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100 条"Python深度学习实用案例"搜索结果
Python深度学习实用案例
丁伟雄 编著
本书是针对Python3.11.0平台的实用案例深度学习教程。
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深度学习入门与TensorFlow实践
林炳清
基于TensorFlow2,系统讲述如何搭建、训练和应用深度学习模型。
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TensorFlow深度学习基础与应用
杨虹 谢显中 周前能 王智鹏 张安文编著
本书内容包括TensorFlow在Windows操作系统、Linux操作系统、macOS下的安装,TensorFlow静态图、动态图、损失函数、优化器等基础语法,k均值、k近邻、朴素贝叶斯、决策树、支持向量机、人工神经网络、线性回归、逻辑回归、决策树回归等机器学习算法,分类、检测、检索、光学字符识别等图像处理技术,中文分词、命名实体识别等自然语言处理技术,TensorFlow高阶应用等。
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深度学习原理与 TensorFlow实践
黄理灿
本书介绍了深度学习原理与TensorFlow实践。着重讲述了当前学术界和工业界的深度学习核心知识:机器学习概论、神经网络、深度学习。着重讲述了深度学习的实现以及深度学习框架TensorFlow:Python编程基础、TensorFlow编程基础、TensorFlow模型、TensorFlow编程实践、TensorFlowLite和TensorFlow.js、TensorFlow案例--医学应用和S
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PaddlePaddleFluid深度学习入门与实战
潘志宏
本书全面讲解PaddlePaddleFluid框架在深度学习领域的应用。
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深度学习从入门到精通
谢佳标 主编
本书基于当前流行的深度学习框架之一——Keras,从新手的角度出发,详细讲解Keras的原理,力求帮助读者实现Keras从入门到精通。全书共9章,主要内容包括初识深度学习、深度学习的数据预处理技术、使用Keras开发深度学习模型、卷积神经网络及图像分类、循环神经网络在文本序列中的应用、自编码器、生成式对抗网络、模型评估及模型优化,以及深度学习实验项目。本书内容由浅入深、语言通俗易懂,从基本原理到案
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Python游戏设计案例实战
夏敏捷 尚展垒
本书以Python3.5为编程环境,从基本的程序设计思想入手,逐步展开Python语言教学,是一本面向广大编程学习者的程序设计类教材。基础篇主要讲解Python的基础语法知识、控制语句、函数、文件、面向对象编程基础、Tkinter图形界面设计、网络编程和多线程、Python数据库应用等内容,并以小游戏案例作为各章的阶段性任务。实战篇和提高篇综合应用前面章节中介绍的技术,重现各个经典游戏的开发过程。
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Python语言实用教程
钱雪忠 宋威 钱恒 编著
《Python语言实用教程》是编者在20多年计算机教学实践的基础上编著而成的,希望《Python语言实用教程》能做到:概念清晰、例题精选;把握语言知识点与实用技能;充分体现出语言的实用性与应用价值。全书内容全面、重点突出,共含12章,主要内容包括Python概述、语言基础、选择与循环、Python序列、函数与模块、面向对象程序设计、文件、异常处理、数据结构与操作、科学计算、数据库应用、网络与爬虫等
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Python机器学习入门与实战
桑园 编著
本书以零基础讲解为特色,用实例引导读者学习,深入浅出地介绍Python机器学习的相关知识和实战技能。
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Python机器学习编程与实战
林耀进 张良均
本书共8章,内容包括Python概述、NumPy数值计算、pandas基础、pandas进阶、Matplotlib绘图、scikit-learn、餐饮企业综合分析与预测、通信运营商客户流失分析与预测。前6章设置了选择题、填空题和操作题,后两章设置了操作题,希望通过练习和操作实践,读者可以巩固所学的内容。
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Keras深度学习与神经网络
肖睿 程鸣萱 编著
本书从人工智能导论入手,阐述人工智能的发展及现状,重点介绍了机器学习和神经网络基础、反向传播原理、卷积神经网络和循环神经网络等内容。本书内容由浅入深,循序渐进,从神经元和感知机入手,逐步讲解深度学习中神经网络基础、反向传播以及更深层次的卷积神经网络、循环神经网络。本书知识体系完整,内容覆盖面广,介绍了深度学习中常用的模型和算法,助力读者多方位掌握深度学习的相关知识。本书可作为高等院校计算机等相关专
