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《Python机器学习一本通》结合了Python和机器学习两个热门领域，通过易于理解的知识讲解，帮助读者学习和掌握机器学习。 全书共20章，分为5篇。其中第1篇为基础入门篇，主要讲述Python机器学习入门、设置机器学习的环境、机器学习基础和统计分析数学基础等内容；第2篇为数据预处理篇，主要讲述了产生和加载数据集、数据预处理等内容；第3篇为机器学习算法篇，主要讲述了回归分析、决策树分析、支持向量机、聚类分析、集成学习、神经网络学习、卷积网络学习和模型评价等内容；第4篇为机器学习应用篇，主要讲述了图像识别、语音识别、期刊新闻分类和图形压缩4个机器学习应用；第5篇为项目实战篇，主要讲述了社交好友分析、电商点击率预估等。 《Python机器学习一本通》适用于想了解传统机器学习算法的学生和从业者，想知道如何高效实现机器
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《Python人工智能开发从入门到精通》主要介绍了Python进行人工智能开发所需的技术、基础设施、核心理念、实施方法与流程，以及实战操作应用。 全书共分3篇。1篇主要讲解了人工智能开发中常用Python编程语言相关入门知识，包括：1章 关于Python与开发环境配置、第2章 Python编程基础、第3章 Python编程进阶；第2篇主要讲解了人工智能开发相关知识的应用，包括：第4章 人工智能简介、第5章 机器学习理论基础、第6章 Python机器学习常用库的应用、第7章 **个机器学习项目、第8章 典型的机器学习算法及应用实战、第9章 深度学习算法理论、第10章 深度学习之TensorFlow；第3篇通过3个综合案例，以神经网络在计算机视觉问题中的重要应用为线索，介绍深度学习人工智能技术在计算机视觉任务中的实践，包括：第11章 人工智能识万物、第3篇：第12章 人工智能知万物、第13章
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本书共分 3 篇，针对 Python 爬虫初学者，从零开始，系统地讲解了如何利用 Python 进行常见的网络爬虫的程序开发。 第 1 篇快速入门篇（第 1 章 ~ 第 9 章）：本篇主要介绍了 Python 环境的搭建和一些 Python 的基础语法知识等、Python爬虫入门知识及基本的使用方法、Ajax 数据的分析和抓取、动态渲染页面数据的爬取、网站代理的设置与使用、验证码的识别与破解，以及 App 数据抓取、数据的存储方法等内容。 第 2 篇技能进阶篇（第 10 章 ~ 第 12 章）：本篇主要介绍了 PySpider 和 Scrapy 两个常用爬虫框架的基本使用方法、分布式爬虫的实现思路，以及数据分析、数据清洗常用库的使用方法。 第 3 篇项目实战篇（第 13 章）：本篇通过 6 个综合实战项目，详细地讲解了 Python 数据爬虫开始与实战应用。本篇对全书内容进行了总结回顾，强化读者的实操水平。 本书案例丰富
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