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100 条"python学习手册(原书第5版)"搜索结果
python学习手册(原书第5版)
[美]马克·卢茨
适读人群:无论你是零基础新手,还是有编程基础的程序员,想快速入门Python并达到可以开发实际项目的水平,本书都会是你的理想选择。本书将帮助你使用Python编写出高质量、高效的并且易于与其他语言和工具集成的代码。本书根据Python专家MarkLutz的著名培训课程编写而成,是易于掌握和自学的Python教程。本书每一章都对Python语言的关键内容做单独讲解,并且配有章后习题、编程练习及详尽的解答,还配有大量注释的示例以及图表,便于你学习新的技能并巩固加深自己的理解。第5版基于3版本,同时也适用于Python2等其他版本。无论你是编程新手还是其他编程语言的资深开发者,本书都会是你学习Python的理想选择。{simg}//img30.360buyimg.com/vc/jfs/t1/142633/28/4190/275407/5f21376dE4302a945/e022b715e48f6212.jpg{eimg}
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Python深度学习(第2版)
[美] 弗朗索瓦·肖莱
Keras之父、谷歌人工智能研究员弗朗索瓦·肖莱执笔,深度学习领域力作。
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Python机器学习
郭羽含 陈虹 肖成龙 主编
《Python机器学习》从实用的角度出发,整合Python语言基础、数据分析与可视化、机器学习常用算法等知识。内容从*基本的Python编程基础入手,由浅入深、循序渐进地讲授NumPy库和Matplotlib库,以及复杂的机器学习基本理论和算法,并突出知识的实用性和可操作性。《Python机器学习》力求以浅显的语言讲解复杂的知识,以直观的案例辅助读者理解,并以图表形式展示代码和运行结果,配合习题巩
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Python 深度学习
吕云翔 刘卓然 关捷雄 等编著
《Python深度学习》以深度学习框架为基础,介绍机器学习的基础知识与常用方法,全面细致地提供了机器学习操作的原理及其在深度学习框架下的实践步骤。全书共16章,分别介绍了深度学习基础知识、深度学习框架及其对比、机器学习基础知识、深度学习框架(以PyTorch为例)基础、Logistic回归、多层感知器、卷积神经网络与计算机视觉、神经网络与自然语言处理以及8个实战案例。本书将理论与实践紧密结合,相信
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Python实战速成手册:数据分析+机器学习+深度学习
方勇 著
本书基于Python语言,介绍了数据分析、机器学习、深度学习等内容,涉及统计学基础、Python基础、Python面向对象入门、在Python中操作MySQL、Pandas、Matplotlib、人工智能、Scikit-learn、神经网络等。书中包括大量代码和综合练习,以及丰富的实战案例。
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机器学习Python实战
张松慧 陈丹 主编
本书使用Python的机器学习算法库scikit-learn讲解机器学习重要算法的应用,内容包括机器学习认知、数据预处理、KNN算法、线性回归算法、逻辑回归算法、朴素贝叶斯算法、决策树与随机森林算法、支持向量机、k-mcans算法、神经网络、模型评估与优化。本书使用通俗易懂的语言、丰富的图表和大量的案例对机器学习的重要算法进行讲解,提供一条从实践出发掌握机器学习知识的途径,读者即使没有很扎实的数学
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Python机器学习入门
程晨
Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。它具有丰富和强大的模块(库),能够很轻松地把用其他编程语言(尤其是C/C++)编写的各种模块联结在一起。这两年随着人们对人工智能的关注越来越多,大家对Python的学习热情也越来越高。在IEEE发布的编程语言排行榜中,Python已经多年排名第一。这本Python编程与机器学习的入门书,首先介绍了一些Python编程的基础知识,然
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精益创业实战(原书第3版)
[美] 阿什·莫瑞亚
一本创业者指导书。
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Python办公效率手册
著
