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写给新手的深度学习(2用Python实现的循环神经网络RNN和VAE\GAN) [日]我妻幸长 中国水利水电出版社
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Numpy数据处理详解 Python机器学习和数据科学中的高性能计算方法 9787517094142
Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787517094142 Author 作者 (日)吉田拓真,(日)尾原飒 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 512页 Publisher 出版社 中国水利水电出版社 Publication Date 出版日期 2021-09-01 Product Dimensions 商品尺寸 32开 Language 语种 其它（含多语） Book Contents 内容简介 Python因其简单易学、功能强大、开发效率高、拥有强大的第三方库等优点，使其成为学习人工智能的优选编程语言。《NumPy数据处理详解——Python机器学习和数据科学中的高性能计算方法》就从Python中经常使用的NumPy库的基础知识入手，讲解了实用的高速数据处理方法。大数据时代，NumPy因其包含大量的数学函数，能够处理多维数组，而且处理速度堪比C语言，所以NumPy也成为机器学习和数据科学领域数据处理不可或缺的库。全书详细介绍了NumPy基
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网络爬化论:从Excel爬虫到Python爬虫曹鉴华中国水利水电出版社9787517090465
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图解机器学习——算法原理与Python语言实现 丁毓峰 编 中国水利水电出版社
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NumPy数据处理详解 Python机器学习和数据科学中的高性能计算方法 (日)吉田拓真，尾原飒著 中国水利水电出版社
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图解机器学习——算法原理与Python语言实现 9787517086741
Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787517086741 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 216页 Publisher 出版社 中国水利水电出版社 Publication Date 出版日期 2020-09-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它（含多语） Book Contents 内容简介 《图解机器学习——算法原理与Python语言实现》从应用场景出发，利用大量图解和流程图相结合的方式讲解机器学习的基本知识及其常用经典算法的应用，全书没有大篇幅的理论介绍和复杂的数学公式推导，也没有生涩难懂的专业术语，而是通过浅显易懂的图示、直观的流程图以及与生活息息相关的实例应用让读者轻松学习和掌握机器学习知识，从而明白机器学习是如何影响和改变人类生活的。 本书共14章，覆盖了监督学习、半监督学习、无监督学习、增强学习和机器学习新算法等
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Numpy数据处理详解 Python机器学习和数据科学中的高性能计算方法 尾原飒著；[日]吉田拓真、陈欢译 中国水利水电
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Numpy数据处理详解—Python机器学习和数据科学中的高性能计算方法 [日]吉田拓真,尾原飒著,陈欢 译 中国水利水
适读人群：NumPy经常作为Python的基础软件库使用，任何学Python编程的读者几乎都需要掌握NumPy的使用方法，是机器学习工程师、数据科学家、数据分析师和科研人员都需要掌握的Python软件库。 内容丰富：全面系统地讲解NumPy的使用方法，涵盖NumPy数组操作、NumPy数学函数应用和NumPy机器学习编程等知识。读者可将此书作为案头手册，随时查阅。 通俗易懂：用通俗易懂的语言、详细介绍了大数据时代，NumPy在机器学习和数据科学中的高性能计算方法，读者可快速学会。 代码演示：用大量代码对知识点进行演示，Ipython交互式执行环境让结果可视化，可让学习更简单。最后还以案例的形式介绍了NumPy在机器学习中的应用，包括基础篇、理论篇、实践篇，以及深度学习篇、文字识别篇和强化学习篇。 装帧讲究：全文双色印刷，让学习过程不枯燥,版面设计精美
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数据荒岛求生 从Excel数据分析到Python数据分析 9787517093954
Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787517093954 Author 作者 曹鉴华,赵奇 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 264页 Publisher 出版社 中国水利水电出版社 Publication Date 出版日期 2021-03-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它（含多语） Book Contents 内容简介 本书对比介绍Excel和Python两种工具在实现数据分析方面的相关内容和方法，旨在*读者在大数据时代从Excel进阶到Python编程完成数据分析任务。书中按照学习递进层次分为数据分析基础篇、数据分析实践篇和数据分析进阶篇三部分内容，数据分析基础篇包括数据分析基础、数据分析基础工具；数据分析实践篇对比介绍使用Excel和Python来完成数据分析的各个步骤方法，包括数据源获取、数据预处理、数据选择、数据运算、数据分组、时序数据、数据可视化和数
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