深度学习经典教程:深度学习+动手学深度学习(套装共2册) “花书”与沐神大作双剑合璧,入门深度学习看这一套就够了,来自一线科学家的经验总结,人工智能机器学习AI算法数据科学领域的重磅作品
《深度学习》编辑推荐:深度学习是机器学习的一个分支,它能够使计算机通过层次概念来学习经验和理解世界。因为计算机能够从经验中获取知识,所以不需要人类来形式化地定义计算机需要的所有知识。层次概念允许计算机通过构造简单的概念来学习复杂的概念,而这些分层的图结构将具有很深的层次。本书会介绍深度学习领域的许多主题。 本书囊括了数学及相关概念的背景知识,包括线性代数、概率论、信息论、数值优化以及机器学习中的相关内容。同时,它还介绍了工业界中实践者用到的深度学习技术,包括深度前馈网络、正则化、优化算法、卷积网络、序列建模和实践方法等,并且调研了诸如自然语言处理、语音识别、计算机视觉、在线推荐系统、生物信息学以及视频游戏方面的应用。zui后,本书还提供了一些研究方向,涵盖的理论主题包括线性因子
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R语言入门与实践 【图灵程序设计丛书】将R编程所需的方方面面巧妙融合在三个精心挑选的示例中 助你轻松掌握R语言 为成为杰出的数据科学家奠定坚实基础
亲身实践,完成三个数据分析项目 在计算机内存中存储、检索和更改数据值 编写秒杀普通R用户的程序和模拟 使用if else语句、for循环和S3类等R编程工具 学会如何编写向量化的R代码,提升编程效率 充分利用R的包系统和代码调试工具 在学习的过程中,实践和应用R的诸多编程概念
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1.前Facebook数据科学家带你领略深度学习领域的全貌; 2.从数学、示意图、Python三个维度立体地认识深度学习; 3.提供PyTorch开源神经网络库的使用方法; 4.提供示例代码。 深度学习技术的发展如火如荼,这些知识正迅速成为机器学习从业者甚至许多软件开发工程师的 加分项 。深度学习是一个立体的领域,仅从数学层面或代码层面学习,难免以偏概全,无法融会贯通。 本书作者认为,理解深度学习和神经网络需要多种思维模型。因此,本书从数学、示意图、Python代码三个维度帮助你立体地理解每一个概念,带你领略深度学习领域的全貌,从内到外地理解构建神经网络的每一步。你将学到以下内容。 - 为理解深度学习的概念和原理构建多种思维模型。 - 掌握嵌套函数、链式法则等数学概念。 - 掌握学习率衰减、权重初始化、dropout等优化技巧。 - 从零构建CN
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Python与R语言数据科学实践 充分发挥Python与R的优势,从一种编程语言切换到另一种入门语言的快速入门指南,数据科学从入门到实践的教程。
1.结合具体案例,分析Python和R的特点及适用场景; 2.利用真实案例演示如何集成Python和R; 3.提供Python和R对照翻译,方便切换语言。
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Julia数据科学应用 Julia语言入门到实践 用Julia解决数据科学工作中常见的实际问题 涵盖数据可视化 机器学习方法 图分析方法等话题 附参考资料及思考题答案
★ 数据科学流程概览,并通过Julia实现一个示例,说明了其中的关键点。★ Julia IDE的选择。★ 程序结构与函数。★ 数据工程中的任务,如数据导入、数据清理、数据格式化和数据存储,以及如何执行数据预处理。★ 数据可视化,以及一些简单但非常强大的用来进行数据探索的方法。★ 数据降维和特征评价。★ 各种机器学习方法,从非监督式学习(不同类型的聚类方法)到监督式学习(决策树、*森林、基础神经网络、回归树和极限学习机)。★ 图分析,包括找出不同实体之间的联系以及如何对其进行挖掘以获取有用的知识。本书主要内容包括:本书的目标是教你如何使用Julia语言来应对现实世界中数据科学的艰巨挑战。在介绍了Julia对于数据科学社区的重要性和若干数据科学基本准则之后,本书讲解了Julia基础知识,包括如何安装Julia及其功能强大的程序库。本书
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金融中的机器学习 聚焦于金融业的机器学习入门教程,书中包含大量基于Python语言的编程项目,理论与实战相结合,金融数据科学家与分析师的晋升宝典,提供配套代码资源下载。
1. 本书是聚焦于金融业的现代机器学习使用指南 2. 配套代码 图片讲解帮助读者快速上手 3. 详细的理论推到和算法分析,引导读者了解机器学习的内核 4. 知识点与代码示例环环相扣,理论与编程实践完美结合
