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Python基础实例教程（微课版）韦玮人民邮电出版社9787115487131 正版图书保证质量 七天无理由退货让您购物无忧
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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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本书读者对象为：想学习深度学习算法的机器学习工程师、数据科学家、人工智能开发人员，以及有一定Python编程和机器学习经验，想进一步学习神经网络和深度学习技术的所有人。 本书以实践的形式详细介绍了从基础到高级的一些流行的深度学习算法，并通过TensorFlow对这些算法进行了编程实现。通过本书，读者将深入了解每一种算法、算法背后的数学原理，以及各种算法的实现方法。学完本书后，读者将具备在自己的项目中实现深度学习所需的技能。 1、构建自己的神经网络的方法及TensorFlow的使用方法。 2、梯度下降算法及变体的应用方法及编程实现，如 NAG、AMSGrad、Adadelta、Adam、Nadam 等。 3、循环神经网络RNN、卷积神经网络CNN和长短期记忆网络LSTM的工作原理。 4、卷积网络和胶囊网络的各种架构、背后的数学知识及在TensorFlow的编程实现。 5、如何让机器使用
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Python贝叶斯分析【正版图书，满额减，电子发票】 【正版】
本书介绍了贝叶斯统计中的主要概念，以及将其应用于数据分析的方法。本书采用编程计算的实用方法介绍了贝叶斯建模的基础，使用一些手工构造的数据和一部分简单的真实数据来解释和探索贝叶斯框架中的核心概念，然后在本书涉及的模型中，抽象出了线性模型用于解决回归和分类问题，此外还详细解释了混合模型和分层模型，并单独用一章讨论了如何做模型选择，还简单介绍了非参模型和高斯过程。 本书所有的贝叶斯模型都用PyMC3实现。PyMC3是一个用于概率编程的Python库，其许多特性都在书中有介绍。在本书和PyMC3的帮助下，读者将学会实现、检查和扩展贝叶斯统计模型，从而解决一系列数据分析的问题。 从本书你将学到： 从实用的角度理解基本的贝叶斯概念； 学习如何用PyMC3构建概率模型； 掌握检查和修改模型的技能； 利用分层模型的优势给模型
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基于Python的模拟电路仿真器 [美]迈克尔·萨林 基于Python全面掌握模拟电路仿真器，解决开发过程中的各种难题
本书重点介绍模拟电路仿真器的内部工作原理，并阐述了在开发过程中出现的各种难题的解决方案，并以Python作为代码环境展示算法原理。本书包含丰富的示例、练习和图表来进行详细说明，通过实际运行代码演示电路仿真算法，让读者直观地了解各种方法的优缺点。本书提供了所有常见的现代电路仿真器的细节，并提供了用于仿真的Python代码下载（www.cmpreading.com）。对于感兴趣的读者，附录还介绍了仿真实现所涉及的基本数学定理。本书可供集成电路相关从业者阅读，也可供集成电路相关专业的研究生及高年级本科生阅读。
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跟小海龟学Python py青少年编程入门零基础自学，turtle绘图库儿童程序设计，将Python语法和turtle绘图库的基础知识揉合在趣味案例的开发过程中，让孩子在游戏中轻松掌握编程技巧
1. 把turtle库应用于Python编程教学，让读者实现零基础上手。 2. 将Python语法和turtle绘图库的基础知识揉合在趣味案例的开发过程中，通过案例逐步学习新的知识，让读者边学边做。 3. 书中案例涉及绘制几何图案、错觉艺术、分形图形、互动程序、趣味游戏等多个领域，提升读者的兴趣。 4. 丰富的趣味案例。
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Python贝叶斯分析 [阿根廷] 奥斯瓦尔多·马丁（Osvaldo Martin） 著,田俊 译 人民邮电出版社【正版 【热销推荐，正版现货，全国三仓就近发货，物流快捷，欢迎选购！】
本书介绍了贝叶斯统计中的主要概念，以及将其应用于数据分析的方法。本书采用编程计算的实用方法介绍了贝叶斯建模的基础，使用一些手工构造的数据和一部分简单的真实数据来解释和探索贝叶斯框架中的核心概念，然后在本书涉及的模型中，抽象出了线性模型用于解决回归和分类问题，此外还详细解释了混合模型和分层模型，并单独用一章讨论了如何做模型选择，还简单介绍了非参模型和高斯过程。 本书所有的贝叶斯模型都用PyMC3实现。PyMC3是一个用于概率编程的Python库，其许多特性都在书中有介绍。在本书和PyMC3的帮助下，读者将学会实现、检查和扩展贝叶斯统计模型，从而解决一系列数据分析的问题。 从本书你将学到： 从实用的角度理解基本的贝叶斯概念； 学习如何用PyMC3构建概率模型； 掌握检查和修改模型的技能； 利用分层模型的优势给模型加入结
