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《AI可解释性(Python语言版)》的出版恰逢其时,通过构建XAI的方法论体系,形成一组工具和方法,从而解释ML模型产生的复杂结果,帮助人们理解ML模型。本书从不可知论、依赖模型方法或内在可解释性构建了人工智能模型方法论,从全局可解释性和局部可解释性两个方面来回答AI 是什么 为什么以及 如何做 等方面的问题。本书适合人工智能从业者、计算机科学家、统计科学家以及所有对机器学习模型可解释性感兴趣的读者阅读。
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(1)作者背景权威:作者是香港智友数字科技CEO、复旦大学EMBA、加拿大里贾纳大学计算机科学专业(人工智能方向),两家商业银行总行风险管理部和大数据风控部主要负责人(信贷千亿放款规模)。 (2)作者经验丰富:资深AI编程教育专家,在AI编程与数字化转型领域有丰富的产业经验,推动了多个AI技术在传统行业的落地应用,深度参与企业数字化转型项目。 (3)内容系统全面:全面讲解AI编程助手、Python基础、项目开发的核心技术,以及基于DeepSeek和Windsurf的AI编程学习体系、方法与实战的技术细节和路径。 (4)案例丰富实用:书中详细讲解了数据分析报告生成系统、自动化日报工具、本地事务提醒助手等各种实用的项目级案例。
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趣味微项目,轻松学Python 谁说学习编程一定很枯燥?本书用21个谜题和游戏的方式讲解Python的基础知识,使读者做每个练习时一边获得娱乐,一边学会文本处理、基本算法,以及列表和字典的用法。本书是Python菜鸟获得自信和经验的理想教科书。 项目虽小,收获却大。本书每章帮助读者完成一个新的Python程序挑战,包括密码生成器、押韵器、扰码器等。完成这些有趣的练习后,读者将从一个Python初学者成长为一个自信的程序员,并在此过程中度过一段美好的时光。 Python编程练习与解答 《Python编程练习与解答》通俗易懂,精选186道涵盖各学科和日常生活的实用练习题,帮助程序员扎实掌握基础知识,提高编程技能。还提供一部分练习的答案,其中的注释指出解题技巧或Python语法要点。 这个新版本对上一版做了全面更新,呈现更多基础知识,简明扼要地
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案例驱动式Python基础与应用(慕课版) 随书赠送任课老师教学资源:电子课件、教学视频、程序源码、习题答案和慕课课程(见内容简介网址),获取地址见书前言二维码。教材服务QQ:1815317009
图书特色 ●本书为学银在线慕课课程 案例驱动式Python基础与应用 的同步配套教 材,线上线下同步学习。 ● 案例 知识 双主线,案例融入知识点,知识点反哺案例,案例与知识点相辅相成。 ●每章通过一个版本迭代、层层递进的案例贯穿,符合学习者的认知过程。 ●免费提供全套教学资源(电子课件、教学视频、程序源码、习题答案等),便于教学和自学。
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![Python机器学习 预测分析核心算法 [美]Michael Bowles(鲍尔斯) 著;沙嬴、李鹏 译 人民邮电出版社](images/model/guan/url_none.png)
Python机器学习 预测分析核心算法 [美]Michael Bowles(鲍尔斯) 著;沙嬴、李鹏 译 人民邮电出版社 【速开发票,优质售后,支持7天无理由退换】
在学习和研究机器学习的时候,面临令人眼花缭乱的算法,机器学习新手往往会不知所措。本书从算法和Python语言实现的角度,帮助读者认识机器学习。 本书专注于两类核心的“算法族”,即惩罚线性回归和集成方法,并通过代码实例来展示所讨论的算法的使用原则。全书共分为7章,详细讨论了预测模型的两类核心算法、预测模型的构建、惩罚线性回归和集成方法的具体应用和实现。本书主要针对想提高机器学习技能的Python开发人员,帮助他们解决某一特定的项目或是提升相关的技能。
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Python编程与人工智能启蒙 李直旭,刘安主编 苏州大学出版社 文化、科学、教育、体育 正版保障·七天无理由退换·企业采购/团购咨询客服享大额优惠
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《计算机科学丛书:Python语言程序设计》特色 以“基础先行”方法介绍基本程序设计概念和方法,帮助学生循序渐进地学习所有必需和重要的基本概念。 以“问题驱动”方法讲授程序设计技术,强调问题求解,而非语法。通过广泛的趣味性实例(涉及数学、自然科学、商业、金融、游戏、动画和多媒体领域)来激发学生的学习兴趣,为求解这些问题,适时地引入相关的语法和库。 可以灵活介绍GUI相关主题。~6章使用内置的Turtle图形模块,其余部分使用Tkinter,这两种工具都是简单、易学的程序设计教学工具。每章的开始都有GUI实例,每章末尾还有专门的GUI练习。
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精通Twisted:Python事件驱动及异步编程马克·威廉姆斯(Mark Williams) 著;黄凯 谭梦迪 华龙宇 正版旧书,保证质量,此书为单本而非一套,电子发票!
本书探讨了Twisted,一种基于Python的事件驱动型网络引擎框架,并讲解了几个流行的应用程序项目。Twisted由社区引领者们所开发,他们不仅为上述项目做出了巨大贡献,同时也分享了他们来之不易的见解和经验。 本书第①部分首先介绍事件驱动型编程,解释Twisted之所以独特的缘由,然后详细阐述Twisted的设计思路,如何通过增强可测试性来解决事件驱动型编程中所固有的可靠性、调试和从头到尾的因果关联等难题。本书还介绍了异步编程,强调了函数、Deferred和协程的重要性,然后通过treq和Klein这两个流行的应用程序演示了基于Twisted的Web API 编写和调用。 本书第②部分介绍了多个Twisted项目案例。每个案例都描述了项目如何融入Twisted生态,以及其在Twisted生态中所发挥的作用,通过具体的示例使读者能够更快地跟上节奏。读者也可以通过参考资料来获取更深
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利用Python实现概率、统计及机器学习方法(原书第2版) 涵盖概率论、统计学和机器学习领域的关键思想,阐释如何基于Python模拟、概念化和可视化随机统计过程
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