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读者对象：有Python基础，想学习人工智能、机器学习、深度学习的所有人员。 ·用Python直接实现机器学习和深度学习相关算法，可以让读者更好地理解机器学习和深度学习算法的本质，更好地理解其中的原理。 ·用程序范例呈现机器学习和深度学习程序处理的核心框架，对机器学习和深度学习的相关技术进行具体、深入的说明。
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本书读者对象为：有一定编程经验，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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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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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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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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这是一本非常优秀的图解机器学习及其算法的入门书籍。本书从应用场景出发，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。 本书覆盖了机器学习领域的监督学习、半监督学习、无监督学习、增强学习和机器学习新算法等内容，构成了机器学习从经典到现代的体系框架，每章也可独立阅读。限于篇幅，书中没有讲解Python语言的基础知识，如果读者没有Python语言的基础，建议先学习Python语言入门知识，这样可以更好地学习本书内容。 建议想从事机器学习的入门读者***，以便对机器学
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