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这是一本权威的人工智能从入门到精通的读本从人工智能的发展之路说起，结合丰富的应用与实战实例，详细阐述了Python入门、人工智能数学基础、手工打造神经网络、TensorFlow与PyTorch、卷积神经网络、目标分类、目标检测、图像语义分割、循环神经网络、自然语言处理、生成对抗网络、强化学习等行业前沿知识。
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视频教学 本书提供350分钟的视频教学，读者可扫码或者下载学习，学习轻松高效。 内容全面丰富 本书归纳了10大类算法，解析了每类算法原理并提供了典型实例的算法详解，通过图解算法流程、算法思路解析、算法代码实现、算法对比讲解来学习算法的适用场景。 提供完整代码 为了便于读者理解本书内容，提高学习效率，本书提供每一个实例的完整代码供读者学习与参考。 算法分类明确，原理讲解清晰 本书对各种经典算法分类明确，在实例之前先进行原理分析与讲解，为之后的实例展开做铺垫，便于读者理解典型实例。 算法实例典型，讲解详细 本书每一章均提供了多个实例，这些实例都是经典的算法问题，在各种应用与面试场合中出现频率极高，配合详细的讲解，便于读者融会贯通地理解本书所介绍的算法。 提供完善的售后服务 本书提供了
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大数据、人工智能时代，无论是市场分析、企业决策制定，还是机器学习、深度学习等，数据处理与分析都是非常重要的工作。本书就针对没有编程经验、想从事数据分析工作的读者，用浅显易懂的语言，结合简洁的代码示例，详细介绍了使用Python进行数据分析所需要的技术。 本书涵盖以下内容： 使用NumPy和pandas学习数据处理和分析的方法。 在Matplotlib中实现数据可视化的方法。 使用scikit-learn实现机器学习的分类和预测。 数据分析中需要的数学和编程基础知识的解说。 收集数据、将数据转换为可分析格式并对其进行处理的方法。
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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 尾原飒 著；[日]吉田拓真、陈欢 译 【速开发票，此书为单本而非一套，支持7天无理由退换】
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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本书从MLP、CNN 和 RNN 3 种主要神经网络模型开始，先图解，再实现，后是更多的实战应用案例，循序渐进地进行讲解，不仅可以让读者实际使用 Python实现深度学习，更可以了解各种神经网络的来龙去脉，深入且真正了解神经网络的理论基础，终让读者能够真正构建出自己的神经网络模型。 本书涵盖内容 ◎ 人工智能、机器学习、深度学习的基础 ◎ 从基础的神经网络到构建深度学习模型 ◎ 突破性的卷积神经网络在计算机视觉中的应用 ◎ 处理自然语言等具序列性数据的循环神经网络 ◎ 构建并调整自己的神经网络模型 ◎ 神经网络的模型视觉化、共享与输出 ●本书采用图解的形式，让你快速理解工作原理，数学不好也没关系。 ●大量案例，教你用适当的算法调整模型，提高模型准确率。 ●解说各种类型数据的预处理方法，让预测结果更准确。 本书主要知识点及部
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