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“十三五”高等职业教育规划教材:Python语言及其应用 Python语言及其应用
本书涵盖Python语言程序设计的常用知识,选取典型案例,培养学生广泛地思考和实践如何利用Python语言程序解决各种复杂任务,重点学习如何有效地运用Python语言进行数据采集、科学计算、数据处理、数据可视化和人工智能应用等技术。
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零基础入门Python数据分析与机器学习 9787302589174 清华大学出版社
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语音与音乐信号处理轻松入门(基于Python与PyTorch)<优选包邮好书> 正版图书 可开发票
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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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基于Python的无监督学习 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。
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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Python编程轻松进阶 《Python编程快速上手》作者又一力作,《python编程从入门到实践》读者进阶Python推荐读物,理解代码底层逻辑,像职业程序员一样使用Python
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