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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，可以解决一定的任务 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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精通数据科学 从线性回归到深度学习 数据科学入门到实战 基于Python建模 详解从统计分析学到人工智能机器学习 深度学习 神经网络编程中用到的算法及模型
1.在数据学科的角度，融合了数学、计*机科学、计量经济学的精髓。2.为读者阐释了数据科学所要解决的**问题 数据模型、*法模型的理论内涵和适用范围3.以常用的IT工具 Python为基础，教会读者如何建模以及通过*法实现数据模型，具有很强的实操性。4.本书还为读者详解了分布式机器学*、*经网络、深度学*等大数据和人工智能的前沿技术。中国工程院院士、第三世界科学院院士、前中国科学院计*技术研究所所长李国杰，易选股金融智能证券董事长，键桥通讯董事易欢欢作序推荐；GrowingIO 创始人兼 CEO张溪梦，复旦大学教授、博士生导师、复旦大学航空航天数据研究中*主任杨卫东，美国罗格斯大学管理科学及信息系统系终身教授，中国计*机学会大数据专家委员会委员林晓东，诚意推荐。
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Python和机器学习是当今信息领域的热门领域，众多高校开设Python学习。本书以Python为基础，使用sklearn平台，封装了众多机器学习算法，回避了烦琐的数学理论知识 ，对于初学者而言，易于上手实践，能尽快对机器学习有初步认识，提早入门。本书具有如下特点：1、代码详解：区别于市场上众多机器学习教材“重理论轻代码”，往往只是给出伪代码，而本书的代码都是采用Python实现，使用sklearn平台使得机器学习算法具有实践性，从而便于学生更快地掌握机器学习的思想，加速学生入门的过程。2、突出实用性。针对每个机器学习算法都有相关案例。
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