
(1)介绍机器学习、深度学习等基础知识,阐述与TensorFlow互补的深度学习模型技术,探讨TensorFlow流行的原因; (2)使用Flask轻量级框架在Web上提供已训练的深度学习模型,给出建立浅神经网络的实用案例; (3)介绍数据增强和批处理规范化方法,给出使用MNIST数据集训练卷积神经网络的实用案例; (4)介绍序列数据与递归神经网络,基于IMDB影评系统给出递归神经网络的实用案例; (5)研究自然语言处理与推荐系统,给出深度自然语言处理及深度协同过滤的实用案例; (6)详细介绍自动编码器的理论应用以及使用tf-agent模型的强化学习,给出基于Fashion MNIST数据集的图像降噪实用案例; (7)详细介绍生成对抗网络,基于MNIST数据集实现生成对抗网络生成文本、图像或声音等应用。
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Python网络数据采集 [美]米切尔(Ryan Mitchell) 著;陶俊杰、陈小莉 译 人民邮电出版社 【速开发票,优质售后,支持7天无理由退换】
本书采用简洁强大的Python语言,介绍了网络数据采集,并为采集新式网络中的各种数据类型提供了全面的指导。第1部分重点介绍网络数据采集的基本原理:如何用Python从网络服务器请求信息,如何对服务器的响应进行基本处理,以及如何以自动化手段与网站进行交互。第二部分介绍如何用网络爬虫测试网站,自动化处理,以及如何通过更多的方式接入网络。
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本书以初学者为对象,全面介绍了使用Python进行程序开发的各种技术。在内容排列上由浅入深,让读者循序渐进掌握编程技术 在内容讲解上结合丰富的图解和形象的比喻,帮者理解“晦涩难懂”的技术。全书共分22章,包括搭建Python开发环境、Python入门必学、变量和数据类型、流程语句、序列的应用、字符串及正则表达式、异常处理及程序调试、函数、面向对象程序设计、模块、文件及目录劋作、使用Python劋作数据库、常用的GUI框架、DjangoWeb框架的使用、Pygame游戏框架、网络爬虫框架、FlaskWeb框架的使用、中华诗词大会(网络版)、图像识别工具、微信跳一跳游戏的辅助工具、汽车之家图片抓取工具和巡店宝(企业商品运营利器)。全书内容丰富,项目贴近实际开发,适合读者自学。本书适用于Python的爱好者、初学者和中级开发人员,也可作为大、中专院校和培训
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![Python统计分析 [奥地利]托马斯·哈斯尔万特(Thomas Haslwanter) 人民邮电出版社](images/model/guan/url_none.png)
Python统计分析 [奥地利]托马斯·哈斯尔万特(Thomas Haslwanter) 人民邮电出版社 【速开发票,优质售后,支持7天无理由退换】
本书以基础的统计学知识和假设检验为重点,简明扼要地讲述了Python在数据分析、可视化和统计建模中的应用。主要包括Python的简单介绍、研究设计、数据管理、概率分布、不同数据类型的假设检验、广义线性模型、生存分析和贝叶斯统计学等从入门到高级的内容。 本书利用Python这门开源语言,不仅在直观上对数据分析和统计检验提供了很好的理解,而且在相关数学公式的讲解上也能够做到深入浅出。本书的可操作性很强,配套提供相关的代码和数据,读者可以依照书中所讲,复现和加深对相关知识的理解。 本书适合对统计学和Python有兴趣的读者,特别是在实验学科中需要利用Python的强大功能来进行数据处理和统计分析的学生和研究人员。
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![Python机器学习入门 [美]安德烈亚斯·穆勒、莎拉·圭多 著 东南大学出版社](images/model/guan/url_none.png)
Python机器学习入门 [美]安德烈亚斯·穆勒、莎拉·圭多 著 东南大学出版社 【速开发票,优质售后,支持7天无理由退换】
机器学习已经成为许多商业应用和研究项目的一个组成部分,同时拥有广泛研究团队的大型公司也投入到这个领域。如果你使用Python,即使是初学者,《Python机器学习入门(影印版 英文版)》也将教你如何构建自己的机器学习解决方案。有了目前可用的丰富数据,机器学习应用程序只受限于你的想象力。 你将学习使用Python和scikit-learn库所需的全部步骤来创建成功的机器学习应用程序。《Python机器学习入门(影印版 英文版)》作者安德烈亚斯·穆勒、莎拉·圭多专注于使用机器学习算法的实践方面,而不会过多讨论其背后的数学原理。熟悉NumPy和matplotlib库将有助于你从《Python机器学习入门(影印版 英文版)》中获得*多信息。 有了《Python机器学习入门(影印版 英文版)》,你会学到:机器学习的基本概念和应用程序各种广泛使用的机器学习算法的优点
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Python与机器学习实战:决策树、集成学习、支持向量机与神经网络算法详解及编程实现 何宇健 著 9787121317 【速开发票,优质售后,支持7天无理由退换】
