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Python 深度学习实战：75个有关神经网络建模、强化学习与迁移学习的解决方案【正版】 【正版图书，电子发票】
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Python机器学习实战：基于Scikit-learn与PyTorch的神经网络解决方案 一本书，帮助读者了解和应用机器学习与深度学习
NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn以及Pytorch，一应俱全 涵括常见应用场景，可作为初学者入门指南以及从业者中长期参考手册 深度阐述机器学习环境搭建、数据加载、数值处理、数据分析和可视化 结合理论和实践来解释监督学习、无监督学习、回归算法以及集成学习 通过一个端到端解决方案来解释复杂的卷积神经网络架构、原理和实现 本书分为三个部分。第一部分向您介绍使用 Python 的数字运算和数据分析工具，并深入解释环境配置、数据加载、数值处理、数据分析和可视化。第二部分涵盖机器学习基础知识和 Scikit-learn 库。它还通过理论和实践课程以简单的方式解释了监督学习、无监督学习、回归算法的实现和分类以及集成学习方法。第三部分解释了复杂的神经网络架构，并详细介绍了卷积神经网络的内部工作和实现。最后一章包含 Pytorch 中神经网络的详细
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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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机器学习与深度学习（基于Python实现）智博人工智能技术图书 python机器学习实战 python深度学习 用Python编程解释机器学习和深度学习的算法原理，学习机器学习和深度学习的本质。
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本书从讲解如何在数据科学中应用Python开始，陆续介绍了Python的工作环境，如何用Python分析数据，以及数据挖掘的概念，然后又扩展到机器学书还涵盖了缩减原则、集成方法、*森林、旋转森林和超树等方面的内容，这些都是一个的数据科学专家所掌握的。 阅读本书，你将学会：; 揭示数据科学算法的完整范畴； 地掌握和使用numpy、scipy、scikit-learn和matplotlib等Python库；; 了阶回归方法的建模和变量选择；; 一步理解集成方法的潜在含义及实施；; 在各种各样的数值和文本数据集上解决实际问题；; 熟悉的算法，如梯度提升、*森林、旋转森林等。 本书：; 内容明确且易于跟学；; 甄选重要的任务与问题；; 精心组织编排内容，有效解决问题；; 清晰易懂的讲解方式；; 书中呈现的解决方案能够直接应用到实际问题
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Python概率统计 手把手教你如何利用Python从零开始学习概率论与数理统计!配套教学课件，400多个示例源代码
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倾情打造Abaqus二次开发平台。 Python语言基础 Abaqus的脚本接口 快速建模 自动后处理＼访问输出数据库 监控分析作业＼参数分析＼优化分析 《Python语言在Abaqus中的应用》特色： 概念准确，通过大量实例进行讲解，读者很容易理解。由浅入深，循序渐进的科学编排方式，读者容易掌握。对代码进行详细全面的解释，读者学习过程中没有任何障碍。内容从实际应用出发，文字通俗易懂，深入浅出，读者不需要具备很深的理论知识，即可轻松地使用Python语言进行二次开发。随书光盘给出了重要实例的脚本源代码文件、CAE模型文件、I N P文件和ODB文件，以方便读者学习。
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本书特色 1. 实例众多 学习和掌握一项技能的最简单方式就是多看、多练。本书包含 100 多个趣味实例，这些实例 涉及各个方面，不仅可以用来巩固练习，还可以用来开拓思维，引导小读者编写自己感兴趣的各种 程序。 2. 内容有趣 为了提高小读者的阅读兴趣，本书实例基于生活化的场景，讲述各种有趣的事情，尽量避免各 种枯燥的数学求解问题。例如，讲解出租车如何计费，以及如何为文艺表演评分等。 3. 内容全面 本书涵盖了 Pytho的常用知识点，并且针对每个知识点都配置了一个相应的实例。通过本书， 小读者可以学习每个知识点的使用，同时掌握知识点的组合使用。 4. 由浅入深 考虑到小读者的逻辑思维能力相对较弱，所以本书的内容由浅入深，逐步讲解。首先讲解最为 直观和简单的内容，如输入、输出、变量和常量；然后，逐步过渡到运算、逻辑、数据集
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针对性强。全书内容紧密结合高中信息技术课程，围绕课程中的内容进行深入讲解，并进行适当的扩展，同样也适用于高年级初中生阅读。代码紧跟Python很新版本。书中所有代码适用于Python 3.4.x、Python 3.5.x和Python 3.6.x，以及将要发布的Python 3.7.x。例题丰富、代码纯正、讲解透彻。书中所有例题都配有相应的解析和源代码，并且对重要的源代码都加了注释来说明代码思路以方便理解。形式多样化、内容立体化。书中重点内容通过圆点进行了标记，并通过小技巧、小提示、注意等多种形式方便阅读和理解；另外，书中所有例题和案例都配有相应的，通过扫描可以快速下载源代码，减少代码输入时间，节约宝贵的学习时间。
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