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100 条"Numpy数据处理详解——Python机器学习和数据科学中的高性能计算方法"搜索结果
Numpy数据处理详解——Python机器学习和数据科学中的高性能计算方法
Numpy数据处理详解——Python机器学习和数据科学中的高性能计算方法
  • [日]吉田拓真，尾原飒
  • 适读人群：NumPy经常作为Python的基础软件库使用，任何学Python编程的读者几乎都需要掌握NumPy的使用方法，是机器学习工程师、数据科学家、数据分析师和科研人员都需要掌握的Python软件库。·内容丰富：全面系统地讲解NumPy的使用方法，涵盖NumPy数组操作、NumPy数学函数应用和NumPy机器学习编程等知识。读者可将此书作为案头手册，随时查阅。·通俗易懂：用通俗易懂的语言、详细介绍了大数据时代，NumPy在机器学习和数据科学中的高性能计算方法，读者可快速学会。·代码演示：用大量代码对知识点进行演示，Ipython交互式执行环境让结果可视化，可让学习更简单。最后还以案例的形式介绍了NumPy在机器学习中的应用，包括基础篇、理论篇、实践篇，以及深度学习篇、文字识别篇和强化学习篇。·装帧讲究：全文双色印刷，让学习过程不枯燥,版面设计精美
财务数据处理技术——基于PowerBuilder 电子书
财务数据处理技术——基于PowerBuilder
  • 本书共7章，内容包括：财务数据处理技术导论、PowerBuilder与进销存系统初识、系统设计、数据库管理：玩转表和数据、SQL语言：数据处理的利器、数据窗口：看得见的数据处理、进销存系统开发。
深度学习的数学——使用Python语言 电子书
深度学习的数学——使用Python语言
机器学习算法竞赛实战 电子书
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。
机器学习算法评估实战 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。
机器学习（慕课版） 电子书
机器学习（慕课版）
  • 主编
  • 本书是一本零基础的Illustrator软件的实战教材，旨在介绍如何使用Illustrator软件在平面设计领域的使用方法与技巧。本书首先介绍Illustrator软件在平面领域中的主要应用范围和领域，然后逐步由浅入深的介绍如何使用软件完成图形的设计与编辑、路径的绘制与编辑、图形样式的创建与编辑、文本与图表的创建与编辑、图层与蒙版的应用、效果类应用方法、混合与封套的应用方法等。书籍中所涉及的案例都
机器学习原理与实战 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。
机器学习（第2版） 电子书
机器学习（第2版）
  • 赵卫东 董亮　编著
  • 机器学习是人工智能的重要技术基础，涉及的内容十分广泛。本书涵盖了机器学习和深度学习的基础知识，主要包括机器学习的概述、统计学基础、分类、聚类、神经网络、贝叶斯网络、支持向量机、文本分析、分布式机器学习算法等经典的机器学习基础知识，还包括卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、目标检测、自编码器等深度学习的内容。此外，本书还介绍了机器学习的热门应用领域推荐系统以及强化学习等主题。本书深入浅出、内容
幼儿数学思维启蒙 第三辑 电子书
幼儿数学思维启蒙 第三辑
  • 探探数学工作室
  • 《幼儿数学思维启蒙》第三辑，主要包括绘本故事《神奇的魔法学校》（图形与对称）《快点，快点！》（分数概念）《给爸爸的生日礼物》（钱币与等价交换）《像今天这样的日子》（百分数和概率）等共四册。主要针对5岁（幼儿园大班及其幼小衔接）幼儿。幼儿思维处于直觉思维发展阶段。第三辑数学概念要点：深入强化幼儿数学思维，理解更多数学概念。在日常生活中理解分数、百分数、货币以及等价交换以及图形对称等，在幼小衔接阶段为
幼儿数学思维启蒙 第二辑 电子书
幼儿数学思维启蒙 第二辑
  • 探探数学工作室
  • 《幼儿数学思维启蒙》第二辑，主要包括绘本故事《美味的土豆汤》（测量）《小心小红帽！》（形状与规律）《一只猫，两个人？》（数与计量单位）《鸡妈妈做体操》（加法与减法）等共四册。主要针对4岁（幼儿园中班）幼儿。幼儿处于智力发展阶段的前运算阶段，思维发展从象征思维阶段向直觉思维阶段发展。用具体事物引导理解数学概念。包括分数、测量、逻辑规律性、货币认知等量交换概念等以及理解“加”“减”的实际意义。为小学阶
幼儿数学思维启蒙 第一辑 电子书
幼儿数学思维启蒙 第一辑
  • 探探数学工作室
