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机器学习原理与Python编程实践 机器学习原理与Python编程实践,专为初学者顺利入门设计,解决机器学习中数学基础和编程实践的两大障碍
初学者学习机器学习课程一般都会面临两大障碍。*大障碍是数学基础。机器学习要求有数学基础,书中大量的公式是初学者的噩梦,尤其是对于已经离开大学走向工作岗位的爱好者来说,从头开始去学习和理解数据分布和模型背后的数学原理需要花费很多的时间和精力,学习周期非常漫长。第二大障碍是编程实践。并不是所有人都擅长编代码,而只有亲手用代码实现机器学习的各种算法,亲眼见到算法解决了实际问题,才能更深入理解算法。除非想做高精尖的前沿研究,理论研究和公式推导并非大多数人的专长,如果只是想更合理地应用机器学习来解决实际问题,掌握必需的数学知识就可以理解问题该如何解决,使用Python编程实现机器学习算法也比使用C 或Java等语言容易得多。 本书就是为了让初学者顺利入门而设计的。首先,本书只讲述机器学习常用算法的基本
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随着一系列的技术突破,深度学习推动了整个机器学习领域的发展。现在,即使是对这项技术几乎一无所知的程序员也可以使用简单有效的工具来实现“可以自动从数据中学习”的程序。这本畅销书的更新版通过具体的示例、非常少的理论和可用于生产环境的Python框架(Scikit-Learn、Keras和TensorFlow)来帮助你直观地理解并掌握构建智能系统所需要的概念和工具。 在本书中,你会学到一系列可以快速使用的技术,从简单的线性回归开始,一直到深度神经网络。书中提供了大量的代码示例,并且每章的练习题可以帮助你应用所学的知识,你只需要有一些编程经验。 通过本书,你将能够: ·使用Scikit-Learn通过端到端项目来学习机器学习基础知识。 ·探索几个模型,包括支持向量机、决策树、随机森林和集成方法。 ·探索无监督学习技术,如降维、聚类和异常检测。 ·深入
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基于Azure的自动机器学习 微软副总裁作推荐序,本书不仅提供了有深度的技术介绍,还提供了大量实践示例和案例研究,展示了如何使用自动机器学习解决实际问题。
对机器学习的需求在迅猛增长。各行业的组织都努力在其产品和流程中注入智能以取悦客户,扩大业务影响。不过,开发一个好的机器学习模型是一个迭代且耗时的过程。通过使用机器学习来帮助构建模型,自动机器学习可以让这个过程变得更容易。这本实用指南介绍了如何对你的数据应用自动机器学习。 本书不仅提供了有深度的技术介绍,还提供了大量实践示例和案例研究,展示了如何使用自动机器学习解决实际问题。有一定机器学习经验的数据科学家和开发人员可以学习如何使用Automated ML工具来更快、更高效地构建他们的模型。
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自动化技术不仅改革了传统的操作模式、管理模式,而且无论是高速、大批量制造企业,还是追求灵活、柔性和定制化的企业,都要依靠自动化设备与自动化技术的应用,不仅需要自动化技术开发、设计的工程技术人才,更需要大量具有自动化思想、掌握自动化技术知识与应用能力的高技能人才。夏洪永编著的《自动化概论》关注于自动化技术应用实践中的职业岗位、职业活动与职业能力需求,从基础层面上去描述自动化技术与自动化类专业,特别是解析了职业活动的4个主体内容,为初学者引导了学习的方向。
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机器学习中的加速一阶优化算法 北京大学林宙辰教授领衔撰写的机器学习一阶优化算法著作,Michael Jordan院士、徐宗本院士、罗智泉院士推荐
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机器学习——Python实践 以实践为导向,使用 scikit-learn 作为编程框架,强调简单、快速地建立模型,解决实际项目问题
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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可作为高等院校机电一体化、自动化、电子工程等专业的教材,相关专业技术人员
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日前,经部属高校、省级教育行政部门,出版社补充,专家会议评审,高等教育司公示了**批“十二五”普通高等教育本科***规划教材名单,东南大学出版社出版的 《传感器技术(第3版)》 等五本教材经过层层遴选,喜获入选。 入选的各类教材均为体现了学科行业新知识、新技术、新成果,反映人才培养模式和教学改革**趋势,并随着经济社会发展、学科专业建设和教育教学改革不断修订完善,使用面广、效果好、影响大的基础课程教材、专业核心教材、实验实践类教材。 土木工程测量(第3版)
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码上行动:利用Python与ChatGPT高效搞定Excel数据分析 AI时代Excel数据分析提升之道:知识精进+学习答疑+上机实训+综合实战+ChatGPT应用,零基础入门,极速提升数据分析效率!
