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人工智能原理与实践(基于Python语言和TensorFlow)
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Python计算机视觉编程 人工智能机器学习计算机视觉编程入门书籍 语言及应用 计算机视觉编程实践指南 编程 【部分套装
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本书理论与实践并重，通过数学公式推导过程揭示算法背后的数学原理，从贴近生活的案例验证算法的有效性。 本书讲解经典的机器学习算法，每个算法除了数学公式推导，还利用Python中基本的列表、数组和调用机器学习常用工具包两种方式给出算法实现。 本书以西瓜分类、是否相亲、垃圾邮件分类等贴近生活的实例分析每个算法的思想、推导过程、实现及应用，内容讲解通俗易懂，每个算法有完整实现。 本书案例丰富，每一章的算法均提供了相应的案例以验证算法分类、聚类或回归的效果，后以垃圾邮件分类、手写数字识别、零售商品销售分析预测、个性化推荐为例讲解如何将生活中的具体问题抽象成机器学习中的分类、回归问题进行解决，并理解、掌握机器学习处理问题的方法、步骤。 这本书可以带给你什么价值： 详解机器学习经典
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Python机器学习及实践---- 从零开始通往Kaggle竞赛之路
该书帮助对机器学习、数据挖掘感兴趣的读者整合时下流行的基于Python语言的程序库。如Scikit-learn，Pandas, NLTK，Gensim, XGBoost，TensorFlow等，并且针对现实中遇到的数据，甚至是Kaggle竞赛中的分析任务，快速搭建有效的机器学习系统。 同时，作者尽力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新的高效方法解决实际问题的乐趣。
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Python机器学习实践指南 机器学习人工智能深度学习领域参考书 轻松掌握机器学习实战知识 应用高级机器学习方法解决日常问题
机器学习正在迅速成为数据驱动型世界的一个bi备模块。许多不同的领域，如机器人、医学、零售和出版等，都需要依赖这门技术。通过阅读 Python机器学习实践指南 ，你将学习如何一步步构建真实的机器学习应用程序。 Python机器学习实践指南 以通俗易懂，简洁明了的方式，教你如何使用机器学习来收集、分析并操作大量的数据。通过易于理解的项目，本书讲解如何处理各种类型的数据、如何以及何时应用不同的机器学习技术，包括监督学习和无监督学习。本书中的每个项目都同时提供了教学和实践，你将学习如何使用聚类技术来发现低价的机票，以及如何使用线性回归找到一间便宜的公寓 。 Python机器学习实践指南适合的读者包括了解数据科学的Python程序员、数据科学家、架构师，以及想要构建完整的、基于Python的机器学习系统的人们。 通过阅读Python机器学
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Python无监督机器学习实践 探讨Python环境下的无监督机器学习。
在没有标签数据的情况下，无监督学习是一种有效且实用的解决方案。 本书将指导读者完成使用Python进行无监督学习的*实践，以结合使用无监督学习技术和Python库从非结构化数据中提取有意义的信息。本书首先说明了基本聚类如何在数据集中查找相似的数据点。精通k均值算法及其操作原理后，读者将了解什么是降维（Dimensionality Reduction）以及在哪里应用。随着学习的深入，读者还将掌握各种神经网络技术以及了解如何通过它们改善自己的模型。在研究无监督学习的应用程序时，我们还将学习如何挖掘Twitter上流行的主题。开发人员可以通过进行各种有趣的活动来挑战自己（例如，进行购物篮分析以确定不同产品之间的关系），从而完成本书的学习。 学习完本书，读者将具备使用Python自信地构建自己的模型所需的技能。
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Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787302557685 Author 作者 (美)本杰明·约翰斯顿 等 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 392页 Publisher 出版社 清华大学出版社 Publication Date 出版日期 2020-07-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它（含多语） Book Contents 内容简介 本书详细阐述了与无监督机器学习开发相关的基本解决方案，主要包括聚类、分层聚类、邻域聚类方法和DBSCAN、降维和PCA、自动编码器、t分布随机邻域嵌入算法、主题建模、购物篮分析、热点分析等内容。此外，本书还提供了相应的示例、代码，以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。本书适合作为高等院校计算机及相关专业的教材和教学参考书，也可作为相关开发人员的自学教材和参考手册。
