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【新华书店】 语音与音乐信号处理轻松入门 基于Python与PyTorch,9787302679110,清华大学出版社 全新正版 正规发票 多仓就近发货！团购优惠咨询17624066741
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机器学习入门：基于数学原理的Python实战 北京大学旗舰店正版
1.与周志华编写的《机器学习》相比，本书多了对算法的数学原理详细严谨的推导。 2.与李锐翻译的《机器学习实战》相比，本书多了用面向对象思想将算法模块化，并且书中代码在Python 3 环境下运行。 3.为了照顾初学者，本书补充了全书涉及的高等数学、线性代数、概率论与数理统计、Jessen不等式等数学基础知识。
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【官方新书】语音与音乐讯号处理轻松入门（基于Python与PyTorch） 姚利民 音频处理; 语音识别；Java任选
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【新华书店】 机器学习原理与PYTHON实践,9787302681472,清华大学出版社 全新正版 正规发票 多仓就近发货！团购优惠咨询在线客服！
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【新华书店】 蓝桥杯算法入门 Python,9787302673958,清华大学出版社 全新正版 正规发票 多仓就近发货！团购优惠咨询在线客服！
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【新华书店】 Spark和Python机器学习实战 预测分析核心方法 第2版,9787115583819,人民邮电出版社 全新正版 正规发票 多仓就近发货！团购优惠咨询17624066741
机器学习重点关注的是预测——利用历史和未来之间的关系，根据所知道的预测想知道的。机器学习的核心是一种基于数学/算法的技术，本书聚焦于两类能够实现有效预测结果的算法族，并借助当前流行的 Python 语言来展现如何应用这些算法，使掌握机器学习更加简单。本书展示了如何利用 PySpark 将这两类算法扩展到需要使用多个分布式处理器的超大规模数据集上。1.深入浅出，简单术语。本书没有用复杂的数学公式，
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【新华书店】 金融人工智能 用Python实现AI量化交易,9787115594556,人民邮电出版社 全新正版 正规发票 多仓就近发货！团购优惠咨询在线客服！
人工智能和机器学习的广泛应用给当今的许多行业带来了根本性的变革。在金融领域，人工智能技术也已锋芒初露。通过阅读本书，你将了解如何利用神经网络和强化学习等方法，对金融市场的走势做出预测。作者伊夫·希尔皮斯科博士基于多年开发、回测和部署人工智能算法交易策略的实战经验，展示了将人工智能算法应用于金融场景的实用方法。本书包含大量Python示例，有助于你边学边练，轻松复现书中的所有结果。* 学习人
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【新华书店】 AI源码解读 机器学习案例(Python版),9787302577294,清华大学出版社 全新正版 正规发票 多仓就近发货！团购优惠咨询17624066741！
科学技术的发展离不开数学。数学在工程或产品中的体现是程序，对于未来的科学家和工程师来说，通过计算机编程进行数学计算是一种重要的能力。《MATLAB高等数学分析》就是培养读者掌握这种能力的一部专业图书。本书紧紧围绕我国高等院校普遍开设的“高等数学”课程教材，通过MATLAB编程的方法，进行科学的推理与演算，将书中的重要数学理论通过MATLAB程序设计实例呈现出来。这种通过MATLAB实践的项目式学习
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零基础学机器学习 人工智能教程籍，深入浅出神经网络与深度学习入门，基于python框架算法，机器学习入门小白书，与小冰一起课堂培训丰富的实战案例赠送全书实例源代码、案例数据集。
零基础入门机器学习技术，该怎么学？ 面对机器学习庞大的知识体系，觉得无法上手？ 人工智能的算法、理论、技术好抽象，总是看不懂？ 如果你遇到了这些问题，那么这本机器学习 小白书 正是你的选择 硬核 的机器学习书也可以很有趣！ 1.本书以AI菜鸟 小冰 拜师程序员 咖哥 为背景，精心设计了一条贴合零基础读者的入门路线。 2.本书强调实战，书中的案例都源自真实项目，方便读者动手操作和应用，连接入门与业务，力求让大家快速领会机器学习内涵，从而拥有在人工智能领域深耕的能力。 3.所有案例均通过Python及Scikit-learn 机器学习库和Keras 深度学习框架实现，同时还包含丰富的数据分析和数据可视化内容。 4.为读者提供配套全书源代码、和大量案例数据集下载。
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【新华书店】 数学要素 全彩图解 微课 Python编程,9787302628507,清华大学出版社 全新正版 正规发票 多仓就近发货！团购优惠咨询17624066741
这是一套前所未见的数学书，更是一套具备极高颜值的书。姜伟生博士自谦“*”，实际上他是国际金融企业的金融科技专家。很难想象一位以“术数”为业的金融家具备如此的分享动机，同时，姜博士有着的艺术品位和设计能力，不仅承担了这套书的精深内容，更承担了全系图书的整体设计。希望读者从枯燥的常规数学书中解脱出来，赏心悦目地慢慢走入缤纷的数学宇宙。
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【新华书店】 矩阵力量 线性代数全彩图解 微课 Python编程,9787302632511,清华大学出版社 全新正版 正规发票 多仓就近发货！团购优惠咨询17624066741
前所未见的数学书，更是一套具备极高颜值的书。姜伟生博士自谦“”，实际上他是国际金融企业的金融科技专家。很难想象一位以“术数”为业的金融家具备如此的分享动机，同时，姜博士有着**的艺术品位和设计能力，不仅承担了这套书的精深内容，更承担了全系图书的整体设计。希望读者从枯燥的常规数学书中解脱出来，赏心悦目地慢慢走入缤纷的数学宇宙。
