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100 条"Python机器学习基础教程"搜索结果
Python机器学习基础教程
Python机器学习基础教程
乐高机器人设计技巧 创意小作品设计与搭建指导 电子书
乐高机器人设计技巧 创意小作品设计与搭建指导
  • 码高机器人教育
  • 作者团队是国内知名乐高培训机构——码高机器人，总结了多年国内机器人教学经验，内容更出色更接地气；全是炫彩的图片并加以结构解释旁白，还有编程的详解旁白，扫码即可观看演示视频与搭建步骤，将图书与互联网结合在一起，让爱好者们更加方便学习与观摩，机器人兴趣爱好者与学校后者机构都可用来作为参考。重要的是一套硬件器材零件就能完成一个作品，避免了硬件的限制。
大学计算机基础实训教程（第二版） 电子书
大学计算机基础实训教程（第二版）
  • 《大学计算机基础》编写组
  • 本书是《大学计算机基础》（第二版）（中国铁道出版社有限公司，《大学计算机基础》编写组）的配套教材。本书的编写目的是供教师指导实验教学、学生自学使用。　　本书包括了主教材中需要上机操作的内容，主要内容有Windows10操作系统、办公自动化软件Office2010（Word2010、Excel2010、PowerPoint2010）、数据库应用基础、计算机网络与Internet技术基础、计算机信息安
大学计算机基础（第二版） 电子书
大学计算机基础（第二版）
  • 《大学计算机基础》编写组
  • 本书是根据教育部《关于进一步加强高等学校计算机基础教学的意见》中有关“大学计算机基础”课程的教学要求编写的。全书共9章，主要内容包括计算机基础知识、Windows10操作系统管理、Word2010文字处理、Excel2010电子表格处理、PowerPoint2010演示文稿制作、数据库应用基础、计算机网络与Internet技术基础、计算机信息安全、多媒体技术等。　　本书从培养学生的计算思维出发，兼
零基础学机器学习 电子书
零基础学机器学习
  • 黄佳
  • 轻松入门机器学习，理论实战并重，适合零基础学习者。
机器学习与大数据技术 电子书
机器学习与大数据技术
  • 牟少敏
  • 本书较为全面地论述了机器学习、深度学习、大数据技术与图像处理技术的基本概念、基础原理和基本方法，以农业为应用场景，力求通缩易懂，深入浅出的介绍了与机器学习、深度学习、大数据技术与图像处理技术问题联系密切的内容。全书主要分为4大部分：机器学习、大数据技术和图像处理技术的基础知识；经典的机器学习基本理论和方法，以及深度学习和大数据未来的发展；实践应用；机器学习和人工智能的数学基础与编程基础。
机器学习从原理到应用 电子书
机器学习从原理到应用
  • 卿来云 黄庆明
  • 本书共11章，主要介绍机器学习的基本概念和两大类常用的机器学习模型，即监督学习模型和非监督学习模型。
Python深度学习实战——基于Pytorch 电子书
Python深度学习实战——基于Pytorch
  • 主编
  • 本书以深度学习框架PyTorch为基础，介绍机器学习的基础知识与常用方法，全面细致地提供了基本机器学习操作的原理和在深度学习框架下的实践步骤。全书共16章，主要分别介绍了深度学习基础知识、深度学习框架及其对比，机器学习基础知识，深度学习框架基础，Logistic回归，多层感知器，计算机视觉，自然语言处理以及8个实战案例。本书将理论与实践紧密结合，相信能为读者提供有益的学习指导。??本书适合Pyth
Python深度学习与项目实战 电子书
Python深度学习与项目实战
  • 著
  • 本书基于Python以及两个深度学习框架Keras与TensorFlow，讲述深度学习在实际项目中的应用。本书共10章，首先介绍线性回归模型、逻辑回归模型、Softmax多分类器，然后讲述全连接神经网络、神经网络模型的优化、卷积神经网络、循环神经网络，最后讨论自编码模型、对抗生成网络、深度强化学习。
用Python实现深度学习框架 电子书
用Python实现深度学习框架
  • 陈震
  • 本书分为三个部分。第一部分是原理篇，实现了MatrixSlow框架的核心基础设施，并基于此讲解了机器学习与深度学习的概念和原理。第二部分是模型篇，介绍了多种具有代表性的模型，包括逻辑回归、多层全连接神经网络、因子分解机、Wide&Deep、DeepFM、循环神经网络以及卷积神经网络，这部分除了着重介绍这些模型的原理、结构以及它们之间的联系外，还用MatrixSlow框架搭建并训练它们以解决实际问题
Python深度学习（第2版） 电子书
Python深度学习（第2版）
机器学习及应用（在线实验+在线自测） 电子书
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。
机器学习案例实战（第2版） 电子书
机器学习案例实战（第2版）
  • 赵卫东 著
  • 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，首先讨论了主流机器学习平台的主要特点以及机器学习的实战难点。在此基础上，利用主流的机器学习开源平台TensorFlow、OpenVINO、PaddlePaddle等，通过17个实战案例，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、聚类、卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等机器学习和
机器学习经典算法剖析——基于OpenCV 电子书
机器学习经典算法剖析——基于OpenCV
  • 赵春江
  • 机器学习是一种自动分析所构建模型的数据分析方法。通过迭代地从数据中不断学习，机器学习可以使计算机找到一些隐含的信息量，而这些信息量是无法明确通过编程得到的。本书以OpenCV2.4.9为研究工具，对算法—正态贝叶斯分类器、K近邻算法、支持向量机、决策树、AdaBoost、梯度提升树、随机森林、期望极大值、神经网络，不仅具体分析了它们的原理和实现方法，还进行了详细的源码解析，并且给出了基于OpenC
机器学习：公式推导与代码实现 电子书
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。
机器学习公式详解（第2版） 电子书
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
Python学习笔记：从入门到实战 电子书
Python学习笔记：从入门到实战
  • 张学建
  • 精讲学习视频全程相伴，扫码即看；331个有趣实例及精彩分析娓娓道来
深度学习的数学——使用Python语言 电子书
深度学习的数学——使用Python语言
数学·基础版（第三册） 电子书
数学·基础版（第三册）
  • 基础版
  • 本套书是根据当前高等职业教育教学改革的需要，并结合当前五年制高职院校学生的特点编写的。全套书共3册。由岳广峰主编的《数学(基础版第3册五年制高等职业技术教育教材)》内容包括直线与直线的方程、简单的线性规划问题、圆与圆的方程、圆锥曲线。本套书在不降低学生素质能力培养的前提下，力求结构完整、体系合理、够用实用；注重基础知识，浅显易懂，强化学生对基础知识的掌握；符合学生的特点和认知规律，有利于提高学生的
Python程序设计基础教程（慕课版） 电子书
Python程序设计基础教程（慕课版）
  • 编著
  • 本书分为4个部分。第一部分是搭建工作平台：Python的安装、SublimeText的安装、Python程序的运行、Python自带的集成开发环境IDLE简介。第二部分是基础知识：变量、字符串、常量、表达式，选择和循环：程序的结构，元组、列表、字典，函数。第三部分是提高：类、图形用户界面(GUI)、异常处理及程序调试、文件与目录操作、基本数据结构的扩展。第四部分是实践：用Python的游戏模块py
Python Web开发基础教程（Django版）（微课版） 电子书
Python Web开发基础教程（Django版）（微课版）
  • 夏帮贵
  • 本书讲述了基于Django框架的PythonWeb开发的相关基础知识，涵盖了开发环境配置、Django配置、URL分发、模型和数据库、视图、模板、表单、Django工具等内容。
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