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传统教材的不足：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。 《机器学习线性代数基础：Python语言描述》的优势：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。
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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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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语言实现艾浒北京大学出版社9787301324837 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
《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（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》内容通俗易
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机器学习入门:基于数学原理的Python实战戴璞微,潘斌北京大学出版社9787301308974
机器学习是一门涉及高等数学、线性代数、概率论、统计学和运筹学等领域的交叉学科。机器学习的基础就是数学，这也就要求学习者要有良好的数学基础。为了降低机器学习的学习门槛，本书深入浅出地对机器学习算法的数学原理进行了严谨的推导；并利用Python 3对各种机器学习算法进行复现，还利用介绍的算法在相应数据集上进行实战。本书主要内容包括机器学习及其数学基础；线性回归、局部加权线性回归两种回归算法；Logistic回归、Softmax回归和BP神经网络3种分类算法；模型评估与优化；K-Means聚类算法、高斯混合模型两种聚类算法和一种降维算法 主成分分析。 《机器学习入门：基于数学原理的Python实战》理论性与实用性兼备，既可作为初学者的入门书籍，也可作为求职者的面试宝典，更可作为职场人士转岗的实用手册。本书适合需要全面学习机器学习算法
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机器学习与经济大数据分析 基于Python实现 数字中国·数字经济创新规划 刘征驰 北京大学 9787301349724
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1.书力求简单、实用，坚持以实例为主，理论为辅。 从应用场景切入，围绕新基建的云计算、大数据及人工智能，介绍大数据的概念与特点及典型的产业应用场景，使读者了解大数据项目和机器学习开发过程，能设计不同场景下的项目架构，并做好不同业务下的数据建模。2.Hadoop+spark+Python三合一，内容讲解重点分明，细节具体。本书解析了每个领域内的复杂逻辑和丰富内涵，尽可能让读者用更低的成本，尽快掌握相关技术，紧跟时代步伐。本书大多数章节都包含实训模块，让读者在学完该章节的知识后能够举一反三，学以致用，早日投身新基建。3.布局合理，循序渐进，自有章法。本书先介绍了入门级的容器化工具Docker 与 Kubernetes，然后介绍大数据的常用组件，为读者的后续实践打好基础后，开始讲解机器学习库的相关用法；随着人工智能的快速发展，神经网络及
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（1）真实案例教学：50+完整案例，覆盖股票、期货、加密货币等主流市场。（2）AI深度赋能：DeepSeek智能优化策略、自动生成交易信号、实时风险预警。（3）代码即学即用：提供完整可运行的Python代码、配套数据集。（4）全流程覆盖：从数据采集、策略开发到回测优化、实盘部署。（5）前沿技术融合：整合机器学习、高频交易、AI Agent等很好技术。
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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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机器学习入门 基于数学原理的Python实战 北京大学出版社 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！
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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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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