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2册 Python机器学习 基于PyTorch和Scikit-Learn+Python自然语言理解 自然语言理解系统开发
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当当网 机器学习实战：基于Scikit-Learn Ke 计算机网络 计算机控制仿真与人工智能 机械工业出版社 书籍任选
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正版 机器学习实战 基于Scikit-Learn Keras和TensorFlow 原书第2版 奥雷利安 深度学习 神经
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梯度提升算法实战:基于XGBoost和scikit-learn
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scikit-learn机器学实战+Scikit-Learn机器学核技术与实践+Scikit-learn机器学详解上+下 部分书籍售价高于定价严者慎拍
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scikit-learn机器学习实战 从算法和案例入手，快速掌握机器学习
涵盖机器学习模型和scikit-learn使用技巧、基本工具和实现方法，循序渐进地讲解相关机器学习算法，带你轻松踏上机器学习之旅。 采用理论与实践相结合的方式，结合Python 3的强大功能，以小的编程代价实现机器学习算法。 全程以真实案例驱动，详解机器学习的基本概念、算法流程、模型构建、数据训练、模型评估与调优、工具和实现方法。
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scikit-learn机器学习实战邓立国 等清华大学出版社（锦园好书）
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机器学习实战：基于Scikit-Learn Keras和TensorFlow[法]奥雷利安·杰龙（Aurélien Gé 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
这本机器学习书基于TensorFlow 2和Scikit-Learn的新版本进行了全面更新，通过具体的示例、非常少的理论和可用于生产环境的Python框架，从零帮助你直观地理解并掌握构建智能系统所需要的概念和工具。 全书分为两部分。*部分介绍机器学习基础，涵盖以下主题：什么是机器学习，它试图解决什么问题，以及系统的主要类别和基本概念；第二部分介绍神经网络和深度学习，涵盖以下主题：什么是神经网络以及它们有什么用，使用TensorFlow和Keras构建和训练神经网络的技术，以及如何使用强化学习构建可以通过反复试错，学习好的策略的代理程序。*部分主要基于Scikit-Learn，而第二部分则使用TensorFlow和Keras。 通过本书，你会学到一系列可以快速使用的技术。每章的练习可以帮助你应用所学的知识，你只需要有一些编程经验。所有代码都可以在GitHub上获得。 代码获取方式：
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机器学习实战：基于Scikit-Learn和TensorFlow 被称为机器学习图书*强的存在！前谷歌工程师撰写，“美亚”人工智能图书畅销榜首图书！从实践出发，手把手教你从零开始搭建起一个神经网络。
读者对象： 1. 对机器学习、人工智能感兴趣的读者； 2. 对计算机视觉、深度学习感兴趣的读者； 3. 从事软件研发的技术工作者。 本书作者曾经是谷歌工程师，在2013年至2016年主导了YouTube的视频分类工程，拥有丰富的机器学习项目经验。本书从开发者的实践角度，在动手写代码的过程中，循序渐进地了解机器学习的理论知识和工具的实践技巧，可以帮助读者快速上手机器学习项目。 配套代码下载： 1、微信关注 华章计算机 2、在后台回复关键词：蜥蜴书
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机器学习实战：基于Scikit-Learn Keras和TensorFlow（原书第2版） 机械
读者对象： 1、机器学习、深度学习从业者； 2、机器学习或者深度学习算法工程师； 3、从初级到高级的各级学生、教师、研究人员； 4、其他对机器学习和Scikit-Learn、Keras、TensorFlow感兴趣的人员 1）“美亚”人工智能图书畅销榜首图书，基于TensorFlow 2和Scikit-Learn的新版本全面升级； 2）Keras之父和TensorFlow移动端负责人鼎力推荐； 3）从实践出发，通过具体的示例、较少的理论和可用于生产环境的Python框架来帮助你直观地理解并掌握构建智能系统所需要的概念和工具； 4）实用性强。没有太多复杂的数学公式推导，每章都附有练习题和代码，可以帮助你应用所学的知识。
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阿里云栖社区、百度、 蒙牛乳业、神州数码等知名公司的 6 位技术专家力荐 手写识别程序怎么做？ 如何实现人脸识别系统？ 如何过滤垃圾邮件？ 电子商务网站上猜你喜欢的商品是什么原理？如何实现？ 电影网站如何去推荐符合用户喜好的电影？ 如何利用机器学习对消费者的特性进行细分，从而更好地服务各细分市场的消费者？ 银行如何去检测用户的*可能被盗了？ 通过阅读本书，你将了解这些复杂问题背后的原理，甚至你都可以自己解决这些问题。 本书对读者的数学基础要求低，让读者可以以较低的门槛入门机器学习 本书涵盖机器学习的应用场景、编程步骤、Python开发包、算法模型性能评估，以及八大常用算法原理和七大实战案例演练 本书通过近100幅图，将晦涩难懂的数学概念生动地描述出来 以scikit-learn为核心，结合numpy、pandas
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机器学习入门与实战:基于scikit-learn和Keras
