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Python与机器学习实战:决策树、集成学习、支持向量机与神经网络算法详解及编程实现何宇健 著电子工业出版 正版旧书,保证质量,此书为单本而非一套,电子发票!
Python与机器学习这一话题是如此的宽广,仅靠一本书自然不可能涵盖到方方面面,甚至即使出一个系列也难能做到这点。单就机器学习而言,其领域就包括但不限于如下:有监督学习(Supervised Learning),无监督学习(Unsupervised Learning)和半监督学习(Semi-Supervised Learning)。而具体的问题又大致可以分两类:分类问题(Classification)和回归问题(Regression)。Python本身带有许多机器学习的第三方库,但《Python与机器学习实战:决策树、集成学习、支持向量机与神经网络算法详解及编程实现》在绝大多数情况下只会用到Numpy这个基础的科学计算库来进行算法代码的实现。这样做的目的是希望读者能够从实现的过程中更好地理解机器学习算法的细节,以及了解Numpy的各种应用。不过作为补充,《Python与机器学习实战:决策树、集成学习、支持向量机与神经网络算法详解及编
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许多物理学家在研究工作中还要扮演软件开发人员的角色。但即使对于物理学家来说,也不是所有的软件开发任务都很简单。本书是一本实践指南,介绍了软件开发的许多基本技能,能够帮助读者自动化地完成物理领域几乎所有方面的研究。本书由两位核工程博士编写,书中包含了物理领域的许多实际案例。通过阅读本书,读者会学到如何用Python编程语言收集、分析数据,构建软件,发布结果等技能。本书分为4个部分。起步:掌握Python、命令行、数据容器、函数、流程控制以及逻辑、类和对象。上手:学习正则表达式、分析和可视化、NumPy、用文件和HDF5存储数据、物理中重要的数据结构、并行计算以及部署软件。完善:构建流程和软件;使用本地和远程版本控制、调试并测试代码。发布:为代码生成文档;发布研究结果;提高协作效率;了解软件许可证、所有权和
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讲解Python基础知识。 通过三个例子讲解PyQt GUI应用程序。 深入讲述窗口部件布局、事件处理、窗口部件子类化、Qt图形架构和Qt的模型/视图。 介绍国际化、网络化和多线程化。
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Python机器学习(原书第2版)瓦希德·米 著;塞巴斯蒂安·拉施卡(Sebastian Raschka)、陈斌 译机械 正版旧书,保证质量,此书为单本而非一套,电子发票!
机器学习与预测分析正在改变企业和其他组织的运作方式,本书将带领读者进入预测分析的世界。全书共16章,除了简要介绍机器学习及Python在机器学习中的应用,还系统讲述了数据分类、数据预处理、模型优化、集成学习、回归、聚类、神经网络、深度学习等内容。本书将机器学习背后的基本理论与应用实践联系起来,通过这种方式让读者聚焦于如何正确地提出问题、解决问题。本书讲解了如何使用Python的核心元素以及强大的机器学习库,同时还展示了如何正确使用一系列统计模型。本书可作为学习数据科学的初学者及想进一步拓展数据科学领域认识的读者的参考书。同样,本书也适合计算机等相关专业的本科生、研究生阅读。
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