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Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787517074830 Author 作者 余本国,孙玉林 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 327页 Publisher 出版社 中国水利水电出版社 Publication Date 出版日期 2019-06-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它（含多语） Book Contents 内容简介 《基于python的人工智能基础及实战》一书是一本零基础入门教程，教你如何从一名计算机编程小白，到一名能够操纵当下流行的、近期新版的python3.6语言，再入门人工智能，*自己动手深入各类小应用项目实战。本书由浅入项目（根本没有“深”），只要你能跟着本书自己敲代码，转换角色是迟早的事——从崇拜者到被崇拜者。全书共八章。第1章至第3章介绍python入门知识；第4章介绍图像识别方法与案例；第5章介绍人脸识别技术及应用，掌握对opencv库的
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Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787517094142 Author 作者 (日)吉田拓真,(日)尾原飒 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 512页 Publisher 出版社 中国水利水电出版社 Publication Date 出版日期 2021-09-01 Product Dimensions 商品尺寸 32开 Language 语种 其它（含多语） Book Contents 内容简介 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优选编程语言。《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
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适读人群：NumPy经常作为Python的基础软件库使用，任何学Python编程的读者几乎都需要掌握NumPy的使用方法，是机器学习工程师、数据科学家、数据分析师和科研人员都需要掌握的Python软件库。 内容丰富：全面系统地讲解NumPy的使用方法，涵盖NumPy数组操作、NumPy数学函数应用和NumPy机器学习编程等知识。读者可将此书作为案头手册，随时查阅。 通俗易懂：用通俗易懂的语言、详细介绍了大数据时代，NumPy在机器学习和数据科学中的高性能计算方法，读者可快速学会。 代码演示：用大量代码对知识点进行演示，Ipython交互式执行环境让结果可视化，可让学习更简单。最后还以案例的形式介绍了NumPy在机器学习中的应用，包括基础篇、理论篇、实践篇，以及深度学习篇、文字识别篇和强化学习篇。 装帧讲究：全文双色印刷，让学习过程不枯燥,版面设计精美
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Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787522615011 Author 作者 (日)金森敬文 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 216页 Publisher 出版社 中国水利水电出版社 Publication Date 出版日期 2023-07-01 Product Dimensions 商品尺寸 32开 Language 语种 其它（含多语） Book Contents 内容简介 《Python 统计机器学习》以 Python 为工具，详细介绍了机器学习中推荐的统计分析技术和数据分析基础知识。全书共分三部分，*部分介绍了 Python 中的基本运算方法和概率的相关基础概念。*部分介绍了统计分析的基础知识，内容涵盖机器学习的问题设置、定量评价各种数据分析结果的框架，并简明描述数据的主成分分析方法、统计建模的思路及假设检验的标准等统计学知识。第三部分介绍了在机器学习中的各种方法，包括回归分析、聚类分析支持向量机、
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Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787517085065 Author 作者 (美)海特·萨拉赫 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 196页 Publisher 出版社 中国水利水电出版社 Publication Date 出版日期 2020-11-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它（含多语） Book Contents 内容简介 随着机器学习算法的普及，开发和优化这些算法的新工具也得到了发展。本书首先介绍了scikit-learn包，学习如何使用scikit-learn语法；学习监督模型和无监督模型之间的差异，以及为每个数据集选择适当算法的重要性；学习将无监督聚类算法应用到真实的数据集中，发现其中的规律，并在探索中解决无监督机器学习问题。其次，本书重点研究监督学习算法，学习如何使用scikit-learn包实现不同的监督算法以及如何开发神经网络架构；还将了解如何采用合
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