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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，这本书是不错的
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人工智能数学基础与Python机器学习实战 刘润森 北京大学出版社
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人工智能数学基础与Python机器学习实战 刘润森 北京大学
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大数据分析与机器学习技术已成为各行各业实现数字化变革的关键驱动力。本书以功能强大且较易上手的Python语言为编程环境，全面讲解了大数据分析与机器学习技术的商业应用实战。 全书共16章，讲解了线性回归模型、逻辑回归模型、决策树模型、朴素贝叶斯模型、K近邻算法模型、随机森林模型、AdaBoost与GBDT模型、XGBoost与LightGBM模型、PCA（主成分分析）模型、聚类与分群模型（KMeans与DBSCAN算法）、协同过滤算法模型、Apriori关联分析模型、神经网络模型等十余种机器学习模型的原理和代码实现，每种模型都配有一到两个典型案例，涵盖金融、营销、医疗、社会科学、企业办公与管理等多个领域。 本书适合具备一定数学知识和编程基础、希望快速在工作中应用大数据分析与机器学习技术的读者阅读，也适合Python编程爱好者或对大数据分析与机器学习技术感兴趣的
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【官方正版新书】Python机器学习与应用案例 蔡静 清华大学出版社 机器学习 神经网络 Python 数据处理
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Python机器学习：数据建模与分析 薛薇老师新作，内容系统全面，案例丰富，配套资源全，全彩呈现数据建模可视化图像
配套资源：电子课件、案例程序源代码、案例数据集 本书特色： 系统介绍Python用于机器学习的数据分析、机器学习、数据可视化相关库。 结合大量实例透彻讲解各类机器学习算法在数据建模、数据分析中的应用。 全彩呈现数据建模可视化图像，提供配套数据集、源代码、PPT等学习资源。
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python机器学习核心技术与开发实践李现伟北京理工大学出版社9787576330601
实际问题实际解决， 西瓜书 的终极拓展：《Python机器学习：核心技术与开发实战》不仅是 西瓜书 的最佳伴侣，更是机器学习和Python程序员在解决实际问题时的终极拓展工具。《Python机器学习：核心技术与开发实战》（原书第2版）深入探索了人工智能的精髓，将你引领进入这个充满前沿科技和激动人心可能性的领域。无论你是初学者、研究者还是实践者，这本书都为你提供了一份全面、深入且充满洞见的实用指南。翻译者在保持原著深刻内涵的同时，精心调整语境，为中文读者提供了一份入门和深入AI领域的精华。从基础的AI概念、算法，到具体的应用场景和前沿技术，本书详实地解析了人工智能的方方面面。无论你是初涉机器学习领域的新手还是具备多年经验的工程师，都能在本书中找到实用指南和深刻理解。全书囊括了推荐系统、特征工程、逻辑编程、遗传算
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《OpenCV 4.0+Python机器学习与计算机视觉实战》首先阐述了图像滤镜和特征匹配之类的概念，并介绍了如何使用诸如Kinect深度传感器之类的自定义传感器、如何在3D模式下重建和可视化场景、如何对齐图像以及如何将多幅图像组合为一幅图像等。在本书的高级项目部分，你将学习到如何通过神经网络识别交通标志和面部情绪，以及如何使用神经网络检测和跟踪视频流中的对象。学习完本书之后，你将获得实际编程经验，并能熟练地根据特定的业务需求开发自己的高级计算机视觉应用程序。本书还探索了多种机器学习和计算机视觉模型，例如支持向量机（SVM）和卷积神经网络等，这些都有助于你开发自己的实际问题解决方案。
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