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人工智能数学基础与Python机器学习实战 北京大学旗舰店正版 从推公式到做开发:从人工智能数学基础，到机器学习算法，再到大数据Spark，并利用Python实现算法，最后给出了相应实战案例。
本书介绍了机器学习和人工智能的方方面面，并且由浅入深介绍了机器学习算法，逻辑清晰，案例丰富。对于想入门机器学习、人工智能的读者而言，本书是一本极好的参考指南。 杨秀璋 微信公众号 娜璋AI安全之家 的作者，CSDN博客专家 本书对时下的机器学习技术从多个方面进行了详细的介绍，从人工智能数学基础，到常见的机器学习算法，最后到大数据Spark，书中都有具体的相关实例，内容全面而丰富，示例通俗易懂，是一本不错的机器学习参考读物。 梁云 微信公众号 算法美食屋 的作者，把复杂的算法做成美食，出版电子书《20天吃掉那只PyTorch》等 本书讲解了很多机器学习的具体案例，想了解机器学习研究趋势的读者可以阅读本书。本书非常适合初学者作为机器学习的入门书籍。对于想在机器学习甚至深度学习有所建树的初学者，这本书是极佳的启蒙书。
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数学建模简明教程——基于Python 9787030509703
Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787030509703 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 236页 Publisher 出版社 科学出版社 Publication Date 出版日期 2022-01-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它（含多语） Book Contents 内容简介 本书致力于适应普通本科高校的数学建模教学，力求做到内容简明扼要、浅显易懂，让学生既学到基本的建模方法，又有扩展学习的空间本书采用了目前比较流行的Python语言进行数值实验。全书主要内容包括插值与拟合、微分方程、图与网络优化、线性规划、非线性规划、数据的统计描述、统计分析、综合评价方法等。本书还提供所有例题的Python程序代码，扫描每章后的二维码即可获得代码，即时运用Python语言进行数学建模实验的程序实现。本书可以作为普通本科高校数学建模、数学实验课
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Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787111692904 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 224页 Publisher 出版社 机械工业出版社 Publication Date 出版日期 2022-01-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它（含多语） Book Contents 内容简介 本书是为适应新工科背景下教学模式改革以及满足现代科学技术对线性代数的需求而编写的。主要内容包括：行列式、矩阵及其运算、线性方程组的解、向量组的相关性及向量空间、相似矩阵及二次型。本书取材广泛，实例丰富，每章都有部分例题采用目前流行的Python语言编写程序进行求解，突出了对应用数学能力的培养。各章均配有习题，书末附有习题参考答案。本书阐述简明易懂，注重理论联系实际，可作为高等院校各专业线性代数的教材，也可作为相关科技人员和自学者的参考书
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Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787115499219 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 261页 Publisher 出版社 人民邮电出版社 Publication Date 出版日期 2019-11-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它（含多语） Book Contents 内容简介 本书全面地讲解了在科学领域广泛运用的微积分、概率论与数理统计、线性代数、数值计算、多元统计分析等数学基础知识。全书共6章：第1章介绍了大数据与数学、数学与Python的关系；第2章介绍了微积分的基础知识，包括极限、导数、微分、不定积分与定积分等；第3章介绍了概率论与数理统计的基础知识，包括数据分布特征、概率与概率分布、参数估计、假设检验等；第4章介绍了线性代数的基础知识，包括行列式、矩阵的运算和特征分解、奇异值分解；第5章介绍了数值计算的基础知
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作为一种便捷地收集网上信息并从中抽取出可用信息的方式，网络爬虫技术变得越来越有用。使用Python这样的简单编程语言，你可以使用少量编程技能就可以爬取复杂的网站。 《用Python写网络爬虫》作为使用Python来爬取网络数据的杰出指南，讲解了从静态页面爬取数据的方法以及使用缓存来管理服务器负载的方法。此外，本书还介绍了如何使用AJAX URL和Firebug扩展来爬取数据，以及有关爬取技术的更多真相，比如使用浏览器渲染、管理cookie、通过提交表单从受验证码保护的复杂网站中抽取数据等。本书使用Scrapy创建了一个高级网络爬虫，并对一些真实的网站进行了爬取。 《用Python写网络爬虫》介绍了如下内容： 通过跟踪链接来爬取网站； 使用lxml从页面中抽取数据； 构建线程爬虫来并行爬取页面； 将下载的内容进行缓存，以降低带宽消耗； 解析依赖于JavaScript的网
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