  • 《幼儿数学思维启蒙》第一辑，主要包括绘本故事《手指很忙》（数数与手指对应）《和谁配对呢？》（数数与配对）《怪物去哪里了？》（数字顺序与数量词）《乘着气球漂浮》（顺序与序数）等共四册。主要针对3岁（幼儿园小班）幼儿。该阶段幼儿处于智力发展阶段的前运算阶段，思维模式数学象征性思维。引导幼儿逐步感知事物的多少，指导幼儿学习通过数数和对应的方式比较物体的多少。和幼儿一起点数物体，感知数的概念。引导幼儿运用
Python大数据应用基础 电子书
Python大数据应用基础
  • 吕会红 邱静怡
  • 本书内容由浅入深，实例指导性强，通过大量的实例讲述Python程序设计基础，同时结合Python语言的特性，讲解各类基于Python的大数据应用实例。本书全部例题代码适用于Python3.6及更高版本。全书共13章，主要内容包括大数据及Python概述，Python基础知识、程序流程控制结构、常用组合数据类型、函数与模块、面向对象程序设计、文件相关操作、数据预处理和数据分析、使用NumPy进行处理
数据结构（Python版） 电子书
数据结构（Python版）
  • 李冬梅
  • 本书共8章，包括绪论，线性表，栈和队列，串、数组和广义表，树和二叉树，图，查找，排序。全书采用类Python语言作为数据结构和算法的描述语言。为方便读者学习，编者专门为书中每个算法制作了算法演示动画，此外，本书还提供了多媒体课件、教学大纲、源代码等配套资源。
Python商业数据分析 电子书
Python商业数据分析
  • 编著
  • 全书共12章，主要内容包括：商业数据分析概论、Python商业数据存取、Python商业数据图形绘制与可视化、Python描述性统计、Python参数估计、Python参数假设检验、Python相关分析、Python一元线性回归分析、Python多元线性回归分析、Python时间序列分析、Python量化金融数据分析、Python机器学习。
Python数据可视化 电子书
Python数据可视化
  • 黑马程序员
  • 本书共分为9章，第1章介绍数据可视化与matplotlib的入门知识；第2-8章全面地介绍matplotlib的核心知识，包括使用matplotlib绘制简单图表、图表辅助元素的定制、图表样式的美化、子图的绘制及坐标轴共享、坐标轴的定制、绘制3D图表和统计地图、使用matplotlib绘制高级图表；第9章介绍pyecharts的基础知识。
地球科学中的大数据分析与挖掘算法手册 电子书
地球科学中的大数据分析与挖掘算法手册
  • 李国庆 刘莹 庞禄申 等
  • 本书以数据分析与挖掘思想为主线，深入剖析关联、分类、回归、聚类、顺序模式挖掘、深度学习以及异常检测等算法的原理、实现、相似算法、改进思路以及地学案例，具有很强的系统性、完整性以及落地性，可以作为各行业特别是地球科学领域中希望驾驭大数据并发掘其价值的科研人员和工程人员的参考书，读者既可以通过本书系统掌握大数据分析挖掘的思想方法，也可以将其作为算法工具书查阅。
Excel 2016数据处理与分析应用教程 电子书
Excel 2016数据处理与分析应用教程
  • 谢萍
  • 本书分为10章，内容包括Excel2016基础知识、数据输入与编辑、公式、函数、图表、数据管理、数据透视分析、宏、财务分析函数及应用、模拟分析。全书采用由易到难、循序渐进的方式介绍了Excel的常用知识点，并通过大量的实例讲解Excel的常用功能与操作步骤。本书内容翔实，案例丰富，操作步骤清晰，实用性强，并在各章配备微课视频，读者扫描二维码即可进行在线网络学习。本书可以作为高等院校相关专业的教学用
SPSS数据处理与分析（微课版） 电子书
SPSS数据处理与分析（微课版）
  • 李良 艾旭升
  • 本书重点阐述了数据处理与分析的相关知识，讲解了Excel、SPSSStatistics、SPSSModeler三种数据分析工具的使用方法。全书共有六个项目，系统地论述了Excel数据处理与分析、SPSSStatistics数据创建与数据预处理、SPSSStatistics数据的描述性统计分析、SPSSStatistics数据推断、SPSSModeler数据分析、SPSSModeler数据挖掘，并且
零基础学机器学习 电子书
零基础学机器学习
  • 黄佳
  • 轻松入门机器学习，理论实战并重，适合零基础学习者。
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机器学习从原理到应用
  • 卿来云 黄庆明
  • 本书共11章，主要介绍机器学习的基本概念和两大类常用的机器学习模型，即监督学习模型和非监督学习模型。
数据结构与算法详解 电子书
数据结构与算法详解
  • 陈锐
  • 本书旨在讲解数据结构和算法的核心知识。本书主要内容包括线性表、栈、队列、串、数组、广义表、树、图、查找算法、排序算法、递推算法、递归算法、枚举算法、贪心算法、回溯算法、数值算法和实用算法等。本书适合计算机专业的学生、软件开发专业人员等阅读。
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