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人工智能深度学习基础实践
张健,常城主编
本书分为人工智能产品研发、深度学习数据应用、深度学习基础应用3篇共10个项目,内容包括:人工智能需求管理、设计人工智能产品、人工智能开发平台应用、数据采集工程应用、数据处理工程应用、数据标注工程应用等。
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人工智能深度学习综合实践
罗卿,常城主编
本书较为系统地介绍深度学习模型训练、计算机视觉模型应用、自然语言处理模型应用等技术。全书共9个项目,包括深度学习全连接神经网络应用、深度学习卷积神经网络应用、深度学习模型训练——循环神经网络应用、计算机视觉模型数据准备、计算机视觉模型训练与应用、计算机视觉模型部署、自然语言处理预训练模型数据准备、自然语言处理预训练模型训练与应用、自然语言处理模型部署等。本书以满足企业用人需求为导向、以岗位技能和综
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TensorFlow深度学习从入门到进阶
张德丰 编著
TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,其支持多种客户端语言下的安装和运行。本书以TensorFlow为导线,进行机器学习,书中每章节都是以理论引出,TensorFlow应用巩固结束,理论与实践相结合,让读者快速掌握TensorFlow机器学习。本书共10章,主要包括内容有:TensorFlow介绍、TensorFlow编辑基础、TensorFlow进阶
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深度学习自然语言处理实战
开课吧 组编 张楠 苏南 王贵阳 等编著
近年来,基于深度学习方法的自然语言处理(NLP)已逐渐成为主流。本书共8章,主要介绍自然语言处理任务中的深度学习技术,包含深度学习理论基础、深度学习的软件框架、语言模型与词向量、序列模型与梯度消失/爆炸、卷积神经网络在NLP领域的应用、Seq2Seq模型与Attention机制、大规模预训练模型、预训练语言模型BERT,还给出了自然语言处理技术的高级应用和开发实例,并收录了基于PyTorch深度学
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人工智能和深度学习导论
)
本书首先介绍了人工智能的基础知识,然后分别介绍了机器学习、深度学习、自然语言处理和强化学习中的重点概念和实践过程,包含逻辑斯谛回归、k最近邻、决策树、随机森林、支持向量机、卷积神经网络、循环神经网络、LSTM、自动编码器等。此外,本书的附录部分还分别简单介绍了Keras、TensorFlow、pandas等人工智能相关的工具。本书适用于高等院校电子信息类专业的人工智能导论课程,也适合想要对人工智能
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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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Python程序设计案例教程
主编 张宗霞参编 项雪琰 张静
《Python程序设计案例教程》是一本实用易学、轻量级的Python入门教材,以30个实用案例为载体,详细介绍了Python语言的基础知识和编程思想,内容包括Python语言概述,基础语法,流程控制语句,字符串与正则表达式,列表、元组、字典等常用数据结构,函数,异常处理,文件操作,模块和包以及面向对象编程。每章后都配有丰富的习题、课后实训和精练的小结,方便读者进一步巩固知识,增强实践能力。《Pyt
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Python程序设计案例教程
徐光侠 常光辉 解绍词 黄德玲
本书共12章,详细介绍了Python语言编程的方方面面。本书从Python的发展历程引入,介绍了Python语言的优点以及利用Python可以做些什么,随后读者循序渐进地学习了数据类型、组合数据类型、控制语句与函数、类和继承等基础内容。书中还探讨了模块的创建和使用、包的导入、文件的操作、调试及异常。为了进一步提升读者对Python程序设计的理解,本书在“程序开发进阶”这一章讲解了面向对象程序设计、
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Python程序开发案例教程
黑马程序员
Python是近年来最流行的编程语言之一,其简洁的语法和卓越的可读性使其成为初学者的完美编程语言,并且深受编程人员的喜好和追捧。 本书以Python3.7为开发环境,从入门者的角度出发,以简洁、通俗易懂的语言逐步展开Python语言教学。全书共分17章,内容包括Python环境搭建、数字类型与字符串、流程控制、列表与元组、集合和字典、函数、类与对象、模块、文件与文件路径操作、错误和异常、正则表达
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Python医学实用统计分析
潘兴强 主编
本书主要介绍与数据分析有关的语法基础。
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