Python与机器学习这一话题是如此的宽广,仅靠一本书自然不可能涵盖到方方面面,甚至即使出一个系列也难能做到这点。单就机器学习而言,其领域就包括但不限于如下:有监督学习(Supervised Learning),无监督学习(Unsupervised Learning)和半监督学习(Semi-Supervised Learning)。而具体的问题又大致可以分两类:分类问题(Classification)和回归问题(Regression)。Python本身带有许多机器学习的第三方库,但《Python与机器学习实战:决策树、集成学习、支持向量机与神经网络算法详解及编程实现》在绝大多数情况下只会用到Numpy这个基础的科学计算库来进行算法代码的实现。这样做的目的是希望读者能够从实现的过程中更好地理解机器学习算法的细节,以及了解Numpy的各种应用。不过作为补充,《Python与机器学习实战:决策树、集成学习、支持向量机与神经网络算法详解及编
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小C++趣味编程潘洪波上下册小c++少儿编程书籍scratch少儿童趣味编程入门教程书python青少年信息学奥赛教材c
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Python自动化运维:技术与佳实践 刘天斯 著 9787111483069 机械工业出版社 【速开发票,优质售后,支持7天无理由退换】
本书在中国运维领域将有“划时代”的重要意义:一方面,这是国内一本从纵、深和实践角度探讨Python在运维领域应用的著作;一方面本书的作者是中国运维领域的“偶像级”人物,本书是他在天涯社区和腾讯近10年工作经验的结晶。因为作者实战经验丰富,所以能高屋建瓴、直指痛处,围绕Python自动化运维这个主题,不仅详细介绍了系统基础信息、服务监控、数据报表、系统安全等基础模块,而且深入讲解了自动化操作、系统管理、配置管理、集群管理及大数据应用等高级功能。重要的是,完整重现了4个来自实际生产环境的不同功能运维平台的综合案例,展示了完整的平台架构及开发流程。 全书一共16章:基础篇(1-4章)详细介绍了系统基础信息、业务服务监控、定制业务质量报表、系统安全等基础和常用模块;高级篇(5-12章)深入讲解了批量运维管
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正版书籍 图解数据结构--使用Python 吴灿铭 著 清华大学出版社 正版图书支持发票 七天无理由退货让您购物无忧
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Python机器学习和图像处理实战:面部识别、目标检测和模式识别
阅读《Python机器学习和图像处理实战 面部识别、目标检测和模式识别》可深入??解基于Python实现的机器学习与神经网络之上的图像处理方法与算法。 本书首先介绍环境设置,讲解图像处理的基本术语,并探究有助于实现本书中算法的Python概念。 然后详细介绍所有的核心图像处理算法,接着转而介绍计算机视觉库OpenCV,你将??解OpenCV算法及其在图像处理中的应用。 最后介绍用于图像处理与分类的机器学习和深度学习的高级方法,将神经网络、Adaboost、XGBoost、卷积神经网络等概念运用到具体的图像应用中。 书中所有的概念都用现实场景来解释。读完本书,你将能够应用图像处理技术并训练机器学习模型来满足定制化需求。
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Python机器学习和图像处理实战:面部识别、目标检测和模式识别【正版】 【正版图书,电子发票】
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Python数据分析与挖掘实战 张良均、王路、谭立云、苏剑林 著 9787111521235 机械工业出版社 【速开发票,优质售后,支持7天无理由退换】
10余位数据挖掘领域资深专家和科研人员,10余年大数据挖掘咨询与实施经验结晶。从数据挖掘的应用出发,以电力、航空、医疗、互联网、生产制造以及公共服务等行业真实案例为主线,深入浅出介绍Python数据挖掘建模过程,实践性极强。 本书共15章,分两个部分:基础篇、实战篇。基础篇介绍了数据挖掘的基本原理,实战篇介绍了一个个真实案例,通过对案例深入浅出的剖析,使读者在不知不觉中通过案例实践获得数据挖掘项目经验,同时快速领悟看似难懂的数据挖掘理论。读者在阅读过程中,应充分利用随书配套的案例建模数据,借助相关的数据挖掘建模工具,通过上机实验,以快速理解相关知识与理论。 基础篇(第1~5章),第1章的主要内容是数据挖掘概述;第2章对本书所用到的数据挖掘建模工具Python语言进行了简明扼要的说明;第3章、第4
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对比Excel,轻松学习Python统计分析 张俊红 电子工业出版社 9787121447549
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"用图解的方式直观地讲述常用经典算法的核心思想和要点。 结合大量的代码示例剖析算法的设计原理与逻辑构建思想 。图解教学:专门绘制327幅示意图,将抽象的算法原理用形象、直观的方式展现出来,读者理解起来更加容易,学习效果更好。 算法典型:深入分析常见的36种经典算法,涵盖排序、图和字符串等算法,并深入剖析9种经典算法思想,帮助读者深入理解相关算法的构建逻辑。 示例丰富:详解70个算法示例,并用Python语言实现,每个算法至少对应一个示例,便于读者将算法理论与编程实践结合起来,从而提高编程水平和对算法的理解。 注释详细:对所有算法示例中的核心程序代码都进行详细的注释,便于读者更加清晰、直观、深入地理解程序的运行逻辑。 循序渐进:按照“算法基础?排序算法?图算法?字符串算法?经典算法思想”的学习顺序安排内容,讲
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