(1)本书面向零基础读者,无须额外的背景知识即可学习Python Excel进行数据分析。本书讲解细致,便于读者由浅入深地学习。 (2)内容系统、体系完整,可以帮助读者快速全面地了解Python的基本语法并掌握开发能力。 (3)理论与实践相结合,每个理论都有对应的代码示例,读者参考代码示例完成编写,就可以看到实践效果。 (4)本书配有实训与问答,方便读者阅读后尽快巩固知识点,做到举一反三、学以致用。 (5)将AI前沿产品ChatGPT应用到Python进行Excel数据分析学习的过程中,演示了如何利用ChatGPT提高学习和开发的效率。
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本书分上、下册,分4篇,共41章。第1篇主要介绍传感器应用设计技巧、方法和一些关键技术。其内容包括:红外、图像、热电、磁敏、应变、气敏、湿敏、光纤、电流、超声波、位置、振动、加速度、压力、风速、电容、电感、超导、核辐射、激光、微波、生物等。第2篇主要介绍传感器典型应用,其内容包括:传感器在机器人、飞行器、遥感技术、汽车工业、安全系统、过程工业控制、信息系统、环境污染和公害检测、医学领域、节能系统中的典型应用。第3篇主要介绍传感器与计算机接口,其内容包括:传感器与计算机接口中常见的几项关键技术(传感器的匹配技术,软、硬件线性化技术,去耦抗挠技术)、传感器与计算机接口技巧(传感器输出信号的预处理方法、基本信号的转换、数据采集系统、通信接口、用户输入装置接口、接口举例)、方法等。第4篇主要
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机器学习——原理、算法与应用 全书深入浅出,兼具广度与深度,帮助读者真正掌握机器学习、深度学习的原理与应用
全面系统地讲述了深度学习、机器学习的主要算法,包括有监督学习,无监督学习,强化学习的54种算法。对算法的思想,推导与证明,实现要点有清晰透彻的阐述 对机器学习、深度学习算法在计算机视觉,自然语言处理,语音识别等领域的应用有详细的介绍 配有20个实验程序,包含18份源代码,帮助读者正确的掌握算法与开源库的使用 配有25个讲解视频,对复杂、难以理解的知识点有清晰透彻的讲解
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湖南省普通高等学校教学改革研究项目的成果。 提供11个微课配套教学视频,可以扫码在线观看。 89个示例 6个综合案例 156个示意图 131道习题。 提供大量习题、源代码、教学PPT、习题参考答案、考试试卷、教学大纲和实验指导等完善的立体化教学支持。 以面向初学者的视角系统介绍机器学习算法的基本原理。 每种算法都采用sklearn程序实现并用Matplotlib进行数据可视化。 注重案例教学,详解6个综合案例,详解机器学习算法如何处理各种细节问题。 面向初学者详述机器学习算法原理,展现其难点,注重解决学习时容易 掉坑 的问题。 详解如何用sklearn编写机器学习程序,为进一步学习TensorFlow深度学习算法打下基础。
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《基于新型Smith预估补偿的网络控制系统》从系统性、实用性、可读性和新颖性角度编写内容,并有很多仿真研究实例,力求成为既介绍原理分析,又兼顾研究方法与研究思路的网络控制系统参考书。 本书主要内容源于作者多年来从事网络控制系统理论研究和工程实践的积累。本书由杜锋,杜文才著。
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计算机视觉:模型、学习和推理 计算机视觉的经典教材,全面讲述与现代计算机视觉研究和应用相关的机器学习基础知识和核心技术。
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本书对所有重要的机器学习方法和新近研究趋势进行了深入探索,通过讲解监督学习的两大支柱 回归和分类,站在全景视角将这些繁杂的方法一一打通,形成了明晰的机器学习知识体系。 新版对内容做了全面更新,使各章内容相对独立。全书聚焦于数学理论背后的物理推理,关注贴近应用层的方法和算法,并辅以大量实例和习题,适合该领域的科研人员和工程师阅读,也适合学习模式识别、统计/自适应信号处理、统计/贝叶斯学习、稀疏建模和深度学习等课程的学生参考。 此外,本书的所有代码均可免费下载,包含MATLAB和Python两个版本。 第2版重要更新 重写了关于神经网络和深度学习的章节,以反映自第1版以来的新进展。这一章从感知器和前馈神经网络的基础概念开始讨论,对深度网络进行了深入研究,涵盖较新的优化算法、批标准化、正则化技术(如Dropout
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人工智能真的会取代我们吗?计算机是怎么学习的?我们人类思维的本质又是什么?未来,AI会统治地球吗?如果你是关心科技前沿,喜欢看科幻电影,也对人类社会未来发展有过担忧,那么你的问题都可以在这本书里找到答案。
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