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Python机器学习 [新加坡] 李伟梦（Wei-Meng Lee）著 李周芳 译 清华大学出版社 【新华书店正版书籍】
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Python机器学习实践 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！
" 本书理论与实践并重，通过数学公式推导过程揭示算法背后的数学原理，从贴近生活的案例验证算法的有效性。 本书讲解经典的机器学习算法，每个算法除了数学公式推导，还利用Python中基本的列表、数组和调用机器学习常用工具包两种方式给出算法实现。 本书以西瓜分类、是否相亲、垃圾邮件分类等贴近生活的实例分析每个算法的思想、推导过程、实现及应用，内容讲解通俗易懂，每个算法有完整实现。 本书案例丰富，每一章的算法均提供了相应的案例以验证算法分类、聚类或回归的效果，最后以垃圾邮件分类、手写数字识别、零售商品销售分析预测、个性化推荐为例讲解如何将生活中的具体问题抽象成机器学习中的分类、回归问题进行解决，并理解、掌握机器学习处理问题的方法、步骤。"
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Python机器学习与项目实践 唐明伟 电子工业出版社9787121487866
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1.这是一本Python编程与机器学习的入门书，基于Python 3；2.本书分为上下两篇，上篇主要讲 Python 编程的基础知识，下篇主要基于图像识别的机器学习技术介绍了人工智能的知识和概念；3.本书从人工智能入门的主题切入，用Python编程入门人工智能，针对性强也更加实用；4.从文字处理到图像识别，动手编程实现图像特征检测、人脸识别、手写数字识别等应用；5.全彩印刷。
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Python机器学习(手把手教你掌握150个精彩案例微课视频版)/人工智能科学与技术丛书 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！
柯博文 美国硅谷的科技公司创业者，LoopTek（录克）公司 CTO，拥有20多年的实际开发经验，全球数十家科技公司内训讲师。长期专注于人工智能、移动互联、智能硬件的应用开发。曾任工业和信息化部电子视像行业协会顾问、中国物联网应用与推进联盟智能顾问。致力推广人工智能技术，在全球多个城市定期举办推广活动，做过400余场次的开发技术专题演讲。出版多部畅销图书。
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Python机器学习经典实例 【正版书籍】 【店主推荐，正版书放心购买，可开发票】
在如今这个处处以数据驱动的世界中，机器学习的正变得越来越大众化。它已经被广泛地应用于不同领域，如搜索引擎、机器人、无人驾驶汽车等。本书首先通过实用的案例介绍机器学习的的基础知识，然后介绍一些稍微复杂的机器学习的算法，例如支持向量机、极-端*森林、隐马尔可夫模型、条件*场、深度神经网络，等等。
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Python机器学习与深度学习 王娟 科学出版社9787030817501
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本书以零基础讲解为特色，用实例引导读者学习，深入浅出地介绍Python机器学习的相关知识和实战技能。 全书共17章，分为5篇。第Ⅰ篇为机器学习入门篇，包含第1章，主要介绍机器学习的概念、机器学习研究的主要任务、如何选择合适的算法及机器学习研究问题的一般步骤等；第Ⅱ篇为工具模块使用篇，包含第2~4章，主要介绍数组计算NumPy、数据分析Pandas、图形展示Matplotlib等；第Ⅲ篇为专业技能提升篇，包含第5~13章，主要介绍算法综述、决策树、朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机、AdaBoost、线性回归、k-means、PCA等；第Ⅳ篇为深度学习延伸篇，包含第14章，主要介绍卷积神经网络；第Ⅴ篇为项目技能实战篇，包含第15~17章，主要介绍验证码识别、答题卡识别、机器学习简历指导等。同时，本书随书赠送了大量相关的学习资料，以便读者扩展学习。 本书适用于任何
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Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787302611288 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 300页 Publisher 出版社 清华大学出版社 Publication Date 出版日期 2022-09-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它（含多语） Book Contents 内容简介 本书对机器学习算法的基本原理和Python程序实现进行了系统的介绍，每种算法都采用Sklearn程序实现和Matplotlib数据可视化。本书共8章，内容包括Python语言基础、机器学习概述、关联规则与推荐算法、聚类、分类、回归与逻辑回归、人工神经网络和支持向量机。本书可作为高等院校相关专业机器学习或人工智能概论等课程的教材，也可作为从事人工智能、机器学习研究和应用的人员的参考书。
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本书自第1版出版以来，备受广大读者欢迎。与同类书相比，本书除了介绍如何用Python和基于Python的机器学习软件库进行实践外，还对机器学习概念的必要细节进行讨论，同时对机器学习算法的工作原理、使用方法以及如何避免掉入常见的陷阱提供直观且翔实的解释，是Python机器学习入门推荐阅读之作。它的内容涵盖了众多高效Python库，包括scikit-learn、Keras和TensorFlow等，系统
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