Python机器学 原书第3版 Python机器学入门教材书籍 正版图书
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Python语言程序设计 Y.Daniel Liang 计算机科学丛书
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Python程序设计项目化教程 机械工业出版社 新华书店正版,关注店铺成为会员可享店铺专属优惠,团购客户请咨询在线客服!
1.教材以就业为导向,以能力为本位,为培养高素质技能型专业人才服务,反映产业升级、技术进步和职业岗位变化的要求,努力体现新知识、新技术、新工艺和新方法。2.对接中慧云启科技集团的《Python程序开发》1+X职业技能标准。3.融入课堂思政内容,让学生养成诚信品质、敬业精神、责任意识、遵纪守法意识、社会适应性;注重诚实守信、爱岗敬业、沟通合作等素质和能力培养,融入市场、质量、安全和环保意识等。4.教材基于工作过程的形式开发完成的活页教材,依据“任务导向”、“目标先行”、“兴趣诱发”的学习动机发展条件来进行的组织形式课程内容。符合高职学生的认知学习特点,可以帮助教师有效组织教学活动,使学生在实践中由浅入深地掌握Python程序设计的方法。5.教材配套提供课程标准、教案、PPT课件等资源,且配套《Python程序设计》精品在
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《强化学习》 系统梳理强化学习的相关理论和知识 《统计强化学习:现代机器学习方法》 日本人工智能领域知名学者杉山将教授所著,学习和研究强化学习技术的重要参考书籍。
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Python金融风控策略实践 冯占鹏,姚志勇 编 金融专业科技 正版图书籍 机械工业出版社【德智图书社】
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(1)作者背景权威:泰迪智能科技股份有限公司董事长,国家科技部入库技术专家、教育.部全国专业学位水平评估专家,华南师范大学、中南财经政法大学等30余所高校兼职教授或硕导。(2)作者经验丰富:在大数据挖掘与分析领域有10余年工程实践、教学和创办企业经验,承担国家级项目1项,省部级项目4项;荣获中国产学研合作促进奖、数字信访重大突破奖、南方电网发明专利奖、省科技进步奖、省教学成果奖等10余项省部级奖项
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Python数据分析与挖掘实战(第2版) 书籍非全新 85-99成新,以实拍图为准发货,介意勿拍
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本书是高效程序员的敏捷开发修炼秘籍,本书作者杨勇老师,毕业于华中科技大学计算机专业,获硕士学位。从事软件开发和量化交易研究超二十年。曾服务于趋势科技(中国)、IBM、Oracle、百纳(海豚浏览器),先后担任软件研发经理、研发副总裁。精通多种开发语言与云计算架构设计。本书清楚、完整地诠释了为什么Python可以,或者说,Python在绝大多数情况下应该是核心编程和系统开发的,从语言特性、便捷程度和可拓展性,到纵向的流程设计分析,再到横向的工具、资源和社区支持介绍,组织了大量的实例和技巧,展示了该语言和其生态环境在脚本撰写、资源集成、项目研发、系统设计、数据库管理、科学计算、人工智能等诸多领域内的日益突出的优势,甚至在大型应用程序端媲美 C、C 、Java的出色表现。
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Python自然语言理解:自然语言理解系统开发与应用实战9787111758389 正版新书七鲤鱼图书专营店 正版图书保证质量 七天无理由退货让您购物无忧
适读人群 :本书适合语言学家、数据科学家、开发人员,以及本领域的学生阅读。 本书是一本介绍自然语言理解技术的实用指南,涵盖自然语言理解的常用技术和众多资源。书中不仅通过实际示例逐步解释自然语言理解方面的基本概念、常用技术及其应用方法,还详细讲解了每种技术的适用场景。此外,本书还介绍了实用的自然语言理解Python库,以及常见问题的解决方案,如数据收集、系统评估以及自然语言理解应用程序的部署等。通过阅读本书,你将熟悉自然语言理解、深度学语言模型方面的基础知识,并掌握足够的技能,可以将所学知识应用于自然语言理解学术研究和实际的应用项目中。
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Python机器学习(面向新工科普通高等教育系列教材) 无 机械工业出版社 9787111676997
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Python程序设计教程 程细柱,程心怡 编 机械工业出版社
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Python机器学:基于PyTorch和Scikit-Learn 美 塞巴斯蒂安·拉施卡 等 著 97871117268 正版图书
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Python数据挖掘与机器学习实战 方巍 Python,数据挖掘,机器学习,深度学习,在线学习,强化学习,人工智能
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Python机器学习案例教程原书第2版 刘宇熙Yuxi Liu 9787111677109 机械工业出版社
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1. 名师力作:刘瑞新老师*新作品2. 以培养程序设计能力为目标3. 按照概念→语法→设计方法→经典实例的思路展开4. 遵循业界提倡的Python PEP8编码规范5. 丰富的案例和配套资源:386个精选案例,配以微课视频、课程标准、授课计划、电子教案、源代码等资源
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在本书中,你会看到用来处理文本、数据类型、算法、数学计算、文件系统、网络通信、Internet、XML、Email、加密、并发性、运行时和语言服务等各个方面的实用代码和解决方案。在内容安排上,每一节都会全面介绍一个模块,并提供一些很有价值的补充资源链接,这使得本书成为一本理想的Python标准库参考手册。
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Python深度学习:模型、方法与实现 介绍了对象检测、图像分类、图像语义分割、自然语言处理、自动驾驶等领域的新的深度学习模型、方法和实现
为了构建稳健的深度学习系统,需要理解神经网络的工作原理以及如何训练CNN模型等知识。通过本书,你可以探索新开发的深度学习模型及其在各个领域的使用方法,以及基于应用领域的实现。 本书首先介绍构建模块和神经网络背后的数学知识,然后介绍CNN及其在计算机视觉领域的先进应用,以及在对象检测和图像分割中应用流行的CNN架构。还将介绍变分自编码器和GAN,以及如何使用神经网络来提取单词的复杂向量表示。在继续讨论各种类型的循环网络(如LSTM和GRU)之前,会介绍如何在没有RNN的情况下使用注意力机制处理序列数据。然后,介绍如何使用图神经网络处理结构化数据,以及如何使用元学习采用较少的训练样本来训练神经网络。后,了解如何将深度学习应用于自动驾驶汽车。 阅读本书,你将掌握关键的深度学习概念和深度学习模型在现实世界中的不同
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本书通过理论与实战相结合的方式,结合大量案例系统地介绍了Python编程涉及的知识点,详细介绍了多个应用场景下使用Python开发的实际项目。本书共6章,分为两部分,部分(~2章)主要讲解Python编程基础,第二部分(3~6章)主要讲解Python项目实战,旨在帮者系统、快速地掌握Python语法,并能够熟练地应用到实战项目中。全书代码适用于Python3.6以及更高版本。本书读者对象为Python编程的初学者,或者具有Python编程基础想进一步学习的Python的编程爱好者 具有其他编程语言基础,想了解和学习的Python的相关技术人员 未来准备从事数据科学、机器学习的、人工智能、数据分析、数据采集等方向研究和工作的读者。
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1.系统而详细,涵盖了Python语言概述、基础语法、程序控制结构、组合数据类型、字符串、函数、文件和异常处理、面向对象程序设计、正则表达式、Python常用库以及综合实践等内容。2.包括电子课件、微课视频、习题答案、教案等资源。
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