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100 条"Python机器学习算法与实战"搜索结果
Python机器学习算法与实战
余本国
近百个实战案例,系统讲解Python机器学习算法、理论与关键技术实现。
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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程序员面试算法宝典
张波
本书是一本讲解程序员面试笔试算法的书,在写法上,除了讲解如何解答算法问题外,还引入了实例辅以说明,让读者能够更好地理解本书内容。
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PyTorch深度学习实战
[美]伊莱·史蒂文斯(Eli,Stevens),[意]卢卡·安蒂加(Luca Antiga),等
1.PyTorch核心开发者教你使用PyTorch创建神经网络和深度学习系统的实用指南。2.详细讲解整个深度学习管道的关键实践,包括PyTorch张量API、用Python加载数据、监控训练以及对结果进行可视化。3.PyTorch核心知识+真实、完整的案例项目,快速提升读者动手能力:a.全面掌握PyTorch相关的API的使用方法以及系统掌握深度学习的理论和方法;b.快速从零开始构建一个真实示例:肿瘤图像分类器;c.轻松学会使用PyTorch实现各种神经网络模型来解决具体的深度学习问题;d.章尾附有“练习题”,巩固提升所学知识;更有配套的代码文件可下载并动手实现。4.PyTorch联合创作者SoumithChintala作序推荐!5.书中所有代码都是基于Python3.6及以上的版本编写的,提供源代码下载。
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人工智能+机器人入门与实战:用树莓派+python+OpenCV制作计算机视觉机器人
陈宇航
创客教育书籍,用Pyhton编程和机器人实战体验人工智能概念。
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Python核心技术实战详解
张洪朋
1.内容讲解深入。本书对Python的核心知识进行了深入剖析,循序渐进地讲解了核心功能模块的开发技术,帮助读者快速步入Python开发高手之列。2.提供更为广泛的解决方案。本书深入讲解了10个不同的主题模块,每一个主题涵盖了特定应用开发领域。在书中不仅给出了案例讲解,还包含了更多的拓展知识,能够帮助读者使用Python开发各种类型的应用程序。3.通过网站论坛形成互帮互学的朋友圈。为了方便给读者答疑,特提供了网站论坛等支持,并且随时在线与读者互动,让大家在互学互帮中形成一个良好的学习编程的氛围。
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Python语言区块链开发实战
编著
区块链技术作为当前具有影响力的重大创新技术之一,引起了全球各界人士的广泛关注。它以去中心化的方式集体维护可信数据,具有防篡改、高度可扩展等特点,是构建价值互联网的基石。本书共8章。第1章从概念和原理上对区块的定义与数据结构、区块链的构成等进行详细描述,并介绍哈希算法、非对称加密技术与数字签名、默克尔树、共识算法、区块链分叉等内容。第2章和第3章着重介绍区块链模拟系统的构建,以及在此基础上开发的去中
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Python数据可视化实战
刘礼培
本书以实践出发,全面地介绍数据可视化的流程和Python数据可视化的应用,并详细阐述使用Python解决企业实际问题的方法。全书共8章,分为基础模块(第1-5章)和实战模块(第6-8章)。基础模块包括Python数据可视化概述、数据的读取与处理、Matplotlib数据可视化基础、用seaborn绘制进阶图形、pyecharts交互式图形绘制;实战模块包括广电大数据可视化项目实战、新零售智能销售数
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Python实战教程(微课版)
主编
本书共16章,内容涵盖基本数据类型、自定义函数、控制语句、自定义模块和导入语句等Python基础知识,面向对象编程、文件管理和路径管理、序列化和持久化等Python中级知识,Web开发、数据库开发等Python高级知识,字符编码、BOM等拓展知识。
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机器学习及应用(在线实验+在线自测)
李克清
机器学习原理与实例代码,包括决策树、神经网络等11章。
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机器学习公式详解(第2版)
谢文睿
周志华老师的《机器学习》(俗称“西瓜书”)是机器学习领域的经典入门教材之一。本书是《机器学习公式详解》(俗称“南瓜书”)的第2版。相较于第1版,本书对“西瓜书”中除了公式以外的重、难点内容加以解析,以过来人视角给出学习建议,旨在对比较难理解的公式和重点内容扩充具体的例子说明,以及对跳步过大的公式补充具体的推导细节。全书共16章,与“西瓜书”章节、公式对应,每个公式的推导和解释都以本科数学基础的视角
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深度学习与飞桨PaddlePaddle Fluid实战
于祥
飞桨PaddlePaddle是百度推出的深度学习框架,不仅支撑了百度公司的很多业务和应用,而且随着其开源过程的推进,在其他行业得到普及和应用。本书基于2019年7月4日发布的飞桨PaddlePaddleFluid1.5版本(后续版本会兼容旧版本),以真实案例介绍如何应用飞桨PaddlePaddle解决主流的深度学习问题。本书适合对人工智能感兴趣的学生、从事机器学习相关工作的读者阅读,尤其适合想要通过飞桨PaddlePaddle掌握深度学习应用技术的研究者和从业者参考。本书包括以下内容:●飞桨PaddlePaddle的核心设计思想;●PaddlePaddle在MNIST上进行手写数字识别;●图像分类网络实现案例;●“天网”中目标检测和像素级物体分割的实现;●NLP技术应用案例:word2vec、情感分析、语义角色标注及机器翻译;●Paddle-Mobile与Anakin框架等高级主题;●飞桨PaddlePaddle与TensorFlow、Caffe框架的常用层对比。
