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大数据、人工智能时代,无论是市场分析、企业决策制定,还是机器学习、深度学习等,数据处理与分析都是非常重要的工作。本书就针对没有编程经验、想从事数据分析工作的读者,用浅显易懂的语言,结合简洁的代码示例,详细介绍了使用Python进行数据分析所需要的技术。 本书涵盖以下内容: 使用NumPy和pandas学习数据处理和分析的方法。 在Matplotlib中实现数据可视化的方法。 使用scikit-learn实现机器学习的分类和预测。 数据分析中需要的数学和编程基础知识的解说。 收集数据、将数据转换为可分析格式并对其进行处理的方法。
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1. 本课程最大的特点就是面向零基础学生,强调实用,而且全面、简洁,去掉不实用的细枝末节。比如爬虫内容,在有的教材是专门讲一本书,在本课程中一周学时即可解决。本课程的教学设计来源于北京大学 文科计算机基础 课程的教学,特别能够注意到初学者常犯的错误,避免初学者踩坑浪费时间。 2. 本书配套慕课在中国大学慕课平台选课人数众多,每学期有上万人选择本科。 3. 本书配套资源丰富,有慕课,还有在线教学网站,可方便老师进行在线教学管理。
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Python预训练视觉和大语言模型 DeepSeek工作原理 大模型数据集构建、预训练、微调、评估和部署的一站式解决方案。Amazon SageMaker 首席工程师作序推荐。
基础模型永久改变了机器学习。从BERT到ChatGPT,从CLIP到Stable Diffusion,当数十亿个参数、大数据集与成百上千个GPU相结合时,结果刷新了纪录。《Python预训练视觉和大语言模型》呈现的真知灼见和示例代码将帮你在AWS和Amazon SageMaker上从头开始预训练和优化基础模型,并将它们应用到整个组织的数百个用例中。 《Python预训练视觉和大语言模型》由经验丰富的AWS和机器学习专家Emily Webber撰写,涵盖的内容十分广泛,包括构思项目,准备数据集,训练、评估和部署大型语言、视觉及多模态模型。本书循序渐进地讲述基本概念并列举实例,指导你预训练和准备数据集及模型,配置环境,并训练、微调、评估、部署和优化基础模型。 学习本书后,你将能按照缩放法则在多个GPU上分布模型和数据集,消除偏差,实现高吞吐量以及构建部署管道。最后,你将完全有能力开发个人
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数据科学导论:Python语言实现 [意]阿尔贝托·博斯凯蒂(AlbertoBoschetti)卢卡 机械工业出版社 9
本书首先介绍如何设置基本的数据科学工具箱,然后带你进入数据改写和预处理阶段,这一部分主要是阐明所有与核心数据科学活动相关的数据分析过程,如数据加载、转换、修复以及数据探索和处理等。通过主要的机器学习算法、图形分析技术,以及所有易于表现结果的可视化工具,实现对数据科学的概述。 本书对上一版内容进行了全面拓展和更新,涵盖新版的Jupyter Notebook、NumPy、pandas和Scikit-learn等的新改进。此外,还介绍了深度学习(借助在Theano和Tensorflow平台上运行的Keras库)、漂亮的可视化(使用Seaborn和 ggplot)和Web部署(使用bottle)等新内容。 本书行文过程以数据科学项目为主体,辅以整洁的代码和简化的示例,能帮助你理解与项目相关的潜在原理和实际数据集。
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本书涵盖R和Python两种主流语言,其优点在于其结构,每一章的每一节内容都是按照“准备工作—处理流程—工作原理”的方式组织,这种组织形式非常适合一边实践一边学习(learn-by-doing)。
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本书适合入门学习Python3的读者,也适用于对编程一无所知,但渴望用编程改变世界的朋友!本书提倡理解为主,应用为王。本书前半部分讲解Python3的基础语法和高级特性,后半部分围绕着Python3在爬虫、Tkinter和游戏开发等实例上的应用。本书着重培养读者对编程的兴趣,提高你编写代码的水平,以及锻炼读者的自学能力。最后,本书贯彻的核心理念是:实用、好玩,还有参与。
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