介绍并实现机器学习的主流算法 面向日常任务的高效实战内容 《机器学习实战》没有从理论角度来揭示机器学习算法背后的数学原理，而是通过 原理简述 问题实例 实际代码 运行效果 来介绍每一个算法。学习计算机的人都知道，计算机是一门实践学科，没有真正实现运行，很难真正理解算法的精髓。这本书的好处就是边学边用，非常适合于急需迈进机器学习领域的人员学习。实际上，即使对于那些对机器学习有所了解的人来说，通过代码实现也能进一步加深对机器学习算法的理解。 《机器学习实战》的代码采用Python语言编写。Python代码简单优雅、易于上手，科学计算软件包众多，已经成为不少大学和研究机构进行计算机教学和科学计算的语言。相信Python编写的机器学习代码也能让读者尽快领略到这门学科的精妙之处。
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![机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow（原书第3版） [法]奥雷利安·杰龙](images/model/guan/url_none.png)
机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow（原书第3版） [法]奥雷利安·杰龙 深度学习四大名著全新升级版，为机器学习落地实践提供翔实指导，Keras之父鼎力推荐
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。 深入研究神
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利用Python透析主流机器学习算法 配合日常用例 强劲实战导向 程序员人手必 备
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机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow（原书第3版） [法]奥雷利安·杰龙
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机器学习实战（python基础教程指南） 人民邮电出版社 [美]哈林顿 著 李锐 译
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TensorFlow 2机器学习实战：聚焦经济金融科研与产业的深度学习模型 横跨两大热点领域，将机器学习的概念应用于解决经济和金融问题。
经典文献导读，提炼机器学习与经济金融交叉学科的重要性及研究重点； 真实案例研究，聚焦经济与金融学课的学术界与产业界应用； 提供大量源码，在代码实战中入门并精通TensorFlow 2
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Python机器学习实战 人工智能入门教程书籍周志华西瓜书机器学习深度学习框架实战方法基础算法基础教
用简单易学的示例，带你驶入机器学习的快车道
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TensorFlow是开源机器学习库。本书将教你如何使用TensorFlow进行复杂数据计算，让你对数据有更深刻的理解。书中循序渐进地讲解了TensorFlow的变量、矩阵和各种数据源等基本概念，深度剖析线性回归、支持向量机、*近邻域、神经网络和自然语言处理等算法，并结合丰富的实例详细讲解情感分析、回归分析、聚类分析、神经网络和深度学习实战等应用。此外，本书还给出了TensorFlow产品级应用的*佳实践和扩展用法，可以帮助你由浅入深地掌握机器学习核心思维，构建起立体完备的机器学习概念体系。 通过阅读本书，你将： 熟悉TensorFlow模块中的基本组件 掌握TensorFlow的线性回归技术 学习SVM算法及其实践 使用神经网络优化模型预测 将NLP和情感分析应用到你的数据中 通过实践掌握CNN和RNN 使用梯度提升随机森林算法进行预测 学习TensorFlow产品化
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Keras深度学习 基于Python深度学习入门教程 人工智能机器学习实战 动手学深度学习图解书籍
全彩印刷，借助乐高玩具模块实现深度学习模型，利用Keras轻松完成深度学习开发，提供可实操的Python源代码
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大话Python机器学习实战手册 chatgpt聊天机器人 python深度学习人工智能丛书 机器学习方法 python
