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100 条"思考机器探案集之水晶球占卜师"搜索结果
思考机器探案集之水晶球占卜师
[美]杰克·福翠尔
美国最杰出的推理小说作家之一的思考机器探案集系列。
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淘宝网店内容运营:内容引流方法+淘宝平台实战
近水思鱼
本书通过“内容引流方法+淘宝平台实战”的方式,从两条线讲解淘宝网店内容运营实战技巧。一条是内容引流方法线,详细讲解了微信、微博、头条号、百度百家、一点号、企鹅媒体、QQ、易信、搜狐公众平台、网易号、网易云阅读、凤凰号、UC头条等新媒体平台的内容引流技巧。另一条是淘宝平台实战线,全面、深入地剖析了淘宝头条、淘宝直播、有好货、爱逛街、必买清单、红人淘等淘宝内容入口的运营实战技巧。本书结构清晰、实战性强
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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。
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实用机器学习
孙亮 黄倩
大数据时代为机器学习的应用提供了广阔的空间,各行各业涉及数据分析的工作都需要使用机器学习算法。本书围绕实际数据分析的流程展开,着重介绍数据探索、数据预处理和常用的机器学习算法模型。本书从解决实际问题的角度出发,介绍回归算法、分类算法、推荐算法、排序算法和集成学习算法。在介绍每种机器学习算法模型时,书中不但阐述基本原理,而且讨论模型的评价与选择。为方便读者学习各种算法,本书介绍了R语言中相应的软件包
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机器学习基础
编著
近年来人工智能技术蓬勃发展,人工智能正在改变我们的生活。为了让读者在不需要掌握太多数学和计算机科学知识的情况下,能够快速上手,使用Python语言实现常用的机器学习算法,并解决一些实际的问题,我们策划并出版本书。本书共14章,内容涵盖基本的机器学习概念和环境搭建,目前各个领域中的热门算法,以及数据预处理、模型评估和文本数据分析等。希望本书可以让读者轻松入门,在动手实践的过程中找到乐趣。本书可以作为
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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。
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Python机器学习
郭羽含 陈虹 肖成龙 主编
《Python机器学习》从实用的角度出发,整合Python语言基础、数据分析与可视化、机器学习常用算法等知识。内容从*基本的Python编程基础入手,由浅入深、循序渐进地讲授NumPy库和Matplotlib库,以及复杂的机器学习基本理论和算法,并突出知识的实用性和可操作性。《Python机器学习》力求以浅显的语言讲解复杂的知识,以直观的案例辅助读者理解,并以图表形式展示代码和运行结果,配合习题巩
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无障碍精读版名著-福尔摩斯探案集
(英)阿瑟·柯南·道尔
在本小说中,除了那些惊心动魄、耸人听闻的探案,更多的是表现人与人之间的嫉妒、猜疑、仇恨。此外,福尔摩斯与华生为了正义有时不得不触犯法律,比如说为了盗取一封信件而潜人诈骗犯的住宅;因同情而放走了为爱人复仇,杀死法律制裁不了的两个凶犯的特雷根尼斯博士等等,在一定程度上宣扬了人道主义的惩恶扬善的思想。福尔摩斯是个有血有肉的人物,他一刻也没有脱离现实生活:他乘坐大家熟悉的马车,出没在伦敦的大雾之中;他住在
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思考的乐趣:
Matrix67数学笔记
顾森
科普作家顾森力作,用简单诙谐的语言烹饪数学佳肴。
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深度思考法
[日]芝本秀德
本书教你如何结构化思考、系统化思考,掌握深度思考的技能,成为会思考的少数人。
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思考的智慧
[法] 帕斯卡
本书考察了人的本质、宇宙的真相和思想的力量,是帕斯卡留在人间的风景。
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思考的机制
[英] 爱德华·德博诺
世界创新思维之父爱德华·德博诺经典著作。
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快乐思考法
[英] 爱德华·德博诺
在快节奏的工作中,培养快乐思维,掌握平衡,学会生活。
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且行且思考
张建富
本书共5章,主要内容包括:行业概述、经营模式、银川市出租车行业概况、银川市出租车行业弊端的解决办法及建议,公共资源的管理和可持续发展等。
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思考的革命
[英]爱德华·德博诺
本书属于德博诺创新思考经典系列。当旧有的思维模式让我们陷入困局时,是时候来一场思考的革命了。本书提供了思考革命的纲领、原则和措施,指引读者,通过观念和价值观上的改变,来加强行动的有效性、建设性,推动个人和群体走向更美好的未来。
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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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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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智能机器人
陈良
本书阐述了智能机器人的基本理论及实际应用。
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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
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
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