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Python语言拥有大量可用于存储、操作和洞察数据的程序库,已然成为深受数据科学研究人员推崇的工具。本书以IPython、NumPy、Pandas、Matplotlib和Scikit-Learn这5个能完成数据科学大部分工作的基础工具为主,从实战角度出发,讲授如何清洗和可视化数据、如何用数据建立各种统计学或机器学习模型等常见数据科学任务,旨在让各领域与数据处理相关的工作人员具备发现问题、解决问题的能力。·IPython和Jupyter:为使用Python提供计算环境·NumPy:用ndarray实现高维数组的高效存储与操作·Pandas:用DataFrame实现带标签?列式数据的高效存储与操作·Matplotlib:实现各种数据可视化·Scikit-Learn:用高效整洁的Python实现重要的机器学习算法
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适读人群 :机器学习入门新手,以及计划跟踪机器学习进展的研发人员 本书是一本在PyTorch环境下学习机器学习和深度学习的综合指南,可以作为初学者的入门教程,也可以作为读者开发机器学习项目时的参考书。 本书讲解清晰、示例生动,深入介绍了机器学习方法的基础知识,不仅提供了构建机器学习模型的说明,而且提供了构建机器学习模型和解决实际问题的基本准则。 本书添加了基于PyTorch的深度学习内容,介绍了新版Scikit-Learn。本书涵盖了多种用于文本和图像分类的机器学习与深度学习方法,介绍了用于生成新数据的生成对抗网络(GAN)和用于训练智能体的强化学习。后,本书还介绍了深度学习的新动态,包括图神经网络和用于自然语言处理(NLP)的大型transformer。 无论是机器学习入门新手,还是计划跟踪机器学习进展的研发人
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适读人群 :·没有任何Python基础的初学者。 ·已掌握Python的入门知识,希望进一步学习核心技术的人员。 ·具备的Python开发能力,缺乏Python实战经验的人员。 ·大专院校及培训学校的老师和学生。 .零基础、入门级的讲解 无论读者是否从事计算机相关行业、是否接触过Python、是否使用Python开发过项目,都能从本书中获益。 .实用、专业的范例和项目 本书结合实际工作中的范例,逐一讲解Python的各种知识和技术,最后还以讲解实际开发项目来总结本书所讲内容,帮助读者在实战中掌握知识,轻松拥有项目经验。 .便于读者随时检测学习成果 每章首页都列出了“本章要点”,以便读者明确学习方向。一些章最后的“实战演练”则根据所在章的知识点精心设计而成,读者可以进行自我检测、巩固所学知识。 .细致入微、贴心提示 本书在讲解过程中设
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