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【新华书店】 TensorFlow神经网络设计——基于Python API的深度学习实战,9787302662235,清 全新正版 正规发票 多仓就近发货！团购优惠咨询在线客服！
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随着AI的发展，软件进入到了以AI Agent为新形态的2.0时代，如何构建AI Agent是真正的将AI落地到企业核心业务的关键技能，本书敏锐的抓住了这一技术拐点，通过分析全球顶级的Coding Agent：Claude Code与Codex，来揭示构建AI Agent的关键技术，并通过基于Python构建一个开源的Coding Agent，展现构建AI Agent的实战方法，是IT从业人员的案
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机器学习和深度学习已经成为从业人员在人工智能时代推荐的技术，被广泛应用于图像识别、自然语言理解、推荐系统、语音识别等多个领域，并取得了丰硕的成果。目前，很多高校的人工智能、软件工程、计算机应用等专业均已开设了机器学习和深度学习的课程，此外，为便于让学生掌握一些大数据的分析和可视化技术，有一些非计算机专业也开设了与机器学习相关的课程。同时，企业中的一些软件开发人员也想学习相关行业中机器学习和深度学习
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Excel机器学习 不懂Python没关系，用Excel也能学机器学习。十余种常用机器学习方法，一步一步轻松学。免费下载Excel示例文件，边学边练。
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人工智能辅助药物设计 人工智能技术在医药研发领域的应用，案例基于Python语言，揭秘人工智能在药物设计开发领域中的核心技术，用AI提升医疗水平
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AI源码解读：机器学习案例（Python版） 融汇科研与教学经验，案例可二次开发利用！阿里巴巴、字节跳动、讯飞智元、腾讯、百度、微软专家联袂推荐！配套程序代码、工程文件、问题解疑、实战案例！
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巧用ChatGPT进行数据分析与挖掘 谢佳标 资深数据专家撰写，详解ChatGPT辅助Python数据分析与挖掘全流程的方法和技巧，零基础成为AI数据分析高手
（1）作者背景权威：R和Python数据分析与挖掘领域的社区领军人物，某大型国资寿险公司数据团队负责人。（2）作者经验丰富：拥有超过16年的数据分析与挖掘经验，擅长使用ChatGPT等AI工具辅助数据分析与挖掘。（3）零编程经验也能成为Python数据分析高手：详细讲解如何巧妙地使用ChatGPT学习Python数据分析与挖掘，大大降低学习门槛，大幅提升学习效率。（4）快速成为AI数据分析达人：围绕数据分析与挖掘的全生命周期，提供了大量使用ChatGPT进行数据分析与挖掘的方法和技巧。（5）通俗易懂，容易上手：采用由浅入深的讲解方式，既适用于 Python 初学者，也适用于有经验的数据分析人员；采用通俗易懂的语言，避免了复杂的数学公式和理论推导。（6）内容丰富，实用性强：内容涵盖了从数据分析基础到高级分析的各个方面，每章都提 供了大量的代码示例，读者可
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金融中的机器学习 聚焦于金融业的机器学习入门教程，书中包含大量基于Python语言的编程项目，理论与实战相结合，金融数据科学家与分析师的晋升宝典，提供配套代码资源下载。
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时间序列分析实战：基于机器学习和统计学 从实战角度介绍时间序列分析中的创新和实例，结合统计法和机器学习技术解决常见问题，提供在线资源（示例代码练习等），兼顾Python和R这两种语言，帮助读者快速上手
天气、股票、心跳都会产生时间序列数据，物联网、数字化医疗和智慧城市的兴起更是产生了大量的时间序列数据。随着数据的规模快速增长，应用机器学习和统计方法进行时间序列分析的做法越来越普遍，也越来越重要。 本书从实战角度介绍时间序列分析中的创新技术和实际用例，帮助你结合使用传统的统计方法和先进的机器学习技术来解决时间序列分析中的常见问题。由于Python和R都是时间序列分析常用的语言，因此本书兼顾这两种语言并对时间序列进行系统的阐释，可以让数据分析师、数据工程师和其他与数据打交道的读者快速上手。 * 发现并整理时间序列数据 * 针对时间序列进行探索性数据分析 * 模拟时间序列 * 存储时间序列 * 为时间序列生成并选择特征 * 测量误差 * 使用机器学习和深度学习分析时间序列 * 评估模型的精度和性能
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精通特征工程 通过Python示例掌握特征工程基本原则和实际应用 增强机器学习算法效果
特征工程是机器学习流程中至关重要的一个环节，然而专门讨论这个话题的著作却很少。本书旨在填补这一空白，着重阐明特征工程的基本原则，介绍大量特征工程技术，教你从原始数据中提取出正确的特征并将其转换为适合机器学习模型的格式，从而轻松构建模型，增强机器学习算法的效果。然而，本书并非单纯地讲述特征工程的基本原则，而是通过大量示例和练习将重点放在了实际应用上。每一章都集中研究一个数据问题：如何表示文本数据或图像数据，如何为自动生成的特征降低维度，何时以及如何对特征进行标准化，等等。*后一章通过一个完整的例子演示了多种特征工程技术的实际应用。书中所有代码示例均是用Python编写的，涉及NumPy、Pandas、scikit-learn和Matplotlib等程序包。- 数值型数据的特征工程：过滤、分箱、缩放、对数变换和指数变换- 自然文本技术
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