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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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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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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
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应用型高等院校改革创新示范教材-Python程序设计与应用(第2版) 编者:张广渊|责编:魏渊源 中国水利水电 新华书店，电子发票，多仓就近发货
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