跟着迪哥学Python数据分析与机器学习实战唐宇迪 著人民邮电出版社9787115512444 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
本书结合了机器学习、数据分析和Python语言，通过案例以通俗易懂的方式讲解了如何将算法应用到实际任务。 全书共20章，大致分为4个部分。第一部分介绍了Python的工具包，包括科学计算库Numpy、数据分析库Pandas、可视化库Matplotlib；第2部分讲解了机器学习中的经典算法，例如回归算法、决策树、集成算法、支持向量机、聚类算法等；第3部分介绍了深度学习中的常用算法，包括神经网络、卷积神经网络、递归神经网络；第4部分是项目实战，基于真实数据集，将算法模型应用到实际业务中。 本书适合对人工智能、机器学习、数据分析等方向感兴趣的初学者和爱好者。
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跟着迪哥学Python数据分析与机器学习实战 唐宇迪 人民邮电出版社【正版保证】 全国三仓发货，物流便捷，下单秒杀，欢迎选购！
·课堂、51CTO、CSDN人气培训讲师迪哥唐宇迪老师多年实战经验汇总 ·30万学员共同的选择 ·面向零基础，沉浸式学习体验，打通从算法原理、数学推导到实例操作的疑难点，快速入门人工智能领域。 1. 通俗易懂，快速入门 对机器学习经典算法结合数学推导进行形象解释，实例演示。 2. Python主导，实用高效 使用数据领域主流语言Python及其分析与建模库作为课程核心工具。 3. 案例为师，实战护航 基于真实数据集，从零开始结合Python工具与机器学习算法完成整个案例实战。
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Python数据挖掘与机器学习实战 方巍 机械工业出版社 【新华书店正版图书书籍】 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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R数据科学——从数据挖掘基础到深度学习 机器学习人工智能丛书 chatgpt聊天机器人 r数据科学实战 python数据
本书以 知识点 例题解析 测试题演练 的形式，用通俗易懂的语言，简明扼要地介绍了相关知识点及R语言在数据科学中的具体应用过程，涵盖从数据挖掘基础到深度学习的丰富内容。如果你想快速对R语言在数据科学中的应用有一个整体认识，本书是一本很好的选择。 本书没有冗长的理论叙述，而是对知识点进行简要介绍，并通过具体的例子对知识点进行综合应用，后通过测试题（也给出了详细答案）对所学知识进行巩固，举一反三，以期实现融会贯通的目的。 在知识点介绍和例题解析过程中，在合适位置给出了一些图形图示，让知识展示更直观，更易理解。 在每章首页，给出一个有趣的图形，可让读者对本章知识有一个大概认识。 针对R语言基础薄弱的读者，在附录部分对R语言简单运算的内容进行了简要介绍。
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PYTHON数据挖掘与机器学习实战 方巍 机械工业 9787111626817
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Python数据挖掘与机器学习实战 【正版】 【店主推荐，正版书放心购买，可开发票】
本书作为数据挖掘入门读物，基于真实数据集进行案例实战，使用Python数据科学库，从数据预处理开始一步步介绍数据建模和数据挖掘的过程。主要介绍了数据挖掘的基础知识、基本工具和实践方法，通过循序渐进地讲解算法，带领读者轻松踏上数据挖掘之旅。本书采用理论与实践相结合的方式，呈现了如何使用逻辑回归进行环境数据检测，如何使用HMM进行中文分词，如何利用卷积神经网络识别雷达剖面图，如何使用循环神经网络构建聊天机器人，如何使用朴素贝叶斯算法进行破产预测，如何使用DCGAN网络进行人脸生成等。本书也涉及神经网络、在线学习的、强化学习的、深度学习的、大数据处理等内容。本书适合对传统数据挖掘和机器学习的算法开发感兴趣的读者阅读，也适合需要系统掌握深度学习的的开发人员阅读。
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Python数据挖掘与机器学习实战 方巍 机器学习 深度学习 在线学习 强化学习 人工智能 爬虫框架 工作流程
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Python数据挖掘与机器学习实战 方巍 9787111626817 机械工业出版社 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
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PYTHON数据挖掘与机器学习实战:机器学习与数据挖掘十大经典案例 9787111626817
Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787111626817 Author 作者 方巍 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 263页 Publisher 出版社 机械工业出版社 Publication Date 出版日期 2019-05-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它（含多语） Book Contents 内容简介 本书作为数据挖掘入门读物，基于真实数据集进行案例实战，使用Python数据科学库，从数据预处理开始一步步介绍数据建模和数据挖掘的过程。主要介绍了数据挖掘的基础知识、基本工具和实践方法，通过循序渐进地讲解算法，带领读者轻松踏上数据挖掘之旅。本书采用理论与实践相结合的方式，呈现了如何使用逻辑回归进行环境数据检测，如何使用HMM进行中文分词，如何利用卷积神经网络识别雷达剖面图，如何使用循环神经网络构建聊天机器人，如何使用朴素贝叶
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