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Python机器学习经典实例 第2版 监督学习技术、预测建模、无监督学习算法等前沿话题的实例代码展示，用Python库来解决机器学习实际问题，提供本书源代码以及书中彩图文件下载。
本书采用新的方法来处理实际的机器学习和深度学习任务。 本书能够帮助你学会如何使用 Python 生态系统中新的库来构建强大的机器学习应用，指导你使用标准化的方法实现多种机器学习算法，如分类、聚类和推荐引擎等。本书还介绍了如何应用有监督学习和无监督学习技术来解决实际问题。 后，本书结合实例讲解了更先进的技术，包括强化学习、深度神经网络和自动化机器学习等。 读完本书，你将掌握应用机器学习技术所需的各项技能，并能利用整个 Python 生态系统去解决现实问题。 提供本书源代码以及书中彩图文件下载。 本书主要包括以下内容： ■使用预测建模解决实际问题 ■探索数据可视化技术，以实现数据交互 ■学习构建推荐引擎 ■理解如何处理文本数据，并构建分析模型 ■处理语音数据，使用隐马尔可夫模型识别语音中的单词 ■掌握强
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Python大学教程：面向计算机科学和数据科学（英文版） 官方正版
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Python编程与人工智能启蒙李直旭,刘安苏州大学出版社9787567226289
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中国运维领域偶像级专家、腾讯高级系统工程师在天涯社区和腾讯近10年运维实践的经验和智慧结晶不仅详尽介绍了服务监控、数据报表、系统安全等基础模块，而且深入讲解了自动化操作、系统管理、配置管理、集群管理及大数据应用等高级功能，包含4个完整的综合案例
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Python数据处理：如何又快又好 [美]苏珊·E. 麦格雷戈 哥伦比亚大学数据科学研究所主管撰写，涵盖数据整理、数据清洗、数据转换、数据质量检查和数据可视化等内容
数据无处不在，它们蕴含着独特的信息和有价值的故事，本书将帮助你发掘它们。无论你已经开始处理数据，还是想要学习如何处理数据，都能通过本书中的示例与技术学会更好地清洗、评估并分析数据，以形成有意义的洞见，并制作出有说服力的可视化图表。 作者既讲解了基本概念，也给出了专业建议，并且提供了相应的资源来帮助大家学会提取、评估并分析各种数据源和数据格式。另外，作者还讲解了相应的工具，让你能够有效地与他人交流，让对方了解自己通过分析这些数据所得到的观点。本书没有艰深的术语，适合各种水平的数据从业者阅读，无论你是纯粹的新手还是有经验的专业人士，都可以通过本书学会如何驾驭数据。 通过学习本书，你将： ? 使用Python 3.8以上的版本读写和转换各种来源的数据。 ? 理解并使用基本的Python编程技术来整理大规模的数据
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运筹优化常用模型、算法及案例实战——Python+Java实现＜优选包邮好书＞ 正版图书 可开发票
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Python程序设计张莉 著高等教育出版社9787040512427 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
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Python编程双子星：像计算机科学家一样思考Python+Python cookbook 第3三版
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Python机器学习（原书第3版） 美亚畅销书全新升级，曾获《ACM计算评论》年度 佳奖，新增TensorFlow 2、GAN和强化学习等实用内容
本书自第1版出版以来，备受广大读者欢迎。与同类书相比，本书除了介绍如何用Python和基于Python的机器学习软件库进行实践外，还对机器学习概念的必要细节进行讨论，同时对机器学习算法的工作原理、使用方法以及如何避免掉入常见的陷阱提供直观且翔实的解释，是Python机器学习入门之作。它的内容涵盖了众多高效Python库，包括scikit-learn、Keras和TensorFlow等，系统性地梳理和分析了各种经典算法，并通过Python语言以具体代码示例的方式深入浅出地介绍了各种算法的应用，还给出了从情感分析到神经网络的一些实践技巧，这些内容能使你快速解决你和你的团队面临的一些重要问题。
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【】程序员的大脑 编程语言程序设计认知科学python编程C语言java代码编写程序员计算机软件开发书籍
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适读人群 ：本书适合想要学习编程或有编程基础、想要学习Python的人阅读。 1.完整丰富的Python编程教程，不仅介绍编程语言本身，还涉及场景实战、错误排查、程序发布等众多实用内容。 2.程序员实用的编程手册。针对多个应用场景给出解决方案，帮助读者有效避免犯错，提高工作效率。 3.内容循序渐进，深入浅出。从Python的基础知识开始，介绍了数据类型、函数、条件、循环等基本概念，展示了生成器、面向对象编程等具有Python特色的进阶理念，并给出了定位和排除异常、测试代码、调试的方法。 4.提供配套代码，易学易用。
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OpenCV 4.0+Python机器学习与计算机视觉实战 针对使用OpenCV和其他机器学习库开发高级实际应用程序的计算机视觉领域爱好者，以帮助他们掌握相应技能
《OpenCV 4.0 Python机器学习与计算机视觉实战》首先阐述了图像滤镜和特征匹配之类的概念，并介绍了如何使用诸如Kinect深度传感器之类的自定义传感器、如何在3D模式下重建和可视化场景、如何对齐图像以及如何将多幅图像组合为一幅图像等。 在本书的高级项目部分，你将学习到如何通过神经网络识别交通标志和面部情绪，以及如何使用神经网络检测和跟踪视频流中的对象。 学习完本书之后，你将获得实际编程经验，并能熟练地根据特定的业务需求开发自己的高级计算机视觉应用程序。本书还探索了多种机器学习和计算机视觉模型，例如支持向量机（SVM）和卷积神经网络等，这些都有助于你开发自己的实际问题解决方案。
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10余位数据挖掘领域资深专家和科研人员，10余年大数据挖掘咨询与实施经验结晶。从数据挖掘的应用出发，以电力、航空、医疗、互联网、生产制造以及公共服务等行业真实案例为主线，深入浅出介绍Python数据挖掘建模过程，实践性极强。 本书共15章，分两个部分：基础篇、实战篇。基础篇介绍了数据挖掘的基本原理，实战篇介绍了一个个真实案例，通过对案例深入浅出的剖析，使读者在不知不觉中通过案例实践获得数据挖掘项目经验，同时快速领悟看似难懂的数据挖掘理论。读者在阅读过程中，应充分利用随书配套的案例建模数据，借助相关的数据挖掘建模工具，通过上机实验，以快速理解相关知识与理论。 基础篇（第1～5章），第1章的主要内容是数据挖掘概述；第2章对本书所用到的数据挖掘建模工具Python语言进行了简明扼要的说明；第3章、第4
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