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Python数据科学实战 (英)罗恩·乔普拉,(英)阿伦·英格兰,(英)穆罕默德·努尔丁·阿拉丁 著 温旭红,李勍 译
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Python数据科学实战 入门与实践相结合python机器学习数据可视化分析处理教程 开发环境理论知识实例操作程序设计书
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Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787517091868 Author 作者 (英)罗恩·乔普拉,(英)阿伦·英格兰,(英)穆罕默德·努尔丁·阿拉丁 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 280页 Publisher 出版社 中国水利水电出版社 Publication Date 出版日期 2021-08-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它(含多语) Book Contents 内容简介 本书首先介绍数据科学,然后指导读者安装和搭建数据分析编程环境所需的软件包。在机器学习中,主要学习3项技术:监督学习、无监督学习和强化学习。我们也会用到基本的分类与回归技术,如支持向量机、决策树以及逻辑回归等。在前面章节的学习中,读者将学习到Python语言中用于处理大型数据集的基本函数、数据结构,用于矩阵计算的NumPy包和Pandas包,如何使用Matplotlib绘制自定义图表,以及应用Bo
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Python数据科学实战 中国水利水电出版社 新华书店正版,关注店铺成为会员可享店铺专属优惠,团购客户请咨询在线客服!
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R&Python数据科学与机器学习实践 (日)有贺友纪,(日)大桥俊介 著 朱迎庆 译 中国水利水电出版社
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R&Python数据科学与机器学习实践 9787522604473
Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787522604473 Author 作者 (日)有贺友纪,(日)大桥俊介 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 384页 Publisher 出版社 中国水利水电出版社 Publication Date 出版日期 2022-08-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它(含多语) Book Contents 内容简介 《R&Python数据科学与机器学习实践》以动手实践的形式介绍了数据分析、统计分析和机器学习的相关内容,可以让读者在短时间内掌握使用R语言和Python从数据创建模型并获取结果的基本步骤,并用R&Python体验学习各种分析的“理论”和“实际思维方式”。全书共5章,其中第1章介绍了数据科学入门的基础知识,让读者对数据科学领域有一个整体认识;第2章介绍了R&Python的语法基础和编程入门相关知识,为编程基础薄弱的读者顺利学习本书打好
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学编程,选择一本能看懂学会的图书很重要。好的图书能引导你快速入门相关领域并传递给你完整的知识体系。本书就是这样一本能让你快速入门Python编程和Python数据分析的图书,配有高清视频讲解和大量的中小案例,以及方便教师教学的PPT课件;另外本书还设置了大量的练习题,几乎每节都设置有 随堂练习 模块,每章*后还设置了 学习检测 模块,通过练习,让读者学会举一反三,融会贯通,切实提高编程能力;本书不光介绍了Python编程技术,还介绍了NumPy、matplotlib、SciPy、pandas等AI时代科学计算、大数据分析的第三方软件包的使用方法和技巧,让读者可以一本书掌握Python编程技术和数据分析的基础能力。 易学习 本书针对零基础读者,从*基础的程序逻辑开始,用浅显易懂的文字和简短的程序代码,带领读者快速入门Python编程世界。 范例多 本书以范例为
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半小时漫画学Python看漫画学Python,超简单python编程入门书python数据分析 当当正版心理学历史传记童书中小学用书科普读物自然科学小说文学动漫/幽默育儿早教
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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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本书既包含机器学习、深度学习、强化学习理论,又包括深度神经网络、高性能算法、Python框架训练、生成模型;既包含计算机视觉、自然语言处理、语音识别的相关知识,又包含游戏深度强化学习应用、自动驾驶深度学习应用,通过本书学习,你将能够: 掌握神经网络和深度学习过程背后的数学理论 使用卷积网络和胶囊网络研究和解决计算机视觉挑战 使用变分自动编码器和生成对抗性网络解决生成性任务 使用循环网络(LSTM和GRU)和注意力模型实现复杂的NLP任务 探索强化学习,了解行为体在复杂环境中的行为方式 了解深度学习在车辆自动驾驶和游戏深度强化学习中的应用
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