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机器学习算法入门与编程实践（基于Python·微课视频版） 唐四薪 等编著 9787111693543
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读者对象： 1. 机器学习爱好者或从业者；2.不具有编程背景的数据分析师、模型工程师；3.具有编程背景的转行程序员和算法工程师；4.高校师生 1）作者资深。作者是有10年大数据和机器学习经验且富有创造力的技术专家，先后就职于大型IT、世界500强企业等，目前就职于某大型金融科技集团； 2）视角独特。将软件工程中的方法应用到机器学习实践中，重视方法论和工程实践的融合。全面呈现了机器学习项目开发的完整链路； 3）注重实践。不是单纯地阐述理论，而是重在实践，介绍了在实际项目中对时间、人力成本等的权衡策略。
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数据科学与大数据技术丛书：Python机器学习·原理与实践二手
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AI前沿谷歌AWS云端机器学习（套装共2册） 本套装含《人工智能开发实践：云端机器学习导论》和《机器学习即服务：将Python机器学习创意快速转变为云端Web应用程序》各1册。
读者对象：1、人工智能、大数据项目开发人员；2、Python、云和机器学习的初学者和高级技术人员；3、对人工智能、机器学习、云系统等主题及其融合感兴趣的读者。 1）交付型解决方案。在有限的成本、资源、技术条件下，完成能够交付于实际生产的解决方案，而不再追求人工智能项目的完美方案。通常，同类图书总是在介绍如何搭建完美系统，而忽略了项目的性价比和可实施性。 2）理念先进。引入了云服务器的概念，讲解如何利用Amazon、Google和Microsoft公司现有的强大云服务产品，构建各种实用的云端人工智能与机器学习系统。 3）案例丰富可操作。配备覆盖面极广的云端Python机器学习应用程序示例，使读者学会使用机器学习、人工智能和云计算工具。 4）实用性强。书中介绍的工作流程和案例涉及从部署到生产各个环节，清晰展现如何使用云提供商提
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深度学习原理与实践 深度学习人工智能算法机器学习真实案例全面分析 还原深度学习的算法思想 原理与代码相结合 通过真实案例全面分析模型结构 代码基于python
（1）大量图例，简单易懂。作者亲自绘制了大量插图，力求还原深度学习的算法思想，分解和剖析晦涩的算法，用图例来表示复杂的问题。生动的图例也能给读者带来阅读乐趣，快乐地学习算法知识，体会深度学习的算法本质。（2）简化公式，生动比喻。深度学习和机器学习类的书中通常会有大量复杂冗长的算法公式，为了避免出现读者读不懂的情况，本书尽可能地统一了公式和符号，简化相关公式，并加以生动的比喻进行解析。在启发读者的同时，锻炼读者分析问题和解决问题的能力。（3）算法原理，代码实现。在介绍深度学习及相关算法的原理时，不仅给出了对应的公式，还给出了实现和求解公式的代码，让读者明确该算法的作用、输入和输出。原理与代码相结合，使得读者对深度学习的算法实现更加具有亲切感。（4）深入浅出，精心剖析。理解深度学习需
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《Python编程 从入门到实践 第3版》 编程入门就选蟒蛇书！ 【专业】Python入门好书，常居Amazon等编程类图书TOP榜 【热销】热销全球，以12个语种发行，影响超过 250 万读者 【口碑】好评如潮，第2版豆瓣评分 9.2，Amazon 4.7 星评 【升级】代码基于Python3.11升级，涵盖语言新特性 【资源丰富】随书代码 PPT课件 配套视频 速查手册 【自学利器】零基础书籍，自学轻松，附赠学习路线图 【品质提升】精雕细琢，邀请20位一线开发人员审读全书 学完蟒蛇书，你能打下坚实的编程基础、习得良好的编程习惯，更会构建让自己终身受益的计算思维，而这也是AIGC时代与AI共生的基本技能。 《Python编程快速上手 让繁琐工作自动化 第2版》 1.从零开始学习Python编程，让繁琐工作自动化，无需编程经验。 2.更新版全面升级，第1版累计销售近20w册，并更新项目代码。 3.通过本书，你将可以
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Python深度学习 人工智能机器学习经典教程 用Python Keras TensorFlow进行深度学习的探索实践 Keras之父 谷歌人工智能研究员执笔 深度学习领域力作