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随着一系列的技术突破，深度学习推动了整个机器学习领域的发展。现在，即使是对这项技术几乎一无所知的程序员也可以使用简单有效的工具来实现“可以自动从数据中学习”的程序。这本畅销书的更新版通过具体的示例、非常少的理论和可用于生产环境的Python框架来帮助你直观地理解并掌握构建智能系统所需要的概念和工具。 你会学到一系列可以快速使用的技术。每章的练习可以帮助你应用所学的知识，你只需要有一些编程经验。所有代码都可以在GitHub上获得。它已更新为TensorFlow 2和Scikit-Learn的新版本。
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机器学习入门与实战:基于scikit-learn和Keras
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机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow（原书第2版） 正版包邮
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机器学习之路——Caffe、Keras、scikit-learn实战 本书适合能看懂Python 代码，对机器学习感兴趣，期望入门的读者。
都说这年头不会点机器学习不好意思出门，但高深的数学理论，复杂的算法又让很多人忘而却步，不知从何下手，《机器学习篇》绕过理论障碍，打通了一条由浅入深的机器学习之路。 丰富的实战案例讲解，介绍如何将机器学习技术运用到股票量化交易、图片渲染、图片识别等领域。
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Python机器学习实战：基于Scikit-learn与PyTorch的神经网络解决方案 当当正版课外阅读书世界经典文学少儿名著童话故事书
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机器学习实战 基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow(原书第2版) 机械工业出版社 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！
随着一系列的技术突破，深度学习推动了整个机器学习领域的发展。现在，即使是对这项技术几乎一无所知的程序员也可以使用简单有效的工具来实现“可以自动从数据中学习”的程序。这本畅销书的更新版通过具体的示例、非常少的理论和可用于生产环境的Python框架来帮助你直观地理解并掌握构建智能系统所需要的概念和工具。你会学到一系列可以快速使用的技术。每章的练习可以帮助你应用所学的知识，你只需要有一些编程经验。所有代码都可以在GitHub上获得。它已更新为TensorFlow 2和Scikit-Learn的新版本。
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场景式学习，全面覆盖机器学习深度学习强化学习深度强化学习及模型的迁移学习，没有机器学习专业基础也能够上手设计与开发机器学习产品，内容全面，深入浅出，工具多样，案例丰富，授人以渔。 1．内容全面 全面覆盖了机器学习的三大领域：有监督学习、无监督学习、强化学习。在分析它们的传统算法模型后，着重解析近年来取得突破的深度学习在人工智能方面的应用。 2．深入浅出 用生活化的语言描述算法与模型的原理与作用，并给出实践指导和案例解析。使得没有任何专业基础的读者在学习本书后能够独立设计与开发机器学习产品。 3．工具多样 理论内容全面，以至于没有哪个工具能够全部实现这些模型，因此在每一个模型的实践部分选取*合适的工具。总体来看，本书围绕scikit-learn与TensorFlow展开实践，并在需要时引入其他工具。 4．案例丰富
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梯度提升算法实战——基于XGBoost和scikit-learn 以最小的错误和最快的速度构建基于XGBoost的高性能的机器学习模型
本书从机器学习基础出发，详解XGBoost模型构建和优化过程，并借助实例分析，引入XGBoost工业化应用的高级方法和技巧，实用性强，便于自学。
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机器学习实战(基于Scikit-Learn\Keras和TensorFlow原书第2版)
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适读人群 ：1、机器学习、深度学习从业者； 2、机器学习或者深度学习算法工程师； 3、从初级到高级的各级学生、教师、研究人员； 4、其他对机器学习和Scikit-Learn、Keras、TensorFlow感兴趣的人员 1） 美亚 人工智能图书畅销榜首图书，基于TensorFlow 2和Scikit-Learn的新版本全面升级； 2）Keras之父和TensorFlow移动端负责人鼎力推荐； 3）从实践出发，通过具体的示例、较少的理论和可用于生产环境的Python框架来帮助你直观地理解并掌握构建智能系统所需要的概念和工具； 4）实用性强。没有太多复杂的数学公式推导，每章都附有练习题和代码，可以帮助你应用所学的知识。
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Python数据科学手册 【图灵程序设计丛书】从计算环境配置到机器学习实战书籍 大量示例 逐步讲解 举一反三 掌握用Scikit-Learn NumPy等工具高效存储 处理和分析数据 切实解决工作痛点
Python语言拥有大量可用于存储、操作和洞察数据的程序库，已然成为深受数据科学研究人员推崇的工具。本书以IPython、NumPy、Pandas、Matplotlib和Scikit-Learn这5个能完成数据科学大部分工作的基础工具为主，从实战角度出发，讲授如何清洗和可视化数据、如何用数据建立各种统计学或机器学习模型等常见数据科学任务，旨在让各领域与数据处理相关的工作人员具备发现问题、解决问题的能力。 IPython和Jupyter:为使用Python提供计算环境 NumPy：用ndarray实现高维数组的高效存储与操作 Pandas：用DataFrame实现带标签/列式数据的高效存储与操作 Matplotlib：实现各种数据可视化 Scikit-Learn：用高效整洁的Python实现重要的机器学习算法
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从机器学习到深度学习(基于scikit-learn与TensorFlow的高效开发实战)
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