机器学习入门：基于数学原理的Python实战 机器学习启蒙*书
1.与周志华编写的《机器学习》相比，本书多了对算法的数学原理详细严谨的推导。 2.与李锐翻译的《机器学习实战》相比，本书多了用面向对象思想将算法模块化，并且书中代码在Python 3 环境下运行。 3.为了照顾初学者，本书补充了全书涉及的高等数学、线性代数、概率论与数理统计、Jessen不等式等数学基础知识。
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本书是一本以Python语言为工具，融合数学、信息科学与经济学等多领域知识的交叉学科教材。本书有以下特点：· 将机器学习建模思想分散融入各类数学模型中。例如，将“模型拟合”融入线性回归，将“模型评估”融入逻辑回归，将“核函数”融入支持向量机，将“集成学习”融入决策树????帮助读者体会隐藏于模型背后的机器学习建模核心思想，有效提高学习效率。· 注重模型原理、代码实现与应用场景的紧密结合。对于每个机器学习模型，先以一个简洁例子引入其应用场景，再通过数学建模介绍算法内在逻辑并辅以核心代码实现，最后结合实际场景展示模型应用效果，达到理论、技术、应用的融会贯通。· 配备丰富数字资源。各章均配有习题答案、插图原图以及教辅资源，既便于教师备课和授课，也有利于学生课后进一步领会和练习书中内容。此外，本
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《自然语言处理NLP从入门到项目实战：Python语言实现》从人工智能和自然语言处理技术的基础原理讲起，逐步深入自然语言处理进阶实战，并配有实战代码讲解，重点介绍了使用开源技术、人工智能开放平台，以及使用国内外优秀开发框架进行基于规则、统计、深度学习的自然语言处理程序开发，让读者全面掌握理论基础，并学以致用。 《自然语言处理NLP从入门到项目实战：Python语言实现》分为12章，主要包括学习人工智能原理、自然语言处理技术、掌握深度学习模型、NLP开源技术实战、Python神经网络计算实战、AI语音合成有声小说实战、玩转词向量、近义词查询系统实战、机器翻译系统实战、文本情感分析系统实战、电话销售语义分析系统实战人工智能辅助写作系统（独家专利技术解密）。 《自然语言处理NLP从入门到项目实战：Python语言实现》内容通
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（1）本书内容从零开始，力求浅显易懂，不需要额外的背景知识即可学习。 （2）将AI前沿产品ChatGPT应用到Python学习的过程中，演示了如何利用ChatGPT辅助学习，大幅提升学习效率，学习效率提升100%。 （3）内容涵盖Python入门阶段所涉及的基本语法和常见用法，学完这本书便可入门Python。 （4）示例丰富，理论与实践相结合，读者通过示例代码更容易理解概念并运用到实际开发中。 （5）在基础内容之外，ChatGPT答疑解惑中会探讨一些学习和开发中的常见问题，从而让学习者少走弯路。
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这是一本教师和学生非常值得阅读的书。
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