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Python数据挖掘与机器学习实战

方巍
本书介绍了NumPy数值计算、Pandas数据处理、Matplotlib数据可视化、爬虫和Sklearn数据挖掘等内容，适合Python程序员及人工智能领域的开发人员阅读。

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Python电商数据分析实战（微课版）

编著
全书共分为3篇。第一篇是理论基础篇，讲解从事电子商务数据分析前需要了解的理论知识，每个理论知识点都结合案例做详细的解析。第二篇是专业方法篇，介绍数据采集和数据清洗的专业方法。第三篇是应用场景篇，介绍运营与数据平台的应用、运营诊断与复盘的方法、宏观市场分析、市场细分及竞争分析、流量运营分析、产品运营分析、消费者运营分析及商务报告的撰写等。本书既可以作为高等院校电子商务专业、商务数据分析与应用专业、大

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机器学习：公式推导与代码实现

鲁伟
本书基于NumPy与sklearn，介绍26个主流机器学习算法的实现。

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场景化机器学习

[澳]道格·哈金（Doug
本书展示了如何在业务场景中应用机器学习，全书分为三个部分。第一部分介绍有效的决策如何帮助公司提高生产率以保持竞争力，阐释如何使用开源工具和AWS工具将机器学习应用于业务决策中。第二部分以虚拟人物为主线，研究六个场景，这些场景展示了如何使用机器学习来制定各种业务决策。第三部分讨论如何在Web上设置和共享机器学习模型，还介绍了一些案例。

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动手学机器学习

张伟楠
本书系统介绍了机器学习的基本内容及其代码实现，是一本着眼于机器学习教学实践的图书。本书包含4个部分：第一部分为机器学习基础，介绍了机器学习的概念、数学基础、思想方法和简单的机器学习算法；第二部分为参数化模型，讲解线性模型、神经网络等算法；第三部分为非参数化模型，主要讨论支持向量机和决策树模型及其变种；第四部分为无监督模型，涉及聚类、降维、概率图模型等多个方面。本书将机器学习理论和实践相结合，以大量

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机器学习公式详解

谢文睿
适读人群：（1）高等院校人工智能、计算机、自动化等相关专业机器学习方向的学生；（2）学术界机器学习领域的研究人员和教师；（3）工业界对机器学习感兴趣的专业人员和工程师。1.周志华教授“西瓜书”《机器学习》公式完全解析指南！“南瓜书”系Datawhale成员自学笔记，对“西瓜书”中250个重难点公式做了详细解析和推导（重难点公式覆盖率达99%），旨在解决机器学习中的数学难题。2.机器学习初学小白提升数学基础能力的必备练习册！以本科数学基础视角对“西瓜书”里比较难理解的公式加以解析和推导细节，补充大量重、难点数学知识和参考材料，分享在学习中遇到的“坑”以及跳过这个“坑”的方法，对于初学机器学习的小白也能上手练习！3.俞勇、王斌、李沐、程明明、陈光（博主@爱可可-爱生活）、徐亦达等人工智能领域大咖亲笔推荐

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数据结构与算法（Python版）

周元哲
本书讲述了Python语言与数据结构。

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Python大数据处理与分析

编著
本书介绍利用Python进行大数据处理与分析的详细方法和步骤。全书共9章，主要内容包括搭建开发环境、Numpy库、Pandas库、Matplotlib库、数据预处理以及多个案例分析。

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深度学习与TensorFlow实战

李建军王希铭潘勉等
本书主要讲解深度学习和TensorFlow的实战知识，全书分为10章，主要内容如下：第1章为深度学习概述，包括深度学习的基础知识、深度学习的生产力实现—TensorFlow、数据模型、TensorFlow项目介绍、TensorFlow工作环境的安装与运行；第2章为机器学习概述，讲解机器学习的定义、任务、性能、经验、学习算法、线性回归实例和TensorFlow的完整运行脚本；第3章介绍从生物神经元到

