Python深度学习原理、算法与案例 涵盖深度学习的基础理论,以及常见的应用场景和代码实现
本书详解深度学习与机器学习基础、神经网络基础、卷积神经网络和循环神经网络、正则化与深度学习优化等内容,并剖析深度学习在计算机视觉、目标检测、文本分析、强化深度学习、TensorFlow模型、Transformer模型等方向的应用。 本书附录还给出机器学习和深度学习中用到的数学基础知识,包括线性代数、概率论和信息论等。 本书配套70个示例源码、PPT课件,所有示例源码都经过测试无误。
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Python机器学习算法与应用 清华大学出版社 新华书店正版,关注店铺成为会员可享店铺专属优惠,团购客户请咨询在线客服!
本书详细阐述机器学习的数据特征与分类算法,高效利用Python 3代码详解机器学习核心算法及其工具的场景应用,并在机器学习平台Kaggle与PaddlePaddle上实现分类、预测及推荐等实战操作。
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scikit-learn机器学习实战 从算法和案例入手,快速掌握机器学习
涵盖机器学习模型和scikit-learn使用技巧、基本工具和实现方法,循序渐进地讲解相关机器学习算法,带你轻松踏上机器学习之旅。 采用理论与实践相结合的方式,结合Python 3的强大功能,以小的编程代价实现机器学习算法。 全程以真实案例驱动,详解机器学习的基本概念、算法流程、模型构建、数据训练、模型评估与调优、工具和实现方法。
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Python数据分析与挖掘实战 使用Python进行数据分析与数据挖掘
本书以数据分析与挖掘五大环节(数据采集、数据预处理、探索分析、挖掘建模、模型评估)为轴线,配以分析用的数据与源代码,系统地介绍数据分析与挖掘建模领域的科学思维、知识、专业工具、完整流程以及编程技巧,让你能够快速胜任数据分析师岗位。
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Python大数据分析算法与实例 数据特征算法与实例,相结合的大数据分析
本书基于Python 3大数据分析方法中的核心算法与实例,重点介绍数据特征算法分析及第三方开源库的场景应用,包括NumPy、SciPy、Matplotlib、Pandas、StatsModels、Gensim等在大数据分析中的算法与实例。
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数据库技术是计算机科学技术领域发展*快的,同时也是应用*为广泛的技术。数据库管理系统是信息技术基础设施的重要组成部分,也是国家信息技术的核心部分。数据库与网络技术融合是现代信息技术的基石。SQL Server 2016是一个可信任、高效、智能的数据库平台,能满足目前和将来的数据库管理与使用需求。通过本教材的学习,读者能够掌握数据库设计的基本理论,具有数据库设计能力,同时经过书中的习题与实训的练习,能使得学生在完成本书学习的同时,具有一定的数据库开发能力。
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Python机器学习算法与应用 以案例为导向,实践与理论相结合的机器学习
本书详细阐述机器学习的数据特征与分类算法,高效利用Python 3代码详解机器学习核心算法及其工具的场景应用,并在机器学习平台Kaggle与PaddlePaddle上实现分类、预测及推荐等实战操作。
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数据库原理与应用:SQL Server 2016版本 数据库安全管理 sql server教程书籍 my sql数据库管
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Python机器学习算法与应用 邓立国 著 新华书店正版,关注店铺成为会员可享店铺专属优惠,团购客户请咨询在线客服!
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scikit-learn机器学实战+Scikit-Learn机器学核技术与实践+Scikit-learn机器学详解上+下 正版可开发票 请联系在线当当客服
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云计算环境下Spark大数据处理技术与实践 Spark大数据处理理论与实践相结合的形式讲解云计算融合的架构与算法
以云计算与大数据融合的视角阐述了云计算环境下Spark大数据处理与相应的算法实现结合经典案例,详解云计算环境下Spark大数据处理生态圈,包括系统结构、大数据存储、批处理、流计算、交互式数据分析、并行机器学习架构与算法等技术掌握云计算环境下Spark大数据处理的架构搭建和算法实现过程等关键技术,扩展大数据从业人员的理论与实践能力
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