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100 条"Python机器学习算法与应用"搜索结果
Python机器学习算法与应用
邓立国
以案例为导向,实践与理论相结合的机器学习。
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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。
电子书
Python算法从菜鸟到达人
猿媛之家 组编
涵盖所有程序员必须掌握的50余种算法,从易到难逐级提升,满足编程菜鸟向达人转变的一切需求。
电子书
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。
电子书
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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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。
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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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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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Python数据分析与应用
张良均
本书采用了以任务为导向的教学模式,按照解决实际任务的工作流程路线,逐步展开介绍相关的理论知识点,推导生成可行的解决方案,后落实在任务实现环节。全书大部分章节紧扣任务需求展开,不堆积知识点,着重于解决问题时思路的启发与方案的实施。通过从任务需求到实现这一完整工作流程的体验,帮助读者真正理解与消化Python数据分析与应用。书中案例全部源于企业真实项目,可操作性强,引导读者融会贯通,并提供源代码等相关学习资源,帮助读者快速掌握大数据相关技能。
电子书
Python基础与大数据应用
丁辉
本书分为11章,前6章讲解了Python基本语法和基本应用,后5章系统地讲解了用Python爬取数据、处理数据、分析数据的方法与过程。每章除了丰富的实例外,还设计了来源于实践的项目训练及拓展训练项目。
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Python程序设计与应用
本书共13章,主要内容包括:Python基础知识与软件安装,数值、字符串、列表、元组、字典、集合数据类型,选择结构与循环结构,函数与lambda表达式,正则表达式、re模块以及Match对象的使用方法,文本文件、Word文档以及Excel文件的读与写,面向对象程序设计的相关知识,模块和包的创建与使用,Tkinter图形用户界面设计,利用matplotlib库实现数据可视化,Python连接以及使用
电子书
ROS机器人编程与SLAM算法解析指南
陶满礼
内容条理清晰,源代码可读性强,非常适合初学者快速上手并掌握ROS。
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21世纪全国高职高专计算机教育“十一五”规划教材.计算机应用基础
《计算机应用基础》编委会
本书讲解了计算机基础知识、WindowsXP操作系统、文字处理软件Word2003、电子表格Excel2003等内容。
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算法学习指南
[美] 乔治·海涅曼
本书深入阐述关键算法、数据结构、数据类型的基本原理。
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财务机器人应用与开发
谭宏
本书具体介绍了财务机器人概述;财务机器人的应用基础;财务机器人的开发技术;财务机器人在信息采集中的应用与开发;财务机器人在信息处理中的应用与开发。本书顺应财务数字化浪潮和信息技术变革趋势,服务职业教育专业升级和数字化改造,适应结构化、模块化专业课程教学和教材出版要求,重点推动会计专业群核心课程以真实项目、典型工作任务、案例等为载体组织教学单元,并且全面落实课程思政要求。
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深度学习技术与应用
许桂秋
本书旨在介绍人工智能中深度学习的基础知识,为即将进入深度学习领域进行研究的读者奠定基础。全书共13章,其中,第1~4章为理论部分,第5~13章为应用部分。理论部分介绍了机器学习和深度学习的基本内容,以及TensorFlow开发框架的搭建和使用;应用部分设置了多个项目案例,并介绍了这些案例详细的实现步骤和代码,使读者在练习中熟悉和掌握相关知识的应用方法与技巧。本书采用项目驱动的编写方式,做到了理论和
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高速列车智能自主定位模型与在线学习算法——基于应答器实测数据的机器学习
陈德旺著
本书利用武广高铁、京沪高铁和郑西高铁的大量实测数据开展研究,采用计算智能和机器学习等理论和方法,研究了几种比较典型的高速列车定位模型,尤其是基于应答器信息的模型参数在线学习算法,以提高列车定位精度和在线学习能力。最后,开发了高速列车职能定位软件,实现了相关的定位算法,并做了大量的比较和分析。
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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
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Python程序设计基础与应用
董付国
适读人群:非计算机专业研究生、本科、专科程序设计课程教材。计算机专业程序设计基础课程教材。Python爱好者自学用书。Python教育者董付国老师新作《Python程序设计基础与应用》内容言简意赅,案例丰富,内容涵盖python编程基础及核心应用,配套资源超全(包括教学PPT、源码、大纲、教案、习题答案),部分内容全彩呈现。《Python程序设计基础与应用》全部代码适用于Python3.5、Python3.6以及更高版本。Python入门,有这一本就够了!
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Python程序设计基础与应用
陈佳
本书主要介绍Python语言的开发环境(包括Spyder、Jupyter和PyCharm)与交互式工具、语言概述、数据结构、编程范型、库、数据分析、数据可视化及应用案例分析。本书通过融合其他相关知识,重点讨论了Python在网络爬虫、推荐系统、图像处理和机器学习等多个领域的应用。本书不仅注重基本概念的讲解,还强调问题的分析与求解,并在教辅资源中给出了大量实例、源代码及4个Python实验,以供读者
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