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Keras与深度学习实战

张良均　主编
本书以Keras深度学习的常用技术与真实案例相结合的方式，深入浅出地介绍使用Keras进行深度学习的重要内容。全书共7章，内容包括深度学习概述、Keras深度学习通用流程、Keras深度学习基础、基于RetinaNet的目标检测、基于LSTM网络的诗歌生成、基于CycleGAN的图像风格转换、基于TipDM大数据挖掘建模平台实现诗歌生成等。本书大部分章包含实训和课后习题，通过练习和操作实践，读者可

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PyTorch与深度学习实战

胡小春
本书以PyTorch深度学习的常用技术与真实案例相结合的方式，深入浅出地介绍使用PyTorch实现深度学习应用的重要内容。本书共7章，内容包括深度学习概述、PyTorch深度学习通用流程、PyTorch深度学习基础、手写汉字识别、文本生成、基于CycleGAN的图像风格转换、基于TipDM大数据挖掘建模平台实现文本生成等。本书大部分章包含实训和课后习题，希望通过练习和操作实践，帮助读者巩固所学的内

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Python数据预处理

黑马程序员
全书共8章，其中第1章介绍数据预处理的入门知识；第2-6章介绍科学计算库numpy和数据分析库pandas，以及通过pandas库实现数据获取、数据清理、数据集成、数据变换和数据规约的功能；第7章介绍数据清理工具OpenRefine的安装及使用；第8章结合前期的核心知识进行实战演练。除第1章外，其他章均配置了丰富的示例或案例，读者可以一边学习一边练习，巩固所学的知识，并在实践中提升实际开发能力。本

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Python数据分析

吴道君,朱家荣
本书全面讲解Python数据分析的相关知识和技术，内容包括Python数据分析概述、NumPy数值计算、Matplotlib数据可视化、Pandas数据分析、数据预处理、Sklearn机器学习。　　本书以培养学生编程能力和数据分析能力为目标，注重技术应用能力的培养。　　本书内容充实、结构合理、实用性强，具有明确的应用能力培养目标，易于接受和理解，学完本书后，可以具备数据分析的基本能力。　　本书适合

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R语言数据分析与挖掘（微课版）

谢佳标　编著
本书由浅入深，内容丰富。全书共11章，主要内容包括第1章R语言数据分析概述、第2章R语言数据操作基础、第3章数据读写、第4章数据预处理、第5章数据的描述统计分析、第6章数据相关性分析、第7章R语言可视化基础、第8章高级可视化工具、第9章聚类分析、第10章关联规则、第11章分类及预测。

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文本数据挖掘——基于R语言

黄天元
文本是一种特殊的非结构化数据，在当今的大数据时代，其价值日趋凸显。本书利用开源而强大的R软件，对文本数据挖掘的概念、技术及技巧进行了系统的介绍。本书共11章，内容包括：走进文本数据挖掘，R语言快速入门，字符串的基本处理，用好正则表达式，导入各类文本数据，对各类文本数据进行预处理，文本特征提取的4种方法，基于机器学习的文本分类方法，文本情感分析，文本可视化，文本数据挖掘项目实践。本书还提供了丰富的应

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Python3快速入门与实战

理论与实战相结合，结合大量案例系统为你介绍Python。

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Python图像处理实战

　著
本书先介绍经典的图像处理技术，然后探索图像处理算法的演变历程，始终紧扣图像处理以及计算机视觉与深度学习方面的最新进展。全书共12章，涵盖图像处理入门基础知识、应用导数方法实现图像增强、形态学图像处理、图像特征提取与描述符、图像分割，以及图像处理中的经典机器学习方法等内容。

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物联网安全漏洞挖掘实战

编著
物联网的发展和普及在给我们带来诸多便利的同时，也为黑客的攻击创建了全新、广泛的攻击面，物联网的安全问题变得日益严重。《物联网安全漏洞挖掘实战》围绕物联网设备的常见安全隐患，从实战的角度深入剖析了物联网漏洞的成因以及防范措施。本书共5章，其内容涵盖了物联网概述、物联网设备硬件分析、物联网固件分析、物联网固件漏洞利用、物联网协议安全等。《物联网安全漏洞挖掘实战》所选案例均来自真实的应用环境，具有很强的

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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

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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