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Head Fi Python实战（第三版） [爱尔兰] 保罗·巴里（Paul ay）著 马卓 林琪 苏钰涵 等译中国电力
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基于Python的无监督学习 使用Python进行无监督学习实践，如何编写利用无标签数据的机器学习解决方案。
使用Python进行无监督学习实践，如何编写利用无标签数据的机器学习解决方案。 很多业内专家认为无监督学习是人工智能的下一个前沿，可能把握着进入通用人工智能的钥匙。因为世界上绝大部分数据是无标签的，传统的监督学习不能使用到它们。无监督学习通过另外的方法可以使用到这些无标签的数据集从而发现数据深层的有价值的数据模型，这些模型可能是人类自身也无法发现的。 作者Ankur Patel通过两个简单的、可应用于生产的Python框架向您展示了如何应用无监督学习:Scikit-learn和包含Keras的TensorFlow。通过代码和亲身操作的实例，数据科学家将发现数据中难以发现的模型：检测数据中的异常、进行自动特征工程和选择、生成合成数据集等，并获得更深层次的业务洞察力。您所需要的只是一些编程和机器学习经验就可以开始学习本书。 研究人员、工程师和学生
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当掌握Python的基础知识后，你要如何使用Python？本书为这门语言的主要应用领域提供了深度教程，譬如系统管理、GUI和Web，并探索了其在数据库、网络、前端脚本、文本处理等方面的应用。通过关注常用工具和库，你将深入理解Python在现实世界编程中所扮演的角色。 你将学到清晰和简洁明了的语法和编程技巧，并伴随大量的示例来展示正确的用法和惯例。本书已完全更新到Python 3.x，也深入探讨了作为一种软件开发工具的语言，并有许多代码示例。 主题包括： ●Python快速教程：构建一个简单示例，涵盖了数据呈现、面向对象编程、对象持久化、GUI和网站基础。 ●系统编程：探索系统接口工具和技巧，这些工具和技巧可用于命令行脚本、处理文件和文件夹、并行运行程序等。 ●GUI编程：学习使用Python的tkinter部件库构建完整的用户界面。 ●Internet编程：访问
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