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机器学习实战（视频教学版） 掌握线性回归、分类、数据降维、聚类、关联规则、协同过滤算法及应用
掌握线性回归、分类、数据降维、聚类、关联规则、协同过滤算法及应用。 实战新闻内容分类、泰坦尼克获救预测、中药数据分析项目。 配套示例源码、PPT课件、教学视频、教学大纲、习题与答案、作者微信答疑。
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机器学习工程实战 机器学习*讲 人工智能入门教程 自然语言处理 深度学习计算机程序编程书籍 官方正版 出版社直发
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当今组织创建的分析和机器学习(ML)模型超过一半从未投入生产。机器学习运营化的一些挑战和障碍是技术性的，但其他则是组织性的。无论采取哪种方式解决问题，底线是未投入生产的模型不会影响业务。 本书介绍了MLOps的关键概念，以帮助数据科学家和应用工程师操作ML模型来驱动真正的业务变化，并随着时间的推移维护和改进这些模型。以全球众多MLOps应用课程为基础，9位机器学习专家深入探讨了模型生命周期的五个阶段——开发、预生产、部署、监控和治理，揭示了如何将强大的MLOps流程贯穿始终。 本书将帮助你： ·通过减少整个ML管道和工作流程中的摩擦，实现数据科学的价值。 ·通过再培训、定期调整和全面改造来完善ML模型，以确保长期准确性。 ·设计MLOps生命周期，使用公正、公平、可解释的模型将组织风险降至*低。 ·为管道的部署和更复杂、标准化
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Python机器学习常用技术与真实案例相结合，帮助零基础读者更快使用Python进行机器学习，提供PPT课件、教学大纲等教学资源。
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资深大数据专家张良均领衔畅销书作者团队，提供源代码等相关学习资源，帮助读者真正理解与消化Python机器学习编程与实战。
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Python机器学习入门，以实战为重点，配有大量代码和案例，简单、快速、易学！
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机器学习实战——基于Python SKlearn的解析 以“轻原理、重实践”为原则，详细解析机器学习库 SKlearn；
系统：以 轻原理、重实践 为原则，详细解析机器学习库SKlearn 通俗：从参数调用的角度，适合零基础读者快速入门并掌握SKlearn 深入：由浅及深熟悉数据探索、预处理、模型选择、集成学习、模型评估流程 案例：用五个工程案例系统化讲解SKlearn库分类、回归、聚类，让你码上就用
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Python机器学习实战：基于Scikit-learn与PyTorch的神经网络解决方案 一本书，帮助读者了解和应用机器学习与深度学习
NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn以及Pytorch，一应俱全 涵括常见应用场景，可作为初学者入门指南以及从业者中长期参考手册 深度阐述机器学习环境搭建、数据加载、数值处理、数据分析和可视化 结合理论和实践来解释监督学习、无监督学习、回归算法以及集成学习 通过一个端到端解决方案来解释复杂的卷积神经网络架构、原理和实现 本书分为三个部分。第一部分向您介绍使用 Python 的数字运算和数据分析工具，并深入解释环境配置、数据加载、数值处理、数据分析和可视化。第二部分涵盖机器学习基础知识和 Scikit-learn 库。它还通过理论和实践课程以简单的方式解释了监督学习、无监督学习、回归算法的实现和分类以及集成学习方法。第三部分解释了复杂的神经网络架构，并详细介绍了卷积神经网络的内部工作和实现。最后一章包含 Pytorch 中神经网络的详细
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基础知识 算法原理 经典案例 ，从全连接网络到复杂模型，从数据清洗到翻译模型，一本书轻松搞定Keras。 本书适合读者：人工智能深度学习爱好者、算法工程师、计算机视觉专业相关学生、机器学习深度学习等人工智能化各类从业人员 本书特色： 入门门槛低，内容安排符合学习规律 从搭建环境学起 不同环境下相关软件和工具的下载和安装 深度学习基础理论 *后通过Keras实现深度学习的各类经典应用。由简到难，逐步深入，适合深度学习和机器学习零基础的读者学习。 注重新手友好性，理论结合实践 作者以学生的视角，将自己Keras实际学习过程中的经验进行积累，让新手更容易上手。 在具体介绍过程中给出短小精悍的示例，让读者能边学习边实践，缩短新手与老手之间的差距。 技术面广泛，注意技巧丰富 本书内容涵盖10种Python常用数据结构、5种
