，强调简单、快速地建立模型
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用传统的电子表格来处理数据不仅效率低下，而且无法处理某些格式的数据，对于混乱或庞大的数据集更是束手无策。本书将教你如何利用语法简单、容易上手的Python轻松处理数据。作者通过循序渐的练习，详细介绍如何有效地获取、清洗、分析与呈现数据，如何将数据处理过程自动化，如何安排文件编辑与清洗任务，如何处理更大的数据集，以及如何利用获取的数据来创作引人胜的故事。学完本书，你的数据处理和分析能力将更上一层楼。* 快速了解Python基本语法、数据类型和语言概念* 概述数据的获取与存储方式* 清洗数据并格式化，以消除数据集中的重复值与错误* 学习何时对数据行标准化，何时对数据清理行测试并将其脚本化* 使用Scrapy写网络爬虫* 利用新的Python库和技术对数据集行探索与分析* 使用Python解决方案将整个数据处理过程自动化
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