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Python数据分析与挖掘实战(第2版) 公认经典,第1版销售10万余册,100余所高校用作教材;提供上机环境、源代码、建模数据、教学PPT
为了帮助读者更好地使用本书,本书提供配套的原始数据文件、Python程序代码,读者可以从 华章计算机 公众号,回复64002免费获取。为方便教师授课,本书还提供了PPT课件,教师可到网址http://www.tipdm.org/tj/840.jhtml咨询获取。 (1)畅销书全新升级,第1版销售超过10万册,被国内100余所高等院校采用为教材,同时被广大数据科学工作者奉为经典,是该领域公认的事实标准。 (2)作者在大数据挖掘与分析等领域有10余年的工程实践、教学和创办企业的经验,不仅掌握行业的技术和实践方法,而且洞悉学生和老师的需求与痛点。 (3)本书提供丰富的配套资源,含上机环境、Python源代码、案例建模数据、教学PPT。
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Python自然语言处理实战:核心技术与算法 阿里巴巴、前明略数据和七牛云的高级专家和科学家撰写,零基础掌握NLP的核心技术、方法论和经典算法
读者对象: 1)人工智能相关专业的研究人员;2)信息科学和计算机科学爱好者;3)统计学或相关IT专业学生;4)不具备专业数学知识的人群。 (1)三位作者资历深厚,分别是阿里巴巴的数据架构师和NLP专家、百炼智能的NLP专家(前明略数据的技术合伙人和科学家)、七牛云AI实验室NLP OCR方向负责人; (2)以实战为导向,绕开各种复杂数学公式与证明,确保读者零基础入门,详细讲解自然语言处理 的各种核心技术、方法论和经典算法; (3)阿里巴巴达摩院高级算法专家、百炼智能CEO、七牛云AI LAB负责人、天善智能创始人联袂推荐。
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Python机器学习(原书第3版) 美亚畅销书全新升级,曾获《ACM计算评论》年度 佳奖,新增TensorFlow 2、GAN和强化学习等实用内容
本书自第1版出版以来,备受广大读者欢迎。与同类书相比,本书除了介绍如何用Python和基于Python的机器学习软件库进行实践外,还对机器学习概念的必要细节进行讨论,同时对机器学习算法的工作原理、使用方法以及如何避免掉入常见的陷阱提供直观且翔实的解释,是Python机器学习入门之作。它的内容涵盖了众多高效Python库,包括scikit-learn、Keras和TensorFlow等,系统性地梳理和分析了各种经典算法,并通过Python语言以具体代码示例的方式深入浅出地介绍了各种算法的应用,还给出了从情感分析到神经网络的一些实践技巧,这些内容能使你快速解决你和你的团队面临的一些重要问题。
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叫叫学院CTO彭守长、字节跳动高级工程师黄豪杰等4位大咖力荐 结合典型的测试场景,全面介绍Python自动化测试涉及的核心技术 搭建一个自研的自动化测试平台,提高测试效率,降低项目测试的成本 80多个实例,2个综合项目案例,提高读者的动手能力 内容全面:涵盖Web测试和App测试涉及的核心技术及典型场景。 讲解详细:详解每个重要的知识点,并给出每个实例和项目案例的详细实现步骤。 由浅入深:从概念讲起,逐步深入核心技术,*后通过项目案例进行实践。 实用性强:从实际的测试场景出发,结合多个典型实例与综合案例进行讲解。 技术前瞻:引入测试驱动开发和行为驱动开发等新技术和编程模式。
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Python深度学习:基于TensorFlow 从Python和数学,到机器学习和TensorFlow,再到深度学习的应用和扩展,为深度学习提供全栈解决方案
适读人群: 对深度学习感兴趣的大学生、研究生、在职人员等; 科研院所的研究人员; 其他深度学习爱好者,如产品经理、投资人等。 【免费获取】配套代码 数据 导读PPT 内容拓展 作者答疑群 搭配图书学习效果更佳! 获取方式: 1、微信关注 华章计算机 2、在后台回复关键词:PyTorch (1)4位作者在大数据和人工智能领域有多年积累,经验丰富; (2)从Python和数学基础,到机器学习和TensorFlow理论,再到深度学习的应用和扩展,为深度学习提供全栈式内容解决方案; (3)包含大量实战案例和综合性项目案例; (4)图形化的表达方式,降低读者学习门槛。
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读者对象:对机器学习、深度学习感兴趣的高校学生及在职人员。 对Python、PyTorch、TensorFlow等感兴趣,并希望进一步提升的高校学生及在职人员。 【免费获取】配套视频 代码 数据 导读PPT 内容拓展 作者答疑群 搭配图书学习效果更佳! 获取方式: 1、微信关注 华章计算机 2、在后台回复关键词:PyTorch (1)核心作者在大数据和人工智能领域有着超过20年的工作经验,实战经验非常丰富,其他几位作者也在大数据和人工智能领域颇有造诣。 (2)作者团队之前还著有《深入理解Spark机器学习》、《Python深度学习:基于TensorFlow》、《自己动手做大数据系统》等畅销书。 (3)本书是《Python深度学习:基于TensorFlow》的姊妹篇。 (4)本书从工具使用、技术原理、算法实现、工程实践等维度全面、系统讲解了深度学习。 (5)本书在内容的选择
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