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机器学习与深度学习(基于Python实现) (日)小高知宏 著 黄毅燕,汪敬东 译 中国水利水电出版社
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机器学习与深度学习(基于Python实现) 9787522616025
Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787522616025 Author 作者 (日)小高知宏 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 176页 Publisher 出版社 中国水利水电出版社 Publication Date 出版日期 2023-08-01 Product Dimensions 商品尺寸 32开 Language 语种 其它(含多语) Book Contents 内容简介 《机器学习与深度学习(基于Python实现)一书使用Python对人工智能机器学习中的相关知识进行了算法实现,并以这些知识为背景解释了什么是深度学习。具体内容包括初识机器学习、机器学习基础、群智能与优化方法、神经网络 和深度学习。因为没有使用TensorFlow、PyTorch等任何程序库,仅使用Python直接实现机器学习与深度学习的相关算法,可以让读者更好地理解和掌握机器学习与深度学习的算法原理和技术本质。 《机器学习与深度学习(基于 Pvthon 实现)》语
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人工智能 是一种 为机器赋予人的智能 的技术, 机器学习 是 一种实现人工智能的方法 , 深度学习 是 一种实现机器学习的技术 。 本书是日本*的人工智能学习平台热门课程 通过深度学习创建图像识别编程模型 的官方教科书,是 动手学 和 现场使用 大型系列畅销书中的深度学习教科书,它从机器学习的基础知识开始,以一种易于理解的方式解释Python的基础知识,数据处理方法,监督学习以及深度学习的基础知识和应用程序开发。 本书以解决问题的方式来引导大家积极思考,同时提供样本文件,读者可根据样本实际操作,在帮助理解问题的基础上,提高动手能力。 本书正文中每节都有习题,共350多道,包括选择题和编程题,读者可以在检查学习效果的同时推进后续内容的学习。通过阅读本书,读者可以一次从机器学习基础跨越到深度学习的相关知识
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本书是一本全面介绍PYTHON语言的书籍,作者首先简明扼要地介绍了PYTHON的语句、模块、数据类型、函数和模埠等基础知识,然后通过大量的示例程序,详细介绍了PYTHON在TKINTER脚本、数据库、数海陆空/科学函数,服务器、字符串和其他数据类型、系统操作、游戏和人工智能方面的应用。并且作者将PYTHON的FAQ放在本书的附录中,方便读者查阅。
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写给新手的深度学习——用Python学习神经网络和反向传播 chatgpt聊天机器人 图神经网络与深度学习 机器学习实战
这是一本专门写给深度学习新手的入门书,用简短的Python代码,结合大量的简单清晰图示和公式推导过程,引领初学者从零开始进行深度学习,通过实践彻底掌握深度学习中的神经网络和反向传播算法,是从现在开始想要学习与AI相关技术的学生和工程师的理想选择! 1、从零基础开始的深度学习,语言通俗易懂,内容循序渐进,初学者可以更容易入门。 2、在不使用TensorFlow和Pytorch等框架的情况下,仅通过*简单的Python语言介绍深度学习的基础知识和实用编程方法,使初学者更容易理解深度学习技术的本质。 3、简单易读的代码实践、大量清晰的图形图示、详细的公式推导,让读者更容易理解知识点。 4、与Jupyter Notebook兼容的交互式编程环境,双色精美印刷的直观体验,使学习过程更轻松。
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网络爬虫进化论——从Excel爬虫到Python爬虫 Python文本数据分析与挖掘 数据分析 数据之道 python
数据是有价值的,尤其在如今的大数据时代。拥有数据就是拥有不菲的资产,就像有了一座矿山一样。你或许有疑问,亦或变得更加好奇:从哪里获得数据?如何获得数据? 其实如果你仔细关注的话,每天从起床拿起手机开始到晚上睡觉前放下手机,你的各种点击记录就已经被记录在互联网上了。这些个人的点击记录汇聚在一起,就会成为海量的消费数据。 那么,我们如何获取数据并将其化为己用呢? 1.对于特定网站的已有数据,我们可用Excel简单爬取,对,就是我们常用的那个Excel。 2.不满足于简单爬取?没关系,我们有升级后的大爬虫 Python。 想迅速、合法地获取到想要的数据,做出完美的数据表?请阅读《网络爬虫进化论 从Excel爬虫到Python爬虫》
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适读人群:用计算机解决数学问题的理工科学生、工程师和科研人员 初学科学计算的大中专院校相关专业学生、数据科学和人工智能等相关领域的工程技术人员 数据科学家 入门容易:针对初学者,专门介绍科学计算必需的Python编程知识及编程环境的搭建知识。 内容丰富:涵盖数组运算、数值计算、代数计算、数据处理和数据可视化知识,以及NumPy、SciPy、SymPy、pandas、Matplotlib等软件库的使用方法。 面面俱到:使用CSV、JSON、Excel等文件格式存取数据的方法。针对追求计算效率的读者,介绍通过Cython和Numba使Python代码实现高速化处理的方法。 兼容Jupyter Notebook交互式编程环境,实时运行代码并呈现结果,学习更直观更有趣。 装帧讲究:全文双色印刷,版面设计精美,让学习过程不枯燥。
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