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精通数据科学 从线性回归到深度学习 数据科学入门到实战 基于Python建模 详解从统计分析学到人工智能机器学习 深度学习 神经网络编程中用到的算法及模型
1.在数据学科的角度,融合了数学、计*机科学、计量经济学的精髓。2.为读者阐释了数据科学所要解决的**问题 数据模型、*法模型的理论内涵和适用范围3.以常用的IT工具 Python为基础,教会读者如何建模以及通过*法实现数据模型,具有很强的实操性。4.本书还为读者详解了分布式机器学*、*经网络、深度学*等大数据和人工智能的前沿技术。中国工程院院士、第三世界科学院院士、前中国科学院计*技术研究所所长李国杰,易选股金融智能证券董事长,键桥通讯董事易欢欢作序推荐;GrowingIO 创始人兼 CEO张溪梦,复旦大学教授、博士生导师、复旦大学航空航天数据研究中*主任杨卫东,美国罗格斯大学管理科学及信息系统系终身教授,中国计*机学会大数据专家委员会委员林晓东,诚意推荐。
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深度学习原理与实践 深度学习人工智能算法机器学习真实案例全面分析 还原深度学习的算法思想 原理与代码相结合 通过真实案例全面分析模型结构 代码基于python
(1)大量图例,简单易懂。作者亲自绘制了大量插图,力求还原深度学习的算法思想,分解和剖析晦涩的算法,用图例来表示复杂的问题。生动的图例也能给读者带来阅读乐趣,快乐地学习算法知识,体会深度学习的算法本质。(2)简化公式,生动比喻。深度学习和机器学习类的书中通常会有大量复杂冗长的算法公式,为了避免出现读者读不懂的情况,本书尽可能地统一了公式和符号,简化相关公式,并加以生动的比喻进行解析。在启发读者的同时,锻炼读者分析问题和解决问题的能力。(3)算法原理,代码实现。在介绍深度学习及相关算法的原理时,不仅给出了对应的公式,还给出了实现和求解公式的代码,让读者明确该算法的作用、输入和输出。原理与代码相结合,使得读者对深度学习的算法实现更加具有亲切感。(4)深入浅出,精心剖析。理解深度学习需
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Keras深度学习实战 人工智能深度学习教程 Keras快速上手 基于Keras的Python实践 Keras深度学习实践应用 提升AI编程能力
本书为软件工程师和数据科学家而编写,书中简明而全面地介绍了目前的神经网络和深度学习技术。全书展示了基于Keras框架、以Python编码的20多种有效的神经网络。你将从本书中学到以下内容:在大型神经网络上使用反向传播算法逐步优化函数微调神经网络以改进结果质量使用深度学习进行图像和音频处理在特定的案例中使用递归神经张量网络(RNTN)以取得比标准词嵌入更好的效果识别循环神经网络(RNN)适于解决的问题探索自动编码机的实现过程使用强化学习增强深层神经网络全书通俗易懂,强调实际案例,适合广大的机器学习从业者和爱好者入门与实践。
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机器学习Web应用 全面Python机器学习的图书 学会在Web下构建机器学习系统的权V指南
Python是一门通用型编程语言,也是一门相对容易学习的语言。因此,数据科学家在为中小规模的数据集制作原型、实现可视化和分析数据时,经常选择使用Python。本书填补了机器学习和Web开发之间的鸿沟。本书重点讲解在Web应用中实现预测分析功能的难点,重点介绍Python语言及相关框架、工具和库,展示了如何搭建机器学习系统。你将从本书学到机器学习的核心概念,学习如何将数据部署到用Django框架开发的Web应用;还将学到如何挖掘Web、文档和服务器端数据以及如何搭建推荐引擎。随后,你将进一步探索功能强大的Django框架,学习搭建一个简单、具备现代感的影评情感分析应用,它可是用机器学习算法驱动的!本书是写给正努力成为数据科学家的读者以及新晋的数据科学家的。读者应该具备一些机器学习经验。如果你对开发智能(具备预测功能的)Web应用感兴趣
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极客与团队:软件工程师的团队生存秘笈(Google研发主管、Google首席互联网专家、Samba核心开发者、Djang
两位来自Google的作者创作了《极客与团队》,他们具有丰富的项目开发和管理经验,还曾经是Subversion的初创成员。他们针对极客文化和团队文化主题的演讲直击痛点,颇受欢迎。 Google研发主管、Google首席互联网专家、Samba的开发者、Django创始人、Python之父等众多业内高端人士和**程序员力荐。 《极客与团队》教你在团队中交朋友,在团队中树立影响力,提出的建议和意见极具操作性,帮助开发团队提高效率。
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国际杰出机器学习专家、地平线机器人技术创始人和CEO、前百度研究院执行院长余凯博士,腾讯专家研究员岳亚丁博士推荐、审校 内容涉及Python语言库PyMC,以及相关的工具,包括NumPy\SciPy\Matplotlib,无需复杂的数学分析,通过实例、从编程的角度介绍贝叶斯分析方法,大多数程序员都可以入门并掌握。本书的内容特色: 学习贝叶斯思维方式 理解计算机如何进行贝叶斯推断 利用PyMC Python库进行编程来实现贝叶斯分析 利用PyMC建模以及调试 测试模型的拟合优度 打开马尔科夫链蒙特卡洛算法的黑盒子,看看它如何工作 利用大数定律的力量 掌握聚类、收敛、自相关、细化等关键概念 根据目标和预期的结果,利用损失函数来推断缺陷 选择合理的先验,并理解其如何随着样本量的大小而变化 克服 研发与开发 的困境:判断是否已经足够好了 利用贝叶斯推断改良A B测试 在可
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Django企业开发实战PythonWeb框架指南+FlaskWeb开发基于Python的Web应用开发实战第2版 全二
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