《Python深度学习》由Keras之父、现任Google人工智能研究员的Franc?ois Chollet执笔，详尽展示了用Python、Keras、TensorFlow进行深度学习的探*实践，涉及计*机视觉、自然语言处理、生成式模型等应用。在学习完本书后，读者将了解深度学习、机器学习和神经网络的关键概念，具备搭建自己的深度学习环境、建立图像识别模型、生成图像和文字等能力，学会解决现实世界中的深度学习问题。除此之外，本书还深刻剖析了当前的"人工智能热"，从理性的视角展望了深度学习在未来的可能性。 ● 30多*代码示例，带你全面掌握如何用深度学习解决实际问题 ● Keras框架速成的明智之选 ● 夯实深度学习基础，在实践中培养对深度神经网络的良好直觉 ● 无须机器学习经验和高等数学背景 "本书在当前的'人工智能热'和深度学习的本来面目之间架起了一座桥梁。"--Peter Rabinovitch，云平台Aka
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TensorFlow深度学习 【图灵程序设计丛书】深度学习入门教程 TensorFlow机器学习入门到实践 代码基于python3.5
本书介绍关于机器学习系统的深度学习算法，使你可以在搜索、图像识别、语言处理等产品中实现这些算法。你将学习如何分析并改进深度学习模型的表现，通过与标准算法进行比较，借助机器智慧，在特定文本中从信息和决策行为中学习。读完本书后，你将熟悉机器学习技术，尤其是使用TensorFlow进行深度学习，并将所学知识用于研究或商业项目。本书适合想要探索数据抽象层的数据科学家，展现了如何在实际中使用TensorFlow处理复杂且未经加工的数据。?访问并使用公共数据集，通过TensorFlow下载、处理、传输数据?在实际数据集中应用TensorFlow，包括图像、文本等?学习如何评估深度学习模型的表现?使用深度学习完成可扩展对象检测和移动计算?训练机器通过探索加强学习技术从数据中进行快速学习
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Python基础教程（第3版） 【图灵程序设计丛书】Python3.5编程从入门到实践 Python入门佳作 机器学习 人工智能 数据处理 网络爬虫热门编程语言 累计销售20万册
本书是经典的Python入门教程，层次鲜明、结构严谨、内容翔实，特别是后面几章，作者将前面讲述的内容应用到10个引人入胜的项目中，并以模板的形式介绍了项目的开发过程，手把手教授Python编程实践，让读者从项目中领略Python的真正魅力。 本书既适合初学者夯实基础，又能帮助Python程序员提升技能，即使是中高-级Python程序员，也能从书里找到耳目一新的内容。
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蓝色封面和白色封封面，随机发货。 对于读者来说，将当前尖端的人工智能方法和*便携功能的树莓派如此完美结合在一起的书籍并不多见，其中更是涉及Prolog 和Python 语言的实用编程。虽然对人工智能方法和基于树莓派的编程的学习十分枯燥，过程也颇为艰辛，但是学成之后所获得的成就感和实用性是不言而喻的。通过本书，作者呈现了对基于树莓派的机器人和游戏等实际应用的丰富见解和实用解决方案，突出了目前被广泛使用的人工智能方法的优势，以帮助读者决定哪一个方法才*适合自己所面对的应用问题。通过逐步的编码方法，以及循序渐进、深入浅出的描述，读者能够理解多种人工智能方法的基本原理和不同编程语言的实现技巧。《人工智能入门与实战 使用Raspberry Pi和Python演练》配备了非常实用的示例和代码片段，以确保读者能够很好地掌握用
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市面上难得一见的既蕴含底层模型的数学之美，又注重操作实践的生成对抗网络入门到精通的好书。 企业一线开发工程师与应用型本科院校知名教师，双剑合璧，兼顾理论实战。 学者网创始人汤庸教授、《深度学习之美》作者张玉宏、景略集智CEO王文凯倾力推荐。 1.容易入门：本书会讨论线性代数、微积分、概率论、信息论等内容，尽力只提及后面内容需要的数学知识，并从原理角度去讲解这块内容，为后面篇幅做好铺垫。 2.内容更深：介绍GAN 的各种变体时，除了介绍架构以外，还会讲解目标函数为何要这样设计，并从数学层面去推导证实，可以说本书比较重视不同类别GAN 架构的底层思想，并从数学上表示它。 3.涉及面广：囊括了GAN 的各个应用领域，包括传统GAN、DCGAN、CGAN、ColorGAN、CycleGAN、StarGAN、DTN、XGAN、WGAN、WGAN-GP、SN-GAN、StackGAN、StackGAN-v2、PGGGAN 等10 多
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