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采用基于任务的方式介绍机器学习 涵盖在构建机器学习模型时可能遇到的常见任务 提供近200个小任务的解决方案，以及代码 在代码中加深对理论的理解
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Python机器学习与量化投资【达额立减】 可开电子发票，现货速发，套装书籍请与在线客服核实后下单
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Python与机器学习实战：决策树集成学习支持向量机与神经网络算法详解及编程实现 何宇健 电子工业出版社【正 书籍品相85-99成新，实拍图以图片为准发货，介意勿拍
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Python机器学习算法赵志勇 著电子工业出版社9787121313196 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
《Python机器学习算法》是一本机器学习入门读物，注重理论与实践的结合。全书主要包括6个部分，每个部分均以典型的机器学习算法为例，从算法原理出发，由浅入深，详细介绍算法的理论，并配合目前流行的Python语言，从零开始，实现每一个算法，以加强对机器学习算法理论的理解、增强实际的算法实践能力，终达到熟练掌握每一个算法的目的。与其他机器学习类图书相比，《Python机器学习算法》同时包含算法理论的介绍和算法的实践，以理论支撑实践，同时，又将复杂、枯燥的理论用简单易懂的形式表达出来，促进对理论的理解。
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Python机器学习核心算法编程实例,丁伟雄,电子工业出版社 【新华书店自营店】 新华正版全新 正规发票 多仓就近发货 85%城市次日送达！团购优惠咨询：13284178503
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Python机器学习算法 深入分析机器学习中的常用算法，兼顾算法、理论与实践，帮助读者快速掌握算法精髓！
探索数据的内在价值，洞悉人工智能背后的技术！
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PYTHON机器学习手册:从数据预处理到深度学习 618正品图书限时直降！6.13-6.20全场叠加满49-5，99-10，149-15！
"采用基于任务的方式介绍机器学习 涵盖在构建机器学习模型时可能遇到的常见任务 提供近200个小任务的解决方案，以及代码 在代码中加深对理论的理解 "
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Python机器学习核心算法编程实例丁伟雄电子工业出版社9787121382475
在大数据时代背景下，机器学习是人工智能研究领域中一个极其重要的方向，本书是一本机器学习方面的入门读物，注重理论与实践相结合，书中以Python 3.6.5为编写平台，共分13章，主要包括机器学习绪论、线性模型、树回归、K-means聚类算法、朴素贝叶斯、数据降维、支持向量机、随机森林、人工神经网络、协同过滤算法、基于矩阵分解的推荐算法、集成学习、数据预处理等内容。通过本书的学习，除使读者轻松掌握Python外，还能利用Python简单、快捷地解决各种机器学习问题。本书适合Python初学者，也适合研究Python的广大科研人员、学者、工程技术人员。
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临床大数据分析与挖掘——基于Python和机器学习的临床决策
通过本书学习，读者不仅能够掌握机器学习算法建模前的数据准备，筛选构造机器学习算法指标的特征工程、不同类别的机器学习算法，还能够掌握临床诊疗数据、电子病历档案数据及影像数据等多源异构数据的处理方法，以及医疗图像、文本等数据的读取、预处理、可视化等知识。同时，本书还介绍了具有开源、去编程化的TipDM 数据挖掘建模平台，通过拖曳的图形化操作就能实现数据分析的全流程。希望通过本书，能够提升医学类学生的数据处理能力，医学领域的创新创业能力，以及通过人工智能技术解决医学领域实际问题的能力。
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不需要任何编程、交易经验，也不需要具备超强的数据分析能力，只要会使用Excel就可以轻松学会本书讲解的知识点。
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Python与机器学习实战：决策树、集成学习、支持向量机与神经网络算法详解及编程实现 简单的Python，可以完成复杂的机器学习算法，跟北大数学系的学霸一起来吧！
算法与代码兼顾，理论与实践结合 很丰富：7种算法，50段实现，55个实例，总代码量5295行，全面而不冗余 很扎实：对经典有效的机器学习算法的核心内容进行了相当详细的推导 很应用：将理论实打实地用Python代码写出来，可以解决一定的任务 很前沿：叙述了TensorFlow框架、Inception-v3 from Google、迁移学习等前沿技术
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Python大战机器学习：数据科学家的第一个小目标华校专、王正林 著电子工业出版社9787121308949 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
数据科学家是当下炙手可热的职业，机器学习则是他们的技能，机器学习在大数据分析中居于核心的地位，在互联网、金融保险、制造业、零售业、医疗等产业领域发挥了越来越大的作用且日益受到关注。Python是*好*热门的编程语言之一，以简单易学、应用广泛、类库强大而著称，是实现机器学习算法的**语言。 本书以快速上手、四分理论六分实践为出发点，讲述机器学习的算法和Python编程实践，采用“原理笔记精华+算法Python实现+问题实例+实际代码+运行调参”的形式展开，理论与实践结合，算法原理与编程实战并重。全书共13 章分为4篇展开：第一篇：机器学习基础篇（第1～6 章），讲述机器学习的基础算法，包括线性模型、决策树、贝叶斯分类、k近邻法、数据降维、聚类和EM算法；第二篇：机器学习高级篇（第7～10章），讲述经典而常用的高级机器学习算
