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随着大数据的兴起,Python 和机器学习迅速成为时代的宠儿。本书在内容编排上避免了枯燥的理论知识讲解,依循“理论简述——实际数据集——Python 程序实现算法”分析数据的思路,根据实际数据集的分析目的,采用合适的主流机器学习算法来解决问题。全书共12章,其中第1 ~ 4 章介绍了机器学习的基础知识;第5 ~ 12 章讨论了在面对不同的数据时,如何采用一些主流的算法来解决问题,主要包括回归分析、关联规则、无监督学习、文本LDA 模型、决策树和集成学习、朴素贝叶斯和K 近邻分类、支持向量机和神经网络,以及深 度学习入门等内容。针对每个算法,都给出Python 代码实现算法建模的过程,并结合可视化技术,帮助读者更好地理解算法和分析结果。 《Python 在机器学习中的应用》是使用Python 进行机器学习的入门实战教程,可作为以Python 为基础进行机器
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本书适合读者对象:1. 有一定编程基础,想从事图像识别开发相关工作的读者;2. 对人工智能、机器学习、深度学习感兴趣的所有读者;3. 想通过动手实践提升图像识别编程能力的读者。 本书介绍的图像识别是人工智能的一个重要应用领域,是人脸识别和自动驾驶领域中重要的人工智能技术。 1、 作者专业,技术和经验丰富 本书作者为日本东京大学应用信息学硕士,并多年从事人工智能开发工作,专业知识雄厚,实战经验丰富。 2、 案例较多、注重实践 本书先对人工智能、机器学习、深度学习相关的术语、概念进行了详细解说,然后通过不同的深度学习框架(TensorFlow、PyTorch、Keras等)编程实现16个不同难易程度的图像识别相关案例,用实操练习让读者了解不同工具的使用方法及各自特点,选择合适的工具更好地为实现目标服务。 3、 通俗易懂,避免用复杂的数学
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本书面向机器学习领域的新手和希望学习如何使用scikit-learn库开发机器学习算法的开发人员。读者需要具备 Python编程方面的一些知识和经验,但不需要任何关于scikit-learn或机器学习算法的先验知识。 本书通过大量实例应用与活动练习,手把手教你一步一步地构建完整的机器学习程序和如何将一些流行的算法应用于现实生活中的数据集中。 学完本书,将获得诸多技能并有信心编写机器学习算法。
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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 基础知识、NumPy 与数组 操作、NumPy 数学函数的应用和 NumPy 机器学习编程方法,特别适合机器学习工程师、数据科学家、 人工智能开发相关人员系统学习 NumPy 使用方法,或将此书作为案头手册,随时翻阅查看。
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自然语言处理是计算机科学和人工智能领域的重要研究和应用方向,广泛应用于机器翻译、文本分析、语音识别、文字识别等。本书是IBM公司一线AI工程师以多年来的实际项目经验为基础编写的自然语言处理入门书籍。对 检索技术 实体提取 关系提取 语素分析 和 评估/情感/概念分析 等自然语言处理中的常用知识,以及使用商用API和Word2Vec进行文本分析的方法进行了详细解说。 本书涵盖内容: 从用户角度和工程师角度对文本分析的相关知识进行解说。 文本数据获取的方法和如何进行语素分析,这是进行文本分析的技术前提。 利用Mecab和Elasticsearch等OSS开源项目介绍传统的文本分析方法。 利用IBM公司Watson API的人工智能技术的文本分析方法。 Word2Vec技术及应用。 迁移学习与BERT技术。 本书特点: 1. 本书为有30年IBM工作经验的AI工程师撰写,实战经验丰富。 2. 语言通
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本书读者对象为:有编程经验,想学习机器学习 深度学习中的图像识别、预测和异常检测技术的程序员。 机器学习是使计算机具有学习能力的数理技术。本书通过Python实例实现设备的异常检测和系列数据的识别,以此来加深对机器学习的理解。 作为一本人工智能技术类图书,本书没有面面俱到,仅针对机器学习中的图像识别、分类预测及异常检测技术用Python进行了编程实现,并对相关代码进行了分析。
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本书读者对象为:想学习深度学习算法的机器学习工程师、数据科学家、人工智能开发人员,以及有一定Python编程和机器学习经验,想进一步学习神经网络和深度学习技术的所有人。 本书以实践的形式详细介绍了从基础到高级的一些流行的深度学习算法,并通过TensorFlow对这些算法进行了编程实现。通过本书,读者将深入了解每一种算法、算法背后的数学原理,以及各种算法的实现方法。学完本书后,读者将具备在自己的项目中实现深度学习所需的技能。 1、构建自己的神经网络的方法及TensorFlow的使用方法。 2、梯度下降算法及变体的应用方法及编程实现,如 NAG、AMSGrad、Adadelta、Adam、Nadam 等。 3、循环神经网络RNN、卷积神经网络CNN和长短期记忆网络LSTM的工作原理。 4、卷积网络和胶囊网络的各种架构、背后的数学知识及在TensorFlow的编程实现。 5、如何让机器使用
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