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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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适读人群 ：对机器学习、深度学习感兴趣的高校学生及在职人员。 对Python、PyTorch、TensorFlow等感兴趣，并希望进一步提升的高校学生及在职人员。 （1）核心作者在大数据和人工智能领域有着超过20年的工作经验，实战经验丰富，其他几位作者也在大数据和人工智能领域颇有造诣。 （2）作者团队之前还著有《深入理解Spark机器学习》、《Python深度学习：基于TensorFlow》、《自己动手做大数据系统》等书。 （3）本书是《Python深度学习：基于TensorFlow》的姊妹篇。 （4）本书从工具使用、技术原理、算法实现、工程实践等维度全面、系统讲解了深度学习。 （5）本书在内容的选择、安排和表现形式上精心谋划，目的是确保高质量内容的同时，让深度学习的学习门槛大大降低。
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Python语言拥有大量可用于存储、操作和洞察数据的程序库，已然成为深受数据科学研究人员推崇的工具。本书以IPython、NumPy、Pandas、Matplotlib和Scikit-Learn这5个能完成数据科学大部分工作的基础工具为主，从实战角度出发，讲授如何清洗和可视化数据、如何用数据建立各种统计学或机器学习模型等常见数据科学任务，旨在让各领域与数据处理相关的工作人员具备发现问题、解决问题的能力。·IPython和Jupyter:为使用Python提供计算环境·NumPy：用ndarray实现高维数组的高效存储与操作·Pandas：用DataFrame实现带标签?列式数据的高效存储与操作·Matplotlib：实现各种数据可视化·Scikit-Learn：用高效整洁的Python实现重要的机器学习算法
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