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古谚有云“一图胜千言”,这在不同的文化背景中均广为人知。本书是针对想步入数据科学领域的开发人员和相关人士而编写的,他们希望通过数据可视化进一步丰富其个人专业项目。本书以通俗易懂的语言讲述了数据可视化技术,并地平衡了理论与实践之间的内容。具体来说,每一章内容都是在前一章的基础上加以设计的。另外,本书还包含了多项操作,并在现实生活中的业务场景和高度相关的环境中实践、运用所学的技能。
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Python机器学习技术:模型关系管理 丁亚军 电子工业出版社 【速开发票,优质售后,支持7天无理由退换】
本书的主体内容包括机器学习概念与特征工程、机器学习技术、模型关系管理,其中,模型关系管理部分主要介绍了弱集成学习、强集成学习和混合专家模型。弱集成学习是指使用机器学习中的弱分类器实现模型准确度和稳定性之间的平衡。强集成学习是指协同特征工程与强分类器形成强集成学习环境。混合专家模型是指通过神经网络集成和网络结构设计形成深度学习框架。本书以案例分析为主线介绍不同的集成学习方法,首先阐述弱集成学习如何解决项目痛点问题,然后以痛点为起点,集中讨论强集成学习如何解构子项目问题,最后通过深度学习分析非结构化数据。在每个案例中,归因问题是分析的核心,提供了解析归因问题的一系列方法,以作者多年的项目经验为基础,展示 Python 数据分析的强大之处。
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Python从入门到精通(第2版) 9787302581239 清华大学出版社
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Python人工智能开发从入门到精通 杨柳,郭坦,鲁银芝 北京大学出版社 9787301313039
(1)深入浅出,实操性强。每一章都是以实例为主,读者可参考源代码,修改实例,切换数据源,就能得到自己想要的结果。目的就是让读者看得懂、学得会、做得出。 (2)专业专注,学以致用。NumPy、Pandas、Matplotlib、scikit-learn、TensorFlow 等功能都非常丰富,通过逐一介绍每个库的安装及其基础操作使读者熟悉 Python 中库的安装及使用。本书专注的是基于 Python 的人工智能算法项目分析,以及在生产环境中实际用到的技术,相比大而全的书,本书能让读者尽快上手,然后投入项目开发。 (3)每章都有配备“新手问答”与“小试牛刀”栏目。目的是让读者看完之后,尽快巩固知识,举一反三,学以致用。 (4)零基础入门,成就从小白到大神。本书内容在写作定位上,适合零基础读者学习,然后逐步掌握相关知识技能,从而达到从入门到精通的学习效果。另外,全
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《计算机科学丛书:Python语言程序设计》特色 以“基础先行”方法介绍基本程序设计概念和方法,帮助学生循序渐进地学习所有必需和重要的基本概念。 以“问题驱动”方法讲授程序设计技术,强调问题求解,而非语法。通过广泛的趣味性实例(涉及数学、自然科学、商业、金融、游戏、动画和多媒体领域)来激发学生的学习兴趣,为求解这些问题,适时地引入相关的语法和库。 可以灵活介绍GUI相关主题。~6章使用内置的Turtle图形模块,其余部分使用Tkinter,这两种工具都是简单、易学的程序设计教学工具。每章的开始都有GUI实例,每章末尾还有专门的GUI练习。
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