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Python机器学习实战案例（第2版） 赵卫东 计算机科学与技术机器学习
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Python机器学习实战案例(第2版高等学校人工智能理论与应用实践系列教材)
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231761| 神经网络编程实战:Java语言实现(原书第2版)/人工智能/机器学习/Java/神经网络理论Java实现
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机器学习重点关注的是预测 利用历史和未来之间的关系，根据所知道的预测想知道的。机器学习的核心是一种基于数学/算法的技术，本书聚焦于两类能够实现有效预测结果的算法族，并借助当前流行的 Python 语言来展现如何应用这些算法，使掌握机器学习更加简单。本书展示了如何利用 PySpark 将这两类算法扩展到需要使用多个分布式处理器的超大规模数据集上。 1.深入浅出，简单术语。本书没有用复杂的数学公式，而是用简单的术语来解释算法，并提供示例代码来帮助读者快速上手。 2.针对小白设计，内容丰富易懂。本书专为没有专业数学或统计学背景的读者设计，包含如下内容： ● 为任务选择合适的算法； ● 学习相关机制以及准备数据； ● 通过代码演示算法的PySpark实现，可扩展到使用数百个处理器的大规模数据集上； ● 掌握核心Python机器学习算法包
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【官方正版】Python机器学习实战案例（第2版） 赵卫东 计算机科学与技术机器学习佳英财图书 【需要发票 联系客服】
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OpenCV是用于构建计算机视觉应用程序的一个开源库。本书将全面介绍新发布的OpenCV 4版本所提供的大量新特性和平台改进。 首先，你将了解OpenCV 4的新特性并安装OpenCV 4来构建计算机视觉应用程序。然后，你将探索机器学习的基础知识，学习设计用于图像处理的各种算法，循序渐进地掌握监督学习和无监督学习，并将获得使用Python中的scikit-learn开发各种机器学习应用程序的实践经验。接着，你将学习决策树、支持向量机（SVM）、贝叶斯学习等各种机器学习算法，以及如何将这些算法应用于目标检测等计算机视觉操作。之后，你将深入研究深度学习和集成学习，并探索它们在现实世界中的应用，如手写数字分类和手势识别等。*后，你将学习用于构建图像处理系统的英特尔OpenVINO工具包。 学习完本书，你将掌握使用OpenCV 4构建智能计算机视觉应用程序所需要的机器学习
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1.基于PyTorch新版本，涵盖深度学习基础知识和前沿技术 2.由浅入深，通俗易懂，适合初学人士的深度学习入门书 3.实战案例丰富有趣，深度学习原理与具体的操作流程相结合 4.新增了Transformer、BERT、图神经网络等热门技术的讲解 5.配有源代码和导学视频，让学习更直观、更有效。另有付费视频课程。
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Python机器学习实战案例（第2版) 赵卫东 董亮 清华大学出版社 【新华书店正版图书】 正版全新书籍 正规发票 多仓就近发货 关注店铺可享店铺优惠！
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机器学习实战：基于Scikit-Learn Keras和TensorFlow（原书第2版） 奥雷利安·杰龙 机械工业出版
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Python机器学习实战案例(第2版) 赵卫东,董亮 著 清华大学出版社
本书基于Python语言，借助机器学习开源框架TensorFlow实现了20个典型的实践案例，其内容涵盖了机器学习的基础算法，实践性强，注重提升动手操作的能力。
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Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787302561927 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 528页 Publisher 出版社 清华大学出版社 Publication Date 出版日期 2022-08-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它（含多语） Book Contents 内容简介 本书由Python基础开发入手，延伸至爬虫技术开发、游戏开发、人工智能开发、网络应用开发、图像处理和可视化开发6个Python经典开发方向； 全书共提供25个项目案例，以项目驱动方式展开各知识点的讲解，将Python知识点分解到不同案例、不同章节，致力于Python技术的应用实践。本书案例均从特定领域的技术基础开始，展示项目设计思想和设计理念，从而启发读者的创新思维，达到举一反三、将技术应用与实战结合的目的。项目案例的选取具有较高的实用性，包含校园网搜索引擎、小小翻
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Python机器学习实战案例(第2版) 9787302601241
Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787302601241 Author 作者 赵卫东,董亮 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 268页 Publisher 出版社 清华大学出版社 Publication Date 出版日期 2022-03-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它（含多语） Book Contents 内容简介 机器学习是人工智能的重要技术基础，涉及的内容十分广泛。本书基于Python语言，实现了12个典型的实战案例，其内容涵盖了机器学习的基础算法，主要包括统计学习基础、可视化、常用的分类算法、文本分析、卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制、生成对抗网络、电子推荐系统等理论。本书深入浅出，以实际应用的项目作为案例，实践性强，注重提升读者的动手操作能力，适合作为高等院校本科生及研究生机器学习、深度学习、数据挖掘等课程的实验
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