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Python大战机器学习：数据科学家的第一个小目标 人生苦短，我用Python；算法偷懒，我看笔记学霸版
时下极热门的职业是数据科学家，而不是传统的信息科学家，也不是大数据工程师。 数据科学家的技能中，机器学习和Python 应该是位列前五的两项，学习本书，实现自己的第1个小目标。 更多计算机好书请关注： 电子工业出版社当当自营店
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Python机器学习技术 模型关系管理 以案例为主线不同的集成学习方法 更好地利用不同模型的优缺点 完成项目需求与集成模型功能的契合 机器学习概念与特征工程、机器学习技术、模型关系管理
"《Python机器学习技术：模型关系管理》以案例分析为主线介绍不同的集成学习方法，首先阐述弱集成学习如何解决项目痛点问题，然后以痛点为起点，集中讨论强集成学习如何解构子项目问题，最后通过深度学习分析非结构化数据。 《Python机器学习技术：模型关系管理》的核心框架： ?特征工程技术 ?机器学习算法 ?弱集成学习：决策树集成 ?强集成学习：“特征工程+机器学习”集成 ?混合专家：“神经网络+神经网络”集成 特色卖点： ?以小数据为启程，重点阐述大数据技术的原理与流程 ?应用常用依赖包，编写简洁代码，实现数据分析 ?以集成学习为核心知识点，展开对相关知识的讨论 ?借助描述性案例讲解模型配置，借助项目案例讲解数据挖掘流程 ?以描述性挖掘、归因性探索、预测性应用并举的方式分析案例 ?行为中涉及的数学公式大多辅以图形理解，
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Python机器学习算法与实战 多本畅销书作家余本国、孙玉林年度力作
"学习目标：为那些想学习和掌握机器学习的读者提供一本“看了就能学会”的书。 《Python机器学习算法与实战》剔除了枯燥乏味的数学原理及其推导过程，全部通过在实际场景中对算法进行应用，并用浅显易懂的代码去实现这些经典和主流的算法，让读者能在操练实例的基础上快速掌握操作方法，以及在容易出错的地方设置“注意”等要点，潜移默化地掌握机器学习的相关理论知识。因此本书是机器学习专家余本国、孙玉林联袂撰写的全新内容，案例设计贴近学习曲线，内容详实，是一本相当好用的上手教材。本书就是以正确进行这些工作为目标，专注于使用机器学习需要掌握的基础部分。在简要介绍机器学习理论知识的同时，重点研究如何使用Python 语言来建模分析实际场景中的数据，增强读者的动手能力，促进读者对理论知识的深刻理解，着眼于怎么使
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Python机器学习手册:从数据预处理到深度学习 用近200个小任务的解决方案以及代码，教你解决机器学习日常开发中的细节问题
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Python机器学习工程实战（第2版）(美)彼得.麦克马洪Python电子工业出版社新华书店正版
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二手正版Python极简讲义:一本书入门数据分析与机器学习张玉宏电子工业出版社9787121387043【尚居苑 正版】 正版图书支持开发票 如需帮助请联系在线客服
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采用MBA个案模式，配合Python教学代码，由浅入深，结合实盘案例，举一反三。无须专业编程基础，懂Excel即可开始学习。
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机器学习之路——Caffe、Keras、scikit-learn实战 本书适合能看懂Python 代码，对机器学习感兴趣，期望入门的读者。
都说这年头不会点机器学习不好意思出门，但高深的数学理论，复杂的算法又让很多人忘而却步，不知从何下手，《机器学习篇》绕过理论障碍，打通了一条由浅入深的机器学习之路。 丰富的实战案例讲解，介绍如何将机器学习技术运用到股票量化交易、图片渲染、图片识别等领域。
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机器人Python极客编程入门与实战 Python是一门学习简单、功能强大、可以终身受益的编程语言，也是成功迈向智能机器人的基石。
有了先进的软件、硬件开发平台，剩下的只是创意。中国人，特别是中国的年轻人，是全球富有创业、创新精神的一群人，这样的一个群体难道还会缺乏创意吗？ 青少年学编程系列丛书 只是 Python 极客项目 的起点，也是新一代智能化硬件的起点，我们期待更多的同行、更多的年轻人加入这个领域。
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Python与神经网络实战 以TensorFlow为工具，助你成为神经网络高手，深度学习专家。来自北大数学系的《Python与机器学习》作者带你进入人工智能的神奇世界
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机器人人工智能 一步步跟着做出智能化机器人,不知不觉学会ROS|Python|物体识别|基因算法|NLP|ML|路径规划
本书首先介绍了机器人操作系统(ROS)、Python、机器人基本原理，以及使用机器人技术所必需的软件和工具，从这些内容里你可以了解到对决策以及基础导航技术很有用的且与机器人技术相关的概念。 在后续的章节里，你会学习物体识别和基因算法，这些技术能教会机器人识别并捡起不规则的物体。通过贯穿全书的使用案例，你将会探索自然语言处理(NLP )以及机器学习技术，使用这些技术能增强机器人的能力。你还将了解到路径规划，以及帮助机器人对任务进行优先级排序的面向目标编程。 在本书的*后，你会学习使用仿真智能，让机器人具有人工人格。 你将从本书学习到: ◎机器人技术和人工智能基础。 ◎使用仿真技术让你的机器人具有人工人格。 ◎理解使用神经网络和有监督学习技术来进行物体识别。 ◎使用遗传算法捡起物体并进行处理。 ◎通过专家系统，使
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