本书从日常办公场景和职场人的实际工作需求出发,以实战案例为主线,分解一个个任务,用轻松的方式讲解使用Python编程语言解决办公难题,提升工作效率的知识与方法,内容涵盖:使用Python处理大量重复性的Word文档、Excel表格工作,以此大大提升工作效率;巧用Python处理PDF文档、PPT演示文稿、电子邮件、图形图像,实现专业的内容输出;以及编写Python爬虫程序,抓取网络数据信息。这些知
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Python机器学习经典实例
用流行的Python库scikitlearn解决机器学习问题。
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机器学习与Python实践
黄勉
机器学习理论实践全书,12章内容丰富,适合各层次读者。
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Python机器学习开发实战
王新宇
Python机器学习入门,以实战为重点,配有大量代码和案例,简单、快速、易学。
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用Python实现深度学习框架
陈震
本书分为三个部分。第一部分是原理篇,实现了MatrixSlow框架的核心基础设施,并基于此讲解了机器学习与深度学习的概念和原理。第二部分是模型篇,介绍了多种具有代表性的模型,包括逻辑回归、多层全连接神经网络、因子分解机、Wide&Deep、DeepFM、循环神经网络以及卷积神经网络,这部分除了着重介绍这些模型的原理、结构以及它们之间的联系外,还用MatrixSlow框架搭建并训练它们以解决实际问题
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Python深度学习实战——基于Pytorch
主编
本书以深度学习框架PyTorch为基础,介绍机器学习的基础知识与常用方法,全面细致地提供了基本机器学习操作的原理和在深度学习框架下的实践步骤。全书共16章,主要分别介绍了深度学习基础知识、深度学习框架及其对比,机器学习基础知识,深度学习框架基础,Logistic回归,多层感知器,计算机视觉,自然语言处理以及8个实战案例。本书将理论与实践紧密结合,相信能为读者提供有益的学习指导。??本书适合Pyth
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Python深度学习与项目实战
著
本书基于Python以及两个深度学习框架Keras与TensorFlow,讲述深度学习在实际项目中的应用。本书共10章,首先介绍线性回归模型、逻辑回归模型、Softmax多分类器,然后讲述全连接神经网络、神经网络模型的优化、卷积神经网络、循环神经网络,最后讨论自编码模型、对抗生成网络、深度强化学习。
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Python机器学习编程与实战
林耀进 张良均
本书共8章,内容包括Python概述、NumPy数值计算、pandas基础、pandas进阶、Matplotlib绘图、scikit-learn、餐饮企业综合分析与预测、通信运营商客户流失分析与预测。前6章设置了选择题、填空题和操作题,后两章设置了操作题,希望通过练习和操作实践,读者可以巩固所学的内容。
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Python机器学习入门与实战
桑园 编著
本书以零基础讲解为特色,用实例引导读者学习,深入浅出地介绍Python机器学习的相关知识和实战技能。
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Blender超级学习手册
来阳
本书基于中文版Blender3.4编写,通过大量的操作实例系统地讲解三维图形和动画的制作技术,是一本面向零基础读者的专业教程。全书共10章,详细讲解软件的操作界面、建模方法、灯光技术、摄像机技术、材质与纹理、渲染技术、动画技术、动力学动画、二维动画等内容。本书结构清晰,内容完整,通俗易懂,第2~10章还设计了相应的实例,并介绍了制作原理及操作步骤,帮助读者提升实际操作能力。本书的配套学习资源丰富、
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2019 党员学习手册
本书编写组编
本书是一本融笔记与党史知识为一体的供党员使用的学习手册。手册每天一页,摘录了党史上的今天所发生的重要历史事件简介,并在页面上留白,可用于记录学习心得或当天重要工作。
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Python学习笔记:从入门到实战
张学建
精讲学习视频全程相伴,扫码即看;331个有趣实例及精彩分析娓娓道来
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深度学习的数学——使用Python语言
[美] 罗纳德·T.纽塞尔
解锁深度学习的数学密码,掌握AI技术的核心。
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