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Python统计机器学习 金森敬文 水利水电出版社 9787522615011
读者对象:想学习人工智能、机器学习、深度学习、统计分析、数据分析的所有人员。 要想熟练使用机器学习,理解基于概率、统计的数据分析基础理论是不可或缺的。因此,本书从Python的简单使用方法开始讲解了概率、统计的基础知识,以及基于统计模型的机器学习方法,涵盖回归分析、聚类分析、支持向量机、稀疏学习、决策树、集成学习、高斯过程模型、密度比估计等,内容比较全面,可以让读者很好地了解和掌握Python在统计机器学习中的应用方法。
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Python编程与人工智能启蒙 李直旭,刘安,李直旭,刘安 苏州大学出版社 9787567226289
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Python深度学习 [美]弗朗索瓦·肖莱(Franc·oisChollet)著,张亮 译 人民邮电出版社 978711
近年来,深度学习在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了非凡的进展。从机器翻译和文本生成到自动驾驶和虚拟助手,我们受益于深度学习技术的逐渐普及。然而,深度学习还远未发挥潜力。欢迎来到深度学习的世界!在这个规模呈爆发式增长的领域,仍有许多“宝藏”等待你去发掘。 本书由流行深度学习框架Keras之父弗朗索瓦 肖莱执笔,不用数学公式,而用Python代码帮助你直观理解深度学习的核心思想。本书在第1版的基础上进行了大幅更新和增补,以体现深度学习领域的快速发展。 - Keras和TensorFlow入门:详解实践深度学习所需的知识 - 神经网络入门:分类与回归 - 计算机视觉、时间序列预测、生成式深度学习 - 新增Transformer架构的原理及用法 - 新增机器学习的工作流程 - 随书提供Jupyter notebook,采用TensorFlow 2.6
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Python神经网络项目实战 詹姆斯·洛伊(JamesLoy)著,艾凌风 译 人民邮电出版社 9787115549204
适读人群 :本书需要读者具备的Python编程知识,适合数据科学家、机器学习从业人员以及对神经网络感兴趣的读者阅读。 1.本书介绍神经网络和深度学习的基本概念的同时还讲解了基于Python实现神经网络时用到的函数库。 2.本书包含神经网络在不同领域中实际应用的案例,包括费用预估、图像分类、语义分析等。对于每个案例,本书提供了完整的问题描述以及解决该问题所需要的神经网络架构。不仅如此,本书还介绍了选择特定算法的原因以及一步步实现该解决方案的Python代码。 3.在学习本书的过程中,读者将获得基于流行Python函数库(例如Keras)来实现并训练神经网络的实际使用经验。 4.在读完本书后,读者不仅可以掌握多种不同类型的神经网络架构,还能够使用Python语言创建多个AI项目来丰富自己的作品集和项目经历。
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掌控Python(人工智能之语音识别) 程晨 科学出版社 9787030721051
适读人群 :有Python基础而想要学习语音识别内容的读者,青少年编程、中小学生 本书内容实用,贴近行业发展前沿,结构合理,读者群广泛
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网络工程师的Python之路:网络运维自动化实战(第2版) 王印 电子工业出版社 9787121450273
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金融人工智能:用Python实现AI量化交易 [德]伊夫·希尔皮斯科(YvesHilpisch)著,石磊磊,余宇新,李煜
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TensorFlow深度学习——手把手教你掌握100个精彩案例(Python版) 柯博文 清华大学出版社 9787302
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机器学习案例分析(基于Python语言) 王恺,闫晓玉,李涛 电子工业出版社 9787121381812
本书共5 章内容,主要结合目前流行的人工智能编程语言Python 对机器学习案例进行分析,介绍 机器学习的相关理论,并展示使用机器学习方法解决实际应用问题的具体过程。本书包括基础知识、 分类案例、聚类案例、回归预测案例和综合案例,力争通过通俗易懂的案例和代码分析使读者快速掌 握机器学习的具体应用方法。本书既适合计算机相关专业人员,也适合非计算机相关专业人员阅读。 理论性强,较难理解的内容统一放在了附录A 中,这部分内容适合具备理论基础、对机器学习理 论推导有兴趣的读者。 本书可以作为我国高校计算机专业学生和非计算机专业理工科学生机器学习入门课程的教材。
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Python深度学习(第2版) 伊万·瓦西列夫,詹马里奥·斯帕卡尼亚,丹尼尔·斯莱特,彼得·罗兰茨,瓦伦蒂诺·佐卡著,杨
本书既包含机器学习、深度学习、强化学习理论,又包括深度神经网络、高性能算法、Python框架训练、生成模型;既包含计算机视觉、自然语言处理、语音识别的相关知识,又包含游戏深度强化学习应用、自动驾驶深度学习应用,通过本书学习,你将能够: l 掌握神经网络和深度学习过程背后的数学理论 l 使用卷积网络和胶囊网络研究和解决计算机视觉挑战 l 使用变分自动编码器和生成对抗性网络解决生成性任务 l 使用循环网络(LSTM和GRU)和注意力模型实现复杂的NLP任务 l 探索强化学习,了解行为体在复杂环境中的行为方式 l 了解深度学习在车辆自动驾驶和游戏深度强化学习中的应用
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Python机器学习实战案例(第2版) 赵卫东,董亮 清华大学出版社 9787302601241
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人工智能采集和分析基础(Python版) 盛鸿宇 西安电子科技大学出版社 9787560665801
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