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人脸识别与美颜算法实战：基于Python、机器学习与深度学习 官方正品
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集成学习实战 DeepSeek知识储备，图文并茂地对深奥的集成学习理论和方法进行剖析，呈现同时应用多种机器学习方法的实用技巧。扫描封底二维码下载源代码。
目前，关于集成学习著作比较少，主要是周志华教授团队编写的EnsembleMethods Foundations and Algorithms。不过，该书的出版时间较早(2012年出版英文，2020年出版了中文译著)，未涉及近10年来集成学习的前沿理论和技术；另外该书主要偏向前沿理论，缺少算法实现和案例配套。 《集成学习实战》的引进可谓恰逢其时，填补了集成学习领域著作方面的不足。本书图文并茂地对深奥的集成学习理论和方法进行描述，并结合大量的案例和应用程序，引导读者边思考边实践，从而逐步加深对集成学习的理解，并将这些新方法、新理论和新思想用于自己的研究。本书梳理了集成学习近20年来的前沿理论和技术，主要从集成学习基础知识、集成方式和集成学习数据集制作、特征提取和可解释性三个方面进行了专题讨论，还讨论集成学习理论以及与概率机器学习和深度学习的结合策略。本
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【官方旗舰店】用Python动手学统计学 统计学分析入门 Python编程从入门到实战 数据分析机器学习人工智能计算机编 官方正版 出版社直发
文科生也能学会的统计学入门书，夯实数据分析基本功！
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R数据科学——从数据挖掘基础到深度学习 机器学习人工智能丛书 chatgpt聊天机器人 r数据科学实战 python数据
本书以 知识点 例题解析 测试题演练 的形式，用通俗易懂的语言，简明扼要地介绍了相关知识点及R语言在数据科学中的具体应用过程，涵盖从数据挖掘基础到深度学习的丰富内容。如果你想快速对R语言在数据科学中的应用有一个整体认识，本书是一本很好的选择。 本书没有冗长的理论叙述，而是对知识点进行简要介绍，并通过具体的例子对知识点进行综合应用，后通过测试题（也给出了详细答案）对所学知识进行巩固，举一反三，以期实现融会贯通的目的。 在知识点介绍和例题解析过程中，在合适位置给出了一些图形图示，让知识展示更直观，更易理解。 在每章首页，给出一个有趣的图形，可让读者对本章知识有一个大概认识。 针对R语言基础薄弱的读者，在附录部分对R语言简单运算的内容进行了简要介绍。
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Python机器学习实战案例（第2版） 夯实基础知识，轻松进阶；多技术融合使用，兼顾前沿；渐进式推进，项目实战
本书基于Python语言，借助机器学习开源框架TensorFlow实现了20个典型的实践案例，其内容涵盖了机器学习的基础算法，实践性强，注重提升动手操作的能力。
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Python数据科学与机器学习从入门到实践 统计学习方法人工智能书籍 数据科学家实践指南推荐系统实战
寓复杂问题于简单实践，轻松掌握Python数据分析和机器学习技能
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强化学习实战——从零开始制作AlphaGo围棋（微课视频版） 配视频、源代码，实战性强，“基础+智能算法+机器学习+强化学习”
（1）问题驱动，由浅入深。 本书通过分解问题，由浅入深、逐步地对如何实践超越人类大师级水平的计算机棋类智能体的重要概念及原理进行讲解与探究，为读者更好地掌握其背后的计算机强化学习原理提供便利和支持。 （2）突出重点，强化理解。 本书结合作者多年的教学与实践经验，针对应用型本科的教学要求和学生特点，突出重点、深入分析，同时在内容方面全面兼顾知识的系统化要求。 （3）注重理论，联系实际。 本书为重要的知识点均配备了代码讲解，采用Python语言结合Keras和PyTorch工具库通过对围棋智能体的代码实践，加深对机器学习，特别是强化学习的再认识。 （4）风格简洁，使用方便。 本书风格简洁明快，对于非重点的内容不做长篇论述，以便读者在学习过程中明确内容之间的逻辑关系，更好地掌握深度强化学习的内容。
