用Python编程和实践！数学教科书 机器学习 chatgpt聊天机器人 深度学习中必要的基础知识 人工智能 数学基础书
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Python机器学习入门与实践 从深度学习到生成对抗网络GAN 深入浅出GAN生成对抗网络 实战gan TensorFl 用故事串联知识点，一边阅读故事，一边动手实践，掌握用机器学习技术处理数据的方法
本书的读者对象为：有一定 Python 编程基础，想学习机器学习、深度学习的高校计算机、人工智能专业学生和想研究人工智能方向的程序员。 用故事串联知识点，趣味性强 采用著名童话故事中的角色 王后 魔镜 白雪公主 小矮人 等，并设定故事情节推动知识点逐步展开，生动有趣，引人入胜，学习过程不枯燥。 注重实践，提升动手能力 用相对简单的Python语言作为工具进行机器学习实践,让读者一边学习每段代码的含义，一边实际动手编写代码，在反复尝试与调试过程中，逐步进入机器学习世界，并能够将学到的知识应用到实际工作中。 注重思考方式的培养 本书在写作时，没有一味地灌输知识点,没有特别追求代码的优雅性，而是通过角色对话、代码分析等，引导读者积极思考，深入理解知识点，有利于读者编程思维方式的养成。
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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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本书读者对象：想了解数据分析、统计分析、机器学习的人员；想从事数据科学相关工作者的人员 本书以R语言和Python为工具，对数据科学实践中经常遇到的数据质量问题和处理要点、回归模型、决策树、聚类、降维，以及常用的监督学习方法和深度学习等内容，进行了详细讲解。可以让读者在短时间内掌握使用R语言和Python从数据创建模型到获取结果的基本步骤，并用R语言和Python体验学习各种统计分析的 理论 和 实际思维方式 ，在掌握使用R / Python实践数据科学与机器学习基本技能的同时获得自身持续发展和深入学习所需的素养。 □ 能够直观地了解什么是统计建模。 □ 能够理解基于模型的因素分析和预测之间的差异。 □ 在实际创建模型或解释结果时不要掉进 陷阱 本书特点 1、本书的特点是数据分析和建模都是基于实际数据进行，而不是基于已经处理过的特
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机器语言众多，为什么学Python? Python是人工智能和机器学习的*编程语言: 1. 拥有众多出色的第三方库，与操作系统完美集成。 2. 提供社区支持，增加了其在数据科学和科学计算中的应用。 3. 是一门理想的集成语言、 胶水 语言,将各种技术绑定在一起。 4. 代码简洁，容易阅读和学习,准入门槛低。 5. 是高级的脚本语言，更适合AI和机器学习。 6. 是功能强大的解释型编程语言，高效率的高层数据结构，能够简单而有效地实现面向对象编程。 7. 良好的可视化选项，提供了一些很好的可视化工具。 8. *重要和*受欢迎的直接原因是，其Numpy和Scipy库能够支持Scikit-Learn这样的项目，这几乎是目前解决机器学习问题所需的标准配置。 《Python编程从数据分析到机器学习实践（微课视频版）》是继《Python编程从零基础到项目实战（微课视频版）》之后的Python编程进阶图书，主要
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本书是一本用Python学习统计分析的基础读物，每章都用一个例子贯穿始终，以点带面，用Python编程的方式直观理解统计分析。有理论，有方法，有实践，可让读者快速掌握Python统计分析的基本技能。 大量的中小示例，通过Python编程实现，可操作性强。 详解数据处理、概率以及统计推测等统计分析内容，涵盖面广。 代码、图表并辅以通俗易懂的文字，易学易用。 双色印刷，版面精美，可使学习过程轻松愉悦。 赠送全部样本源代码。
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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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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，让读者了解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，引导读者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，本书首先用一定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，让读者可以顺利过渡到循环神
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本书是一本写给小白的Python入门书，用通俗易懂的语言和简短的代码案例，带领读者快速入门。 全书案例丰富，并附有详细的代码解析，可以让读者在实践中理解知识点，在快速掌握相关技术的同时培养一定的编程思维。 本书配有119段视频讲解和PPT教学课件，方便读者高效率自学。 本书在写作时特别注意各版本之间的功能变化、新功能的应用方法及注意事项，读者无论选择Python 3.x哪个版本（甚至Python 2.x），都能够很好地使用本书学习。 从基础到进阶 ，涵盖实际工作时Python编程所有常用知识点。 从理论到实践 ，勤动手、多动脑，活学活用，快速提升编程水平。 从代码到思维 ，代码有详细解析，潜移默化培养编程思维。
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