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由机器学习驱动的人工智能领域在过去十年中经历了一些惊人的变化。从一个纯粹的学术和研究领域开始，已经跨越多个领域，进入多个行业。包括推荐系统、自动驾驶技术、图像/语音/文本处理等技术正在多个领域广泛应用，并取得了巨大的商业价值。机器学习是人工智能的组成部分，是人工智能的核心。 由于多个领域的广泛应用，催生了巨大的人才需求，为此，近年来，各高校纷纷开设智能科学与技术专业，人工智能专业，数据科学与大数据专业。传统的计算机科学与技术专业，软件工程专业也开设人工智能方向。机器学习是其中重要的核心课程，学习和掌握机器学习技术具有巨大的社会需求。 目前很难选择一部适合应用类高校学生特点的机器学习，在次背景下，我们选择编写以面向实际应用，以理论学习与案例应用并重的机器学习。
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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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使用Python进行无监督学习实践，如何编写利用无标签数据的机器学习解决方案。 很多业内专家认为无监督学习是人工智能的下一个前沿，可能把握着进入通用人工智能的钥匙。因为世界上绝大部分数据是无标签的，传统的监督学习不能使用到它们。无监督学习通过另外的方法可以使用到这些无标签的数据集从而发现数据深层的有价值的数据模型，这些模型可能是人类自身也无法发现的。 作者Ankur Patel通过两个简单的、可应用于生产的Python框架向您展示了如何应用无监督学习:Scikit-learn和包含Keras的TensorFlow。通过代码和亲身操作的实例，数据科学家将发现数据中难以发现的模型：检测数据中的异常、进行自动特征工程和选择、生成合成数据集等，并获得更深层次的业务洞察力。您所需要的只是一些编程和机器学习经验就可以开始学习本书。 研究人员、工程师和学生
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