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Python机器学习及实践——从零开始通往Kaggle竞赛之路（2022年度版） Python机器学习入门经典实践教材，近十位领域名家联合推荐。
该书帮助大量对机器学习、数据挖掘感兴趣的读者朋友整合时下流行的基于Python语言的程序库：如Scikit-learn，NLTK，XGBoost，TensorFlow等，并且针对现实中遇到的数据，甚至是Kaggle竞赛（时下世界流行的机器学习竞赛平台）中的分析任务，快速搭建有效的机器学习系统。 同时，作者力求减少读者为了理解本书，而对编程技能、数学背景的过分依赖；进而降低机器学习模型的实践门槛，让更多的兴趣爱好者体会到使用经典模型以及的高效方法解决实际问题的乐趣。同时，笔者对每一个关键术语都提供了标准的英文表述，也方便读者朋友更加快速查阅、理解相关的英文文献。
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前言 章 准备工作 本书主要内容 为什么要使用Python进行数据分析 重要的Python库 安装和设置 社区和研讨会 使用本书 致谢 第2章 引言 来自bit.ly的1.usa.gov数据 MovieLens 1M数据集 1880-2010年间全美婴儿姓名 小结及展望 第3章 IPython：一种交互式计算和开发环境 IPython基础 内省 使用命令历史 与操作系统交互 软件开发工具 IPython HTML Notebook 利用IPython提高代码开发效率的几点提示 高级IPython功能 致谢 第4章 NumPy基础：数组和矢量计算 NumPy的ndarray：一种多维数组对象 通用函数：快速的元素级数组函数 利用数组进行数据处理 用于数组的文件输入输出 线性代数 数生成 范例：漫步 第5章 pandas入门 pandas的数据结构介绍 基本功能 汇总和计算描述统计 处理缺失数据 层次化索引 其他有关pandas的话题 第6章 数据加载、存储与文件格式 读写文本格式的数据 二进制数据格式 使用HTML和Web API
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Python Cookbook中文版【正版】 【正版图书，满额减，电子发票】
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Python深度学习（第2版） 流行深度学习框架Keras之父执笔，涵盖Transformer架构等进展，文字生，简单方式解释复杂概念，不用一个数学公式，利用直觉自然入门深度学习
近年来，深度学习在自然语言处理、计*机视觉等领域取得了非凡的进展。从机器翻译和文本生成到自动驾驶和虚拟助手，我们受益于深度学习技术的逐渐普及。然而，深度学习还远未发挥全部潜力。欢迎来到深度学习的世界！在这*规模呈爆发式增长的领域，仍有许多 宝藏 等待你去发掘。 本书由流行深度学习框架Keras之父弗朗*瓦 肖莱执笔，不用数学公式，而用Python代码帮助你直观理解深度学习的核心思想。本书在第1版的基础上进行了大幅更新和增补，以体现深度学习领域的快速发展。 - Keras和TensorFlow入门：详解实践深度学习所需的全部知识 - 神经网络入门：分类与回归 - 计*机视觉、时间序列预测、生成式深度学习 - 新增Transformer架构的原理及用法 - 新增机器学习的工作流程 - 随书提供Jupyter notebook，采用TensorFlow 2.6
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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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Python自然语言处理 [英]伯德、[英]克 【店主推荐，正版书放心购买，可开发票】
《Python自然语言处理（影印版）》提供了很易学的自然语言处理入门介绍，该领域涵盖从文本和电子邮件预测过滤，到自动总结和翻译等多种语言处理技术。在《Python自然语言处理（影印版）》中，你将学会编写Python程序处理大量非结构化文本。你还将通过使用综合语言数据结构访问含有丰富注释的数据集，理解用于分析书面通信内容和结构的主要算法。《Python自然语言处理》准备了充足的示例和练习的，可以帮助你 从非结构化文本中抽取信息，甚至猜测主题或识别“命名实体” 分析文本语言结构，包括解析和语义分析 访问流行的语言学数据库，包括WordNet和树库（treebank） 从多种语言学和人工智能领域中提取的整合技巧。《Python自然语言处理（影印版）》将帮助你学习的运用Python编程语言和自然语言工具包（NLTK）获得实用的自然语言处理技能。如果对于开发Web
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机器学习 使用OpenCV和Python进行智能图像处理 【正版】 【店主推荐，正版书放心购买，可开发票】
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