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100 条"《机器学习项目实战开发》套装"搜索结果
《机器学习项目实战开发》套装
[印]安奇特·简恩著
TensorFlow改变了机器学习的应用方式。本书告诉开发人员如何利用TensorFlow在各种实际项目中的优势—简单性、高效性和灵活性。在本书的帮助下,开发人员不仅可以学习如何使用不同的数据集构建高级项目,还可以使用TensorFlow生态系统中的一系列库来解决常见问题。
电子书
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。
电子书
机器学习实战
[美]PeterHarrington
《机器学习实战》面向日常任务的高效实战内容,介绍并实现机器学习的主流算法。
电子书
机器学习实战
编著
本书共11章,从推荐系统的发展历史、基本构成开始,依次剖析推荐系统的内容召回、协同过滤召回、深度学习召回中具有代表性的模型;再从经典排序模型到基于深度学习的排序,顺势介绍会话推荐、强化学习推荐及工业级推荐,搭建了完整的推荐系统技术体系,这是一个由浅入深的系统学习过程。
电子书
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
电子书
机器学习案例实战
赵卫东
机器学习已经广泛地应用于各行各业,深度学习的兴起再次推动了人工智能的热潮。本书结合项目实践,首先讨论了TensorFlow、PySpark、TI-ONE等主流机器学习平台的主要特点;然后结合Tableau介绍了数据可视化在银行客户用卡行为分析的应用。在此基础上,利用上述介绍的这些平台,通过多个项目案例,详细地分析了决策树、随机森林、支持向量机、逻辑回归、贝叶斯网络、卷积神经网络、循环神经网络、对抗
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机器学习工程实战
[加] 安德烈·布可夫
机器学习入门手册《机器学习精讲》姊妹篇,人工智能和机器学习领域专业人士的多年实践结晶,深入浅出讲解机器学习应用和工程实践。
电子书
机器学习原理与实战
何伟,张良均 主编
本书共11章,分别介绍了机器学习概述、数据准备、特征工程、有监督学习、无监督学习、智能推荐的相关知识,并介绍了市财政收入分析案例、基于非侵入式电力负荷监测与分解的电力分析案例、航空公司客户价值分析案例、广电大数据营销推荐案例以及基于TipDM数据挖掘建模平台实现航空公司客户价值分析案例。
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机器学习算法竞赛实战
王贺,刘鹏,钱乾
本书是算法竞赛领域一本系统介绍竞赛的图书,书中不仅包含竞赛的基本理论知识,还结合多个方向和案例详细阐述了竞赛中的上分思路和技巧。
电子书
机器学习算法评估实战
宋亚统
在机器学习算法的实际应用中,我们不仅要知道算法的原理,也要了解如何评估算法上线服务的可靠性。
电子书
大数据开发项目实战
祝锡永,张良均 主编
本书以项目案例为导向,贯穿讲解一个大数据的实战项目:广电大数据用户画像。全书共8章,具体内容包括大数据项目概述、Hadoop生态组件基础、广电大数据用户画像——需求分析、广电大数据用户画像——数据采集与预处理等。
电子书
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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CMake构建实战:项目开发卷
许宏旭
打牢基础,拥抱现代CMake。
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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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TensorFlow深度学习项目实战(深度学习系列)
[美] 卢卡·马萨罗
本书用TensorFlow框架针对现实场景设计深度学习系统,实现有趣的深度学习项目。
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机器学习案例实战(第2版)
赵卫东 著
机器学习已经广泛地应用于各行各业,深度学习的兴起再次推动了人工智能的热潮。本书结合项目实践,首先讨论了主流机器学习平台的主要特点以及机器学习的实战难点。在此基础上,利用主流的机器学习开源平台TensorFlow、OpenVINO、PaddlePaddle等,通过17个实战案例,详细地分析了决策树、随机森林、支持向量机、逻辑回归、贝叶斯网络、聚类、卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等机器学习和
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Web开发项目实战教程(ThinkPHP 6)
蜗牛学苑 邓强编著
本书全面而深入地讲解PHP开发的主流框架ThinkPHP的相关知识。全书共9章,第1章为项目前期准备,第2章为构建前端界面,第3章为数据库设计,第4章为ThinkPHP框架应用,第5章为首页功能开发,第6章为文章阅读功能开发,第7章为文章发布功能开发,第8章为后台系统开发,第9章为高级功能开发。本书利用一个完整的项目来对核心知识点进行深入剖析,以更快地帮助读者提升Web系统开发的能力。
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机器学习
董亮
机器学习基础与高级内容全面讲解,实例丰富,易于学习巩固。
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Web全栈项目开发入门与实战
吴杏平
本书共26章,围绕着企业项目开发基本流程来设计,分为项目概述、前端开发和后端开发三个部分。项目概述部分一共有4章。第1章是项目需求设计,主要介绍该项目的项目背景和项目内容。第2章是业务模块介绍,围绕着项目内容展开介绍项目核心业务模块。第3章是业务流程图。通过office自带的Visio工具将各大业务流程以流程图的形式呈现。第4章是项目开发周期,介绍开发本项目需要花费的时间周期。前端开发部分一共有1
电子书
PHP动态网站开发项目实战
林龙健 副主编 李观金 李春燕
本书以网站建设情境为导入,结合软件工程思想和网站建设行业的工作过程,将一个完整的动态网站项目划分为典型的工作任务,让读者综合运用网站界面设计、网页设计基础、javascript应用技术、网页布局技术、数据库技术等网站开发相关技术完成一个完整的动态网站项目,在完成工作任务的过程中学习网站开发的技术技能,提升职业能力。本书在编写上致力体现“做中学,学中做”的教学理念,教材的主要内容包括:任务一动态网站
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