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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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数据科学家实践指南,依据高科技公司中数据科学家的职位描述和要求,创作本书。提供三大实战案例:1.使用真实的电影评分数据创建一个电影推荐系统;2.创建一个能实际运行的维基百科数据搜索引擎;3.创建一个垃圾邮件分类器,可以对邮件账户中的垃圾邮件和正常邮件进行正确的分类。本书涵盖准备分析数据、训练机器学习模型和可视化分析结果等主题,有助你提高使用Python高效地进行数据分析和机器学习的能力,并建立信心以更好地分析自己的机器学习模型。●清理和准备数据,使其可用于分析●应用Python中流行的聚类和回归方法●使用决策树和随机森林训练高效的机器学习模型●使用Python Matplotlib库对分析结果进行可视化●使用Apache Spark的MLlib包在大型数据库上进行机器学习
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数据挖掘与分析 概念与算法 数据挖掘与分析入门书 讲解了数据挖掘概念与技术 专注于数据挖掘与分析的基本概念和算法 融合机器学习 统计学等相关学科知识 涵盖频繁模式挖掘 聚类 分类等经典算法
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深入浅出数据科学 数据科学百宝书 数据科学入门的概念手册和实用手册 让数据科学的学习有趣又自然 集数据思维、概率统计基础、主流机器学习技术、应用案例和实操Python代码于一体
《深入浅出数据科学》的目的是帮助你掌握数学、编程和商业分析的综合技能。通过本书,你将能够自信地提出并解答复杂的数据问题,从抽象和原始的统计信息发掘并完善可执行的想法。通过将数学和计算机编程技能相结合,你将踏上成为数据科学家的激动人心的旅程。 本书介绍了数据科学的全过程,包括数据准备、数据清洗,以及如何选择有效的数据挖掘策略和技巧,从而深入理解数据科学的方方面面。你将学到数学和统计学的核心知识,以及数据科学家和分析师经常使用的代码。你将了解机器学习,学会用常见的统计学模型分析稠密数据集,创建有说服力的可视化图表,并和他人交流分析结果。 从本书你将学习到: 理解数据科学的五个核心步骤 聪明地使用你的数据,仔细地处理它 填平数学和计算机编程之间的鸿沟 学会概率论、微积分,以及使用统计
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数据科学与商业分析 用机器学习与统计学优化商业决策 数据科学入门教程,基于R语言,前芝加哥大学统计学教授带你应用统计学+机器学习+经济学解决从数据到业务实操的*后一公里问题
1.亚马逊北美首席经济学家,前芝加哥大学统计学教授带你解决从数据到业务实操的*后一公里问题; 2.书中通过大量数据分析示例讲解如何利用R语言编写脚本来解决复杂的数据科学问题; 3.本书是解决数据业务问题的实践指南,旨在通过大量真实的一线案例,介绍如何将业务问题和数据联系起来; 4.本书详细展示应用统计学+机器学习+经济学进行数据分析,进而驱动和优化商业决策的过程。 5.基于R语言。
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Python是适用于数据科学的编程语言。即使你初次接触Python语言,本书也能教会你通过Python编程来获取、组织、处理和分析大量的信息并识别出趋势和模式。从安装Python开始,一直到执行交叉验证,快用本书开始学习之旅吧!看看Python为什么适用于数据科学——浏览数据科学管道并学习Python的基本功能。安装设置——安装Python、下载数据集和样例代码并用数字和逻辑来工作,创建函数,存储和索引数据。可视化——探索MatPlotLib,创建图表,包括饼图、条形图、直方图和散点图。深入探索——学习类和多进程,为数值型的数据定义描述性的统计量并应用于可视化。数据处理——研究降维解决方案,执行层次聚类并学习检测数据中的异常点。让数据告诉你一些信息——使用线性模型并执行交叉验证、选取和优化。本书包含以下精彩内容:· Python数据分析编程基础· 有关Pyt
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介绍数据科学基本知识的重量级读本,Google数据科学家作品。 数据科学是一个蓬勃发展、前途无限的行业,有人将数据科学家称为“21世纪头号性感职业”。本书从零开始讲解数据科学工作,教授数据科学工作所必需的黑客技能,并带领读者熟悉数据科学的核心知识——数学和统计学。 作者选择了功能强大、简单易学的Python语言环境,亲手搭建工具和实现算法,并精心挑选了注释良好、简洁易读的实现范例。书中涵盖的所有代码和数据都可以在GitHub上下载。通过阅读本书,你可以:学到一堂Python速成课;学习线性代数、统计和概率论的基本方法,了解它们是怎样应用在数据科学中的;掌握如何收集、探索、清理、转换和操作数据;深入理解机器学习的基础;运用k-近邻、朴素贝叶斯、线性回归和逻辑回归、决策树、神经网络和聚类等各种数据模型;探索推荐系统、
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