
循序渐进,知识全面:本书站在初学者的角度,围绕Python的自动化技术展开讲解,从初学者基础知识着手,循序渐进地介绍了自动化程序开发和实现的各种知识,内容难度适中,由浅入深,实用性强,覆盖面广,条理清晰,且具有较强的逻辑性和系统性。 实例丰富,扩展性强:本书每个知识点都单独以一个项目为例进行讲解,力求让读者更容易地掌握知识要点。本书实例经过作者的精心设计和挑选,根据编者的实际开发经验总结而来,涵盖在实际开发中遇到的各种问题。 基于理论,注重实践:在讲解的过程中,不仅介绍理论知识,而且安排了综合应用实例或小型应用程序,将理论应用到实践中,加强读者的实际开发能力,巩固开发技能和相关知识。
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PYTHON数字信号处理 赵春江 著 程序设计(新)专业科技 籍 人民邮电出版社 可开发票,保证正版
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Python语言拥有丰富的针对数学的扩展库:NumPy库支持高维度矩阵运算,内含大量针对数组运算的函数。Matplotlib为Python语言提供了绘图扩展;SciPy库支持线性代数、微积分、概率统计等;SymPy库使得Python语言能够支持符号计算。本书从Python的基本用法到数学问题的背景、原理及实际用法等都介绍得简明易懂。在熟悉Python的基本语法结构之后,如果能够熟练掌握这些库的使用方法,则在日后的工作和学习中,完全可以使用Python来处理遇到的数学问题。
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Python玩转数学问题 轻松学习NumPy、SciPy和Matplotlib【新华书店总店自营店】 正版图书 正规发票 多仓就近发货 85%城市次日送达!团购优惠咨询:13284178503
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PYTHON数据分析和可视化基础开发教程(微课版)夏敏捷宋宝卫 计算机与网络书籍
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Python机器学习技术模型关系管理,电子工业出版社【新华书店总店旗舰店】 新华正版全新 正规发票 多仓就近发货 85%城市次日送达!团购优惠咨询:13284178503
《Python机器学习技术:模型关系管理》以案例分析为主线介绍不同的集成学习方法,首先阐述弱集成学习如何解决项目痛点问题,然后以痛点为起点,集中讨论强集成学习如何解构子项目问题,最后通过深度学习分析非结构化数据。 《Python机器学习技术:模型关系管理》的核心框架: ?特征工程技术 ?机器学习算法 ?弱集成学习:决策树集成 ?强集成学习:“特征工程+机器学习”集成 ?混合专家:“神经网络+神经网络”集成 特色卖点: ?以小数据为启程,重点阐述大数据技术的原理与流程 ?应用常用依赖包,编写简洁代码,实现数据分析 ?以集成学习为核心知识点,展开对相关知识的讨论 ?借助描述性案例讲解模型配置,借助项目案例讲解数据挖掘流程 ?以描述性挖掘、归因性探索、预测性应用并举的方式分析案例 ?行为中涉及的数学公式大多辅以图形理解,对数理知
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PYTHON数据分析和可视化基础开发教程(微课版)夏敏捷宋宝卫清华大学出版社9787302677529 计算机与网络书籍 【本店支持开发票 如需帮助请联系客服】
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PYTHON语言程序设计 刘国瑞,张良环,高萌 著 程序设计(新)专业科技 正版图书籍 北京希望电子出版社
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![【正版】 Python核心编程 第3版 习题解答 [美]卫斯理·春(WeleyChun) 人民邮电出版社 9787115](images/model/guan/url_none.png)
【正版】 Python核心编程 第3版 习题解答 [美]卫斯理·春(WeleyChun) 人民邮电出版社 9787115
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PYTHON漫游数学王国——离散数学与组合数学 毛悦悦、毕文斌 著 清华大学 编程语言 程序设计(新)F
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Python机器学习:基于PyTorch和Scikit-Learn
适读人群 :机器学习入门新手,以及计划跟踪机器学习进展的研发人员 本书是一本在PyTorch环境下学习机器学习和深度学习的综合指南,可以作为初学者的入门教程,也可以作为读者开发机器学习项目时的参考书。 本书讲解清晰、示例生动,深入介绍了机器学习方法的基础知识,不仅提供了构建机器学习模型的说明,而且提供了构建机器学习模型和解决实际问题的基本准则。 本书添加了基于PyTorch的深度学习内容,介绍了新版Scikit-Learn。本书涵盖了多种用于文本和图像分类的机器学习与深度学习方法,介绍了用于生成新数据的生成对抗网络(GAN)和用于训练智能体的强化学习。后,本书还介绍了深度学习的新动态,包括图神经网络和用于自然语言处理(NLP)的大型transformer。 无论是机器学习入门新手,还是计划跟踪机器学习进展的研发人
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Python可解释AI实战 [法]丹尼斯·罗斯曼(DenisRothman)著,叶伟 译 清华大学出版社 9787302
怎样才能有效地向A业务和利益相关者解释Al的决策?你需要仔细规划、设计和可视化。要解决的问题、模型以及变量之间的关系通常是微妙、出乎意料和复杂的。 《Python可解释AI(XAI)实战》通过几个精心设计的项目让你在实践中掌握众多XAI工具和方法,而不是仅仅停留在理论和概念上。你将动手构建模型,可视化解释结果,并集成XAI工具。 你将使用Python、TensorFlow 2、Google Cloud XAI平台、Google Colaboratory和其他框架构建XAI解决方案,以打开机器学习模型的黑匣子。本书涵盖多个可在整个机器学习项目生命周期中使用的Python开源XAI工具。 你将学习如何探索机器学习模型结果,检查关键影响变量和变量关系,检测和处理偏见和道德伦理及法律问题,以及将机器学习模型可视化到用户界面中。 读完这本书,你将深入了解XAI的核心概念并掌握多个XAI工具和方法。
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《Python GUI设计——tkinter菜鸟编程》是首先使用tkinter设计GUI的中文Python书籍之一;为了详细讲解GUI设计,本书共使用了270个程序实例,详细讲解各种Widget的用法。
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