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深度学习与计算机视觉实战
主编
本书以深度学习在计算机视觉领域的常用技术与案例相结合的方式,深入浅出地介绍计算机视觉的常见任务及实现技术。全书共7章,内容包含概述、图像处理基本操作、深度学习视觉基础任务、基于FaceNet的人脸识别实战、基于FasterR-CNN的目标检测实战、基于U-Net的城市道路场景分割实战、基于SRGAN的图像超分辨率技术实战等。本书大部分章包含操作实践代码和课后习题,希望能够帮助读者在计算机视觉基础任
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Python程序设计基础与实战(微课版)
主编
本书主要介绍Python的基础知识及程序设计方法,从Python的环境配置、基础语法、常用数据类型,到函数的封装,再到面向对象程序设计,由浅入深,由部分到整体,由面向过程到面向对象,对读者来说易学易用。全书以案例贯穿,用Python编程解决生活中常见问题,包括书籍词频统计、垃圾分类查询、在线商城的评价分析、薪资结算、图片水印生成等21个实战案例。除此之外,本书的内容紧跟当下的新技术,使读者学到的知
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Python3:语料自动获取与语料库实战
陆晓蕾
本书介绍了基于Python3的语料库相关技术与应用,内容包括语料自动获取与语料分析实践。全书分为理论篇和实践篇,理论篇主要介绍了如何将Python3应用到语料自动获取、存储与读取、清洗与预处理、语料检索与分析等典型应用场景,其中第4章还涉及部分自然语言处理的内容,包括情感分析、命名实体识别等;实践篇主要从开发环境配置出发,以IMDb为例,阐述了影评语料的自动获取和基于机器学习的文本分析方法。从语料
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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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深度学习之摄影图像处理:核心算法与案例精粹
言有三
本书内容涉及摄影学、计算机视觉、深度学习3个领域,系统地介绍了计算机视觉在图像质量和摄影学各个领域的核心算法和应用,包括传统的图像处理算法和深度学习核心算法。本书理论知识体系完备,同时提供大量实例,供读者实战演练。本书融合摄影学和计算机视觉的内容,覆盖面非常广。第1章简单介绍摄影的历史、摄影与图像的基本概念和摄影中的许多基本技巧。从第2章开始,本书对摄影学中图像处理算法的各个重要方向进行介绍,包括
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Python 3 程序设计学习指导与习题解答
郭瑾 杨彬彬 刘德山
本书围绕全国计算机等级考试大纲编写,深入挖掘二级Python考纲内容,知识讲解由浅入深,案例设计强调应用和扩展,通过习题与解答检验读者的学习效果。本书还配有面向自我学习提升和全国计算机等级考试二级Python的模拟试卷,着力提升读者独立学习和分析问题的能力。
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深度学习实战之PaddlePaddle
潘志宏 王培彬 万智萍 邱泽敏
内容提要本书全面讲解了深度学习框架PaddlePaddle,并结合典型案例,阐述了PaddlePaddle的具体应用。本书共15章。第1章介绍了深度学习及其主流框架;第2章介绍了几种不同的PaddlePaddle安装方式;第3章使用MNIST数据集实现手写数字识别;第4章介绍CIFAR彩色图像识别;第5章介绍了自定义数据集的识别;第6章介绍了验证码的识别;第7章介绍了场景文字的识别;第8章实现了验
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深度强化学习实战
[美] 亚历山大·扎伊
详解深度强化学习,从入门到实战。
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TensorFlow 2深度学习实战
张良均
本书以深度学习的常用技术与TensorFlow2真实案例相结合的方式,深入浅出地介绍TensorFlow2实现深度学习的重要内容。全书共7章,分为基础篇(第1~3章)和实战篇(第4~7章),基础篇内容包括深度学习概述、TensorFlow2快速入门、深度神经网络原理及实现等基础知识;实战篇内容包括4个案例,分别为基于CNN的门牌号识别、基于LSTM网络的语音识别、基于CycleGAN的图像风格转换
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Python数据分析与可视化案例教程(微课版)
余本国
本书针对Python零基础的读者,重点讲解利用Python进行数据分析的基础知识,并通过大量的实战案例,使读者掌握数据处理、分析与可视化的方法。全书分为4个部分,共13章,主要...
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Python编程与数据分析应用(微课版)
余本国
本书共9章,主要内容包括:Python语法基础、Python数据结构、函数和类、正则表达式与格式化输出、Numpy和Pandas、数据处理与分析、网络爬虫、数据可视化、应用案例...
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