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Python程序开发 python教程自学入门 py编程爬虫实战 py数据分析可视化 py机器学习基
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自己动手做聊天机器人 chatgpt 人工智能机器学习深度学习实战丛书 机器人建模和控制 智能聊天机器人入门 自然语言处 详细的聊天机器人保姆式实现方案，囊括多种方案与真实应用场景，图文讲解轻松学习
全面：全方位介绍当前聊天机器人三大主流系统（问答系统、对话系统及闲聊系统）的技术原理及实现方案 详细：200多幅图、十余个相关模型细致阐述了聊天机器人系统的功能模块、技术细节和操作步骤 深入：深入讲解了9套聊天机器人的具体实现方案 案例：书中附带了70多个实例的可运行代码，让你快速上手、拿来就用
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1.现实场景数据。注重实战操作，利用理论与数据分析可视化相结合，帮助读者快速掌握统计分析和机器学习 2.大型真实案例。将重点知识嵌入实际操作过程，使读者轻松获得真实的R语言实验环境 3.可视化的场景。对数据集和分析过程可视化，使读者在解决实际问题的同时拥有可视化的场景理解 4.配套视频教程。每章均提供了实现所有实证结果的R语言程序和操作视频，并给出了详细注释和介绍，便于读者实际操作 5.课后习题实训。每章知识内容配套课后习题，便于读者对所学知识进行巩固和提高，培养实际操作能力
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R语言机器学习实战 将机器学习的直观介绍与技术讲解相结合，通过大量的示例和练习系统掌握R语言数据处理技巧，帮助你洞察业务本质，做出可靠的预测和更好的决策
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计算机视觉与PyTorch项目实战：基于深度学习框架的端到端产品级模型设计与开发 一本书，助力数据科学家、机器学习工程师以及Python软件工程师迅速掌握新技能
如爱因斯坦所说： 提出问题往往比解决问题更重要。 李飞飞认为，关键问题的提出会推进计算机视觉，甚至整个AI领域的发展。 本书针对计算机视觉领域尤为重要的业务问题，结合实例，重点阐述了如何基于深度学习框架来设计和开发端到端的产品级商用视觉模型。 通过本书的阅读，读者将能够使用迁移学习和PyTorch来搭建产品级别的计算机视觉模型。 使用PyTorch来解决计算机视觉问题 实现迁移学习和执行图像分类、对象检测、图像分割和其他计算机视觉应用 面向现实世界中的行业问题设计和开发产品级计算机视觉项目 解释计算机视觉模型并解决业务问题
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scikit-learn机器学习实战 从算法和案例入手，快速掌握机器学习
涵盖机器学习模型和scikit-learn使用技巧、基本工具和实现方法，循序渐进地讲解相关机器学习算法，带你轻松踏上机器学习之旅。 采用理论与实践相结合的方式，结合Python 3的强大功能，以小的编程代价实现机器学习算法。 全程以真实案例驱动，详解机器学习的基本概念、算法流程、模型构建、数据训练、模型评估与调优、工具和实现方法。
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强化学习算法入门实战 机器学习中的分类和回归人工智能丛书 python深度学习机器学习大模型 强化学习的数学原理教程 自 从“平均值计算”开始的强化学习算法入门书
本书读者对象：大中专院校计算机、人工智能相关专业学生，对机器学习、强化学习算法感兴趣的程序员。 ● 本书从初高中学生都熟悉的 平均值计算 的角度出发，简单易懂地解释复杂的强化学习原理。 ● 使用常见的例子（多臂老虎机问题和网格世界问题）对各种算法进行比较，使它们的特点更易理解。 ● 对于强化学习的核心算法，提供了Python 3和MATLAB两种类型的代码。执行代码，可直观理解 原理 公式 程序 这一系列流程。
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机器学习实战营：从理论到实战的探索之旅
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