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读者对象：想学习人工智能、机器学习、深度学习、统计分析、数据分析的所有人员。 要想熟练使用机器学习，理解基于概率、统计的数据分析基础理论是不可或缺的。因此，本书从Python的简单使用方法开始讲解了概率、统计的基础知识，以及基于统计模型的机器学习方法，涵盖回归分析、聚类分析、支持向量机、稀疏学习、决策树、集成学习、高斯过程模型、密度比估计等，内容比较全面，可以让读者很好地了解和掌握Python在统计机器学习中的应用方法。
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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，旨在引领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、数据可视化和数据输出；数据分析进阶篇包括使用简单工具实现数据分析进阶、Python 数据分析自动化报表进阶。 本书将掘金者荒野求生的游戏场景代入数据分析过程，形象贴切、结构紧凑、内容翔实、图文并茂、案例丰富，适合对数据分析感兴趣的读者入门和进阶学习，同时对从事数据科学、大数据相关工程的技术人员
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正版书籍 写给新手的深度学习.2：用Python实现的循环神经网络PNN和VAE.GAN 中国水利水电出版社 正版图书支持发票 七天无理由退货让您购物无忧
本书不使用Tensorflow、PyTorch这些现成的“轮子”，仅使用Python，从零开始创建自己的深度学习模型，并用通俗易懂的语言结合直观清晰的插图和示例代码，解释深度学习、AI相关的通用技术，让了解AI技术的底层原理，掌握深度学习技术的本质，从而掌握自己“造轮子”的方法。 本书特点： 1、注重动手实践。本书通过大量的示例代码，引导一边学习一边上机实践，提高动手能力。 2、强调基础的重要性。学习深度学习，扎实的数学和编程基础是非常重要的，本书首先用的篇幅对深度学习基础的数学、Python编程知识进行了复习巩固，以加深印象，为本书的顺利学习奠定基础。 3、注意知识的衔接。本书作为“写给新手”的第2本书，对神经网络的基础知识，如正向传播和反向传播的原理及编程实现、数据预处理等知识进行了复习巩固，让可以顺利过渡到循环神经网络的
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