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Python数据分析与挖掘实战 使用Python进行数据分析与数据挖掘
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Python深度学习原理、算法与案例 涵盖深度学习的基础理论，以及常见的应用场景和代码实现
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本书详细阐述机器学习的数据特征与分类算法，高效利用Python 3代码详解机器学习核心算法及其工具的场景应用，并在机器学习平台Kaggle与PaddlePaddle上实现分类、预测及推荐等实战操作。
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Python机器学习算法与应用 以案例为导向，实践与理论相结合的机器学习
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Python深度学习原理、算法与案例 9787302628774
Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787302628774 Author 作者 邓立国 等 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 348页 Publisher 出版社 清华大学出版社 Publication Date 出版日期 2023-05-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它（含多语） Book Contents 内容简介 本书涵盖深度学习的专业基础理论知识，包括深度学习概述、机器学习基础、神经网络基础、卷积神经网络、循环神经网络、正则化与深度学习优化，以及比较流行的应用场景实践。本书配套70个示例源码及PPT课件。本书共11章外加3个附录，系统讲解深度学习的基础知识与领域应用实践。本书内容包括深度学习概述、机器学习基础、神经网络基础、卷积神经网络和循环神经网络、正则化与深度学习优化、计算机视觉应用、目标检测应用、文本分析应用、深度强化
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Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787302577874 Author 作者 邓立国著 Format 版本 平装-胶订 Publisher 出版社 清华大学出版社 Publication Date 出版日期 2021-05-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它（含多语） Book Contents 内容简介 本书涵盖数据分析与数据挖掘的基础知识、推荐工具和有效实践方法，能让读者充分掌握数据分析与数据挖掘的基本技能。本书共分为15章，主要内容包括大数据获取、数据预处理、探索性数据分析、用Sklearn估计器分类、主流数据分析库、大数据的数据库类型、数据仓库/商业智能、数据聚合与分组运算、数据挖掘工具、挖掘建模、模型评估、社会媒体挖掘、图挖掘分类、基于深度学习的验证码识别、基于深度学习的文本分类挖掘实现。本书采用理论与实践相结合的方式，利用Python语言的
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