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Python算法详解 张玲玲 人民邮电出版社 9787115503381
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人工智能 是一种 为机器赋予人的智能 的技术， 机器学习 是 一种实现人工智能的方法 ， 深度学习 是 一种实现机器学习的技术 。 本书是日本*的人工智能学习平台热门课程 通过深度学习创建图像识别编程模型 的官方教科书，是 动手学 和 现场使用 大型系列畅销书中的深度学习教科书，它从机器学习的基础知识开始，以一种易于理解的方式解释Python的基础知识，数据处理方法，监督学习以及深度学习的基础知识和应用程序开发。 本书以解决问题的方式来引导大家积极思考，同时提供样本文件，读者可根据样本实际操作，在帮助理解问题的基础上，提高动手能力。 本书正文中每节都有习题，共350多道，包括选择题和编程题，读者可以在检查学习效果的同时推进后续内容的学习。通过阅读本书，读者可以一次从机器学习基础跨越到深度学习的相关知识
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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（SupervisedLearning），无监督学习（UnsupervisedLearning）和半监督学习（Semi-SupervisedLearning）。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程实现》
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适读人群 ：人工智能及相关领域研究人员、程序员，计算机及数据科学专业在校生 算法与代码兼顾，理论与实践结合 很丰富：7种算法，50段实现，55个实例，总代码量5295行，全面而不冗余 很扎实：对经典有效的机器学习算法的核心内容进行了相当详细的推导 很应用：将理论实打实地用Python代码写出来，可以解决的任务 很前沿：叙述了TensorFlow框架、Inception-v3 from Google、迁移学习等前沿技术
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