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Python数学建模算法与应用 阅读该书有助于读者提高分析问题和解决问题的能力。
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基于Python的因果推断 计算机-编程-语言-Python
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Python网络爬虫权威指南 第2版 Python 3网络爬虫开发入门书籍 全面介绍网页抓取技术 解决Web数据采集、转换和使用中的诸多常见问题和痛点
作为一种采集和理解网络上海量信息的方式,网页抓取技术变得越来越重要。而编写简单的自动化程序(网络爬虫),一次就可以自动抓取上百万个网页中的信息,实现高效的数据采集和处理,满足大量数据需求应用场景。 本书采用简洁强大的Python语言,全面介绍网页抓取技术,解答诸多常见问题,是掌握从数据爬取到数据清洗全流程的系统实践指南。书中内容分为两部分。*部分深入讲解网页抓取的基础知识,重点介绍BeautifulSoup、Scrapy等Python库的应用。第二部分介绍网络爬虫编写相关的主题,以及各种数据抓取工具和应用程序,帮你深入互联网的每个角落,分析原始数据,获取数据背后的故事,轻松解决遇到的各类网页抓取问题。第2版全面更新,新增网络爬虫模型、Scrapy和并行网页抓取相关章节。 - 解析复杂的HTML页面 - 使用Scrapy框架开发爬虫 - 学习
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Python可解释AI(XAI)实战 DeepSeek知识储备,打开机器学习模型的黑匣子,深入了解 XAI 的核心概念,掌握多个XAI工具和方法。随书赠送源代码,获取地址见书封底二维码。
怎样才能有效地向A业务和利益相关者解释Al的决策?你需要仔细规划、设计和可视化。要解决的问题、模型以及变量之间的关系通常是微妙、出乎意料和复杂的。 《Python可解释AI(XAI)实战》通过几个精心设计的项目让你在实践中掌握众多XAI工具和方法,而不是仅仅停留在理论和概念上。你将动手构建模型,可视化解释结果,并集成XAI工具。 你将使用Python、TensorFlow 2、Google Cloud XAI平台、Google Colaboratory和其他框架构建XAI解决方案,以打开机器学习模型的黑匣子。本书涵盖多个可在整个机器学习项目生命周期中使用的Python开源XAI工具。 你将学习如何探索机器学习模型结果,检查关键影响变量和变量关系,检测和处理偏见和道德伦理及法律问题,以及将机器学习模型可视化到用户界面中。 读完这本书,你将深入了解XAI的核心概念并掌握多个XAI工具和方法。
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(1)介绍机器学习、深度学习等基础知识,阐述与TensorFlow互补的深度学习模型技术,探讨TensorFlow流行的原因; (2)使用Flask轻量级框架在Web上提供已训练的深度学习模型,给出建立浅神经网络的实用案例; (3)介绍数据增强和批处理规范化方法,给出使用MNIST数据集训练卷积神经网络的实用案例; (4)介绍序列数据与递归神经网络,基于IMDB影评系统给出递归神经网络的实用案例; (5)研究自然语言处理与推荐系统,给出深度自然语言处理及深度协同过滤的实用案例; (6)详细介绍自动编码器的理论应用以及使用tf-agent模型的强化学习,给出基于Fashion MNIST数据集的图像降噪实用案例; (7)详细介绍生成对抗网络,基于MNIST数据集实现生成对抗网络生成文本、图像或声音等应用。
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大数据、人工智能时代,无论是市场分析、企业决策制定,还是机器学习、深度学习等,数据处理与分析都是非常重要的工作。本书就针对没有编程经验、想从事数据分析工作的读者,用浅显易懂的语言,结合简洁的代码示例,详细介绍了使用Python进行数据分析所需要的技术。 本书涵盖以下内容: 使用NumPy和pandas学习数据处理和分析的方法。 在Matplotlib中实现数据可视化的方法。 使用scikit-learn实现机器学习的分类和预测。 数据分析中需要的数学和编程基础知识的解说。 收集数据、将数据转换为可分析格式并对其进行处理的方法。
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深度学习的数学——使用Python语言 用代码阐释数学,了解程序设计的精髓,打牢深度学习和神经网络背后的数学基础。
1.做中学,从代码来理解深度学习的数学 从本质上讲,这是一本数学书。但是,本书将使用代码来说明概念,而不是证明和练习。深度学习是一门应用学科,作者认为做中学,你才能理解它。因此,本书将使用代码来弥合纯数学知识和动手实践之间的差距。 2.循序渐进,从基础到进阶,从入门到精通 本书各章内容相辅相成,基础章节后面紧跟进阶的数学主题,最后讲解深度学习算法,涉及前面章节中涵盖的所有内容。一般而言,读者可以从前向后通读本书,对于熟悉的主题,则可以跳过。
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基于Python的金融分析与风险管理(畅享版)拓展卷 斯文博士力作,带你用Python探索金融风险管理的新思路,提高 Python 编程的实践能力
斯文博士倾力创作 Python金融三剑客 之 拓展卷 。 本书围绕期权和风险价值展开讲解,结合期权定价、期权风险、期权交易策略、期权延伸性应用、风险价值等主题。 本书阐述了Python的实践应用,通过丰富的案例演示了Python在金融实务中的强大魅力。 购书读者可免费获得配套案例数据和彩图文件,进一步提高学习效率。
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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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