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Python机器学习与应用案例 系统讲述Python机器学习的理论、方法及关键技术实现，零基础入门，理论结合实践，80多个应用实例，提供代码和课件
?全面性 内容由浅入深，既有原理介绍，又有实战操作，使读者在实践中掌握相关知识，并为解决问题提供详细的方法。 ?实用性 理论与实践相结合，实例丰富，具有实用性，帮助读者理解机器学习的概念、原理和算法。 ?通俗性 用浅显易懂的语言介绍Python机器学习的相关内容，即使没有机器学习基础的读者也可以快速上手。 ?易学性 提供程序代码、教学课件等资源，获取方式详见前言。
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本书是一本用Python学习统计分析的基础读物，每章都用一个例子贯穿始终，以点带面，用Python编程的方式直观理解统计分析。有理论，有方法，有实践，可让读者快速掌握Python统计分析的基本技能。 大量的中小示例，通过Python编程实现，可操作性强。 详解数据处理、概率以及统计推测等统计分析内容，涵盖面广。 代码、图表并辅以通俗易懂的文字，易学易用。 双色印刷，版面精美，可使学习过程轻松愉悦。 赠送全部样本源代码。
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本书读者对象为：有一定编程经验，想学习机器学习 深度学习中的图像识别、预测和异常检测技术的程序员。 机器学习是使计算机具有学习能力的数理技术。本书通过Python实例实现设备的异常检测和系列数据的识别，以此来加深对机器学习的理解。 作为一本人工智能技术类图书，本书没有面面俱到，仅针对机器学习中的图像识别、分类预测及异常检测技术用Python进行了编程实现，并对相关代码进行了分析。
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机器学习已成为许多商业应用和研究项目不可或缺的一部分，海量数据使得机器学习的应用范围远超人们想象。本书将向所有对机器学习技术感兴趣的初学者展示，自己动手构建机器学习解决方案并非难事！ 书中重点讨论机器学习算法的实践而不是背后的数学，全面涵盖在实践中实现机器学习算法的所有重要内容，帮助读者使用Python和scikit-learn库一步一步构建一个有效的机器学习应用。 * 机器学习的基本概念及其应用 * 常用机器学习算法的优缺点 * 机器学习所处理的数据的表示方法，包括重点关注数据的哪些方面 * 模型评估和调参的方法 * 管道的概念 * 处理文本数据的方法，包括文本特有的处理方法 * 进一步提高机器学习和数据科学技能的建议
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