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1.104幅图表展示，降低理解难度。2.知识点丰富，满足机器学习所需数学知识。3.基于Python编程的“小试牛刀”，检验学习效果。4.20个“专家点拨”，帮助读者答疑解惑。5.数学思想和人工智能解决方案的有效实践。6.提供书中相关案例的源代码，方便读者学习参考。
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本书介绍了机器学习和人工智能的方方面面，并且由浅入深介绍了机器学习算法，逻辑清晰，案例丰富。对于想入门机器学习、人工智能的读者而言，本书是一本极好的参考指南。杨秀璋——微信公众号“娜璋AI安全之家”的作者，CSDN博客专家本书对时下的机器学习技术从多个方面进行了详细的介绍，从人工智能数学基础，到常见的机器学习算法，最后到大数据Spark，书中都有具体的相关实例，内容全面而丰富，示例通俗易懂，是一本不错的机器学习参考读物。梁云——微信公众号“算法美食屋”的作者，把复杂的算法做成美食，出版电子书《20天吃掉那只PyTorch》等本书讲解了很多机器学习的具体案例，想了解机器学习研究趋势的读者可以阅读本书。本书非常适合初学者作为机器学习的入门书籍。对于想在机器学习甚至深度学习有所建树的初学者，这本书是不错的
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机器学习数学基础（Python语言实现） 周洋张小霞 著 北京大学出版社
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数学是机器学习绕不开的基础知识，传统教材的风格偏重理论定义和运算技巧，想以此高效地打下机器学习的数学基础，针对性和可读性并不佳。本书以机器学习涉及的线性代数核心知识为重点，进行新的尝试和突破：从坐标与变换、空间与映射、近似与拟合、相似与特征、降维与压缩这5个维度，环环相扣地展开线性代数与机器学习算法紧密结合的核心内容，并分析系统和图像压缩两个实践案例，在介绍完核心概念后，还将线性代数的应用领域向函数空间和复数域中进行拓展与延伸；同时极力避免数学的晦涩枯燥，充分挖掘线性代数的几何内涵，并以Python语言为工具进行数学思想和解决方案的有效实践。 《机器学习线性代数基础：Python语言描述》适合实践于数据分析、信号处理等工程领域的读者，也适合在人工智能、机器学习领域进行理论学习和实践，希望筑牢
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（1）本书面向零基础读者，无须额外的背景知识即可学习Python。本书讲解细致，便于读者由浅入深地学习。（2）内容系统、体系完整，可以帮助读者快速全面地了解Python的基本语法并掌握开发能力。（3）理论与实践相结合，每个理论都有对应的代码示例，读者参考代码示例完成编写，就可以看到实践效果。（4）本书配有实训与问答，方便读者阅读后尽快巩固知识点，做到举一反三、学以致用。（5）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提高学习和开发的效率。
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《码上行动：利用Python与ChatGPT高效搞定Excel数据分析》在理论方面和实践方面都讲解得浅显易懂，能够让读者快速上手，一步步学会使用Python与Excel相结合进行数据处理与分析。 全书内容分3个部分共12章。第1~4章为入门部分，主要介绍什么是数据分析，以及Python的编程环境和基础语法知识。第5~9章为进阶部分，主要介绍数据处理和分析的各种方法。第10~12章为实战部分，这部分的3个实例综合了《码上行动：利用Python与ChatGPT高效搞定Excel数据分析》前面部分的知识点，介绍了如何结合Python与Excel在实际工作中进行数据处理与分析操作。 《码上行动：利用Python与ChatGPT高效搞定Excel数据分析》内容由浅入深，且配有案例的素材文件和代码文件，便于读者边学边练。《码上行动：利用Python与ChatGPT高效搞定Excel数据分析》还创新性地将ChatGPT引入教学当中，给读者带来全新的
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机器学习线性代数基础(Python语言描述) 张雨萌著 线性代数是机器学习的基石 从多方面理解线性代数与机器学习的核心内
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