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图书特色 ◆ 使用NumPy处理数组和矩阵 ◆ 使用matplotlib绘图和可视化数据 ◆ 使用Pandas和SciPy进行数据分析 ◆ 使用statsmodels和scikit-learn进行统计 建模和机器学习 ◆ 使用Numba和Cython优化Python代码
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Python的工程数学应用 孙玺菁,司守奎,刘海桥 国防工业出版社 【新华书店全新书籍】 新华书店,电子发票,多仓就近发货
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Python玩转数学问题——轻松学习NumPy、SciPy和Matplotlib 全面讲解如何使用Python处理数学问题! 30多个示例源代码,手把手教你掌握Python第三方可扩展库的使用!
Python语言拥有丰富的针对数学的扩展库:NumPy库支持高维度矩阵运算,内含大量针对数组运算的函数。Matplotlib为Python语言提供了绘图扩展;SciPy库支持线性代数、微积分、概率统计等;SymPy库使得Python语言能够支持符号计算。本书从Python的基本用法到数学问题的背景、原理及实际用法等都介绍得简明易懂。在熟悉Python的基本语法结构之后,如果能够熟练掌握这些库的使用方法,则在日后的工作和学习中,完全可以使用Python来处理遇到的数学问题。
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Python算法从入门到实践(全彩版)适用C++、C#、Java等编程语言 28种算法全方位讲解、81个算法示例、13个数学经典算法助您快速掌握算法思想
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Python 基础及其在数学建模中的应用(本科教材) 9787576321982 正版图书,收到货可开电子发票。划线价为图书市场价格。商品图片仅供参考,以实物为准。(书名没写全多少册的均为单本价格)
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利用Python轻松学数学 Python的基本数据类型 python程序设计编程从入门算法零基础数据分析语言自学基础教程
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预售正版 港台原版图书 Masanori Akaishi深度学习的数学地图:用 Python 实作神经网络的数学模型(附 正规进口台版书籍,付款后75天内到货发出!
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1.用Python体验 全新 的数学 不为解题,不记公式,彻底摆脱枯燥 纯粹好玩,自由发挥想象,自己动手制作趣味数学 2.用Python让数学活起来 看得见动起来充满立体感的 活 数学,像魔法一样解决常见数学问题 3.涵盖中学数学重要主题,如代数学、几何学、三角学和微积分 4.各种让人欲罢不能的案例,编程与数学强强联合 本书以趣味探险路线展示案例,让你真正领略数学的实用性与编程的趣味性 5.Python 3案例,充分展示Python特色与Python可视化的强大
本书读者对象为:想学习深度学习算法的机器学习工程师、数据科学家、人工智能开发人员,以及有一定Python编程和机器学习经验,想进一步学习神经网络和深度学习技术的所有人。 本书以实践的形式详细介绍了从基础到高级的一些流行的深度学习算法,并通过TensorFlow对这些算法进行了编程实现。通过本书,读者将深入了解每一种算法、算法背后的数学原理,以及各种算法的实现方法。学完本书后,读者将具备在自己的项目中实现深度学习所需的技能。 1、构建自己的神经网络的方法及TensorFlow的使用方法。 2、梯度下降算法及变体的应用方法及编程实现,如 NAG、AMSGrad、Adadelta、Adam、Nadam 等。 3、循环神经网络RNN、卷积神经网络CNN和长短期记忆网络LSTM的工作原理。 4、卷积网络和胶囊网络的各种架构、背后的数学知识及在TensorFlow的编程实现。 5、如何让机器使用
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1.500余幅图片,本书以图文结合的方式帮助你用Python代码解决程序设计中的数学问题。2.300余个练习,通过边学边练,你会发现线性代数和微积分的重要概念跃然纸上、印在脑中。3.提供配套源代码和本书彩色图片下载。数学拥有无穷的力量。它既帮助游戏开发工程师建模物理世界,也帮助量化金融分析师赚取利润,还帮助音频处理工程师制作音乐。在数据科学和机器学习领域,数学知识更是不可或缺的。有人热爱数学,将它比作诗歌,为之着迷一生;有人很难领会数学的妙处,受困于“数学焦虑症”。本书正是为了帮助程序员消除这种焦虑,用自己熟悉的工具,即代码,重新发现数学之美。√ 向量几何和计算机图形√ 矩阵和线性变换√ 微积分的核心概念√ 仿真和优化√ 图像处理和音频处理√ 用于回归和分类的机器学习算法“这本书循序渐进地介绍了程序员应该
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Math Adventures with Python 使用代码探索数学的图解指南 计算机 Peter Farrell
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自然语言处理是计算机科学和人工智能领域的重要研究和应用方向,广泛应用于机器翻译、文本分析、语音识别、文字识别等。本书是IBM公司一线AI工程师以多年来的实际项目经验为基础编写的自然语言处理入门书籍。对 检索技术 实体提取 关系提取 语素分析 和 评估/情感/概念分析 等自然语言处理中的常用知识,以及使用商用API和Word2Vec进行文本分析的方法进行了详细解说。 本书涵盖内容: 从用户角度和工程师角度对文本分析的相关知识进行解说。 文本数据获取的方法和如何进行语素分析,这是进行文本分析的技术前提。 利用Mecab和Elasticsearch等OSS开源项目介绍传统的文本分析方法。 利用IBM公司Watson API的人工智能技术的文本分析方法。 Word2Vec技术及应用。 迁移学习与BERT技术。 本书特点: 1. 本书为有30年IBM工作经验的AI工程师撰写,实战经验丰富。 2. 语言通
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