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人工智能数学基础与Python机器学习实战 从推公式到做开发:从人工智能数学基础，到机器学习算法，再到大数据Spark，并利用Python实现算法，后给出了相应实战案例。
本书介绍了机器学习和人工智能的方方面面，并且由浅入深介绍了机器学习算法，逻辑清晰，案例丰富。对于想入门机器学习、人工智能的读者而言，本书是一本极好的参考指南。 杨秀璋 微信公众号 娜璋AI安全之家 的作者，CSDN博客专家 本书对时下的机器学习技术从多个方面进行了详细的介绍，从人工智能数学基础，到常见的机器学习算法，后到大数据Spark，书中都有具体的相关实例，内容全面而丰富，示例通俗易懂，是一本不错的机器学习参考读物。 梁云 微信公众号 算法美食屋 的作者，把复杂的算法做成美食，出版电子书《20天吃掉那只PyTorch》等 本书讲解了很多机器学习的具体案例，想了解机器学习研究趋势的读者可以阅读本书。本书非常适合初学者作为机器学习的入门书籍。对于想在机器学习甚至深度学习有所建树的初学者，这本书是极*的启蒙书。 殷
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本书是学习用Python编程实现加密算法的初学者指南。本书采用的示例源代码，是几个加密算法及其破解程序，包括凯撒密码、换位加密法、乘数加密法、仿射加密法、简单代替加密法、维吉尼亚加密法等，以及这些加密法的破解程序。本书的后一章还介绍了现代RSA加密法和公钥加密法。 本书适合Python初学者和密码学的初学者，也适合信息安全从业人员。
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拨开笼罩在机器学习知识上方复杂的数学 乌云 。 门槛超低，让数学功底薄弱的读者也可快速入门机器学习。 详解机器学习的应用场景、编程步骤、Python开发包和算法模型性能评估。 结合近100幅示意图，详解机器学习的8个常用算法的基本原理与应用。 通过20多个典型示例和8个综合应用实例，手把手带领读者进行应用实践。 提供79道典型习题，帮助读者巩固和自测所学知识，学习效果更好。 免费提供书中涉及的配套源代码和教学PPT等超值资源。 门槛超低：拨开笼罩在机器学习上方复杂的数学 乌云 ，让不具备深厚数学功底的读者也可以快速入门机器学习。 通俗易懂：尽量避免大篇幅讲解晦涩难懂的专业术语和数学公式，而是用平实的语言将机器学习常用算法的基本原理讲透，并结合大量的图示、示例和实例帮助读者理解，非常符合学习和认知规律。 内容丰富：
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AI可解释性（Python语言版） DeepSeek知识储备,通过构建XAI的方法论体系，形成一组工具和方法，从而解释ML模型产生的复杂结果，帮助人们理解ML模型。
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