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机器学习算法框架实战：Java和Python实现

麦嘉铭
以自研机器学习算法框架的构建为主线，介绍机器学习算法的实践。

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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

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机器学习原理与实战

何伟，张良均　主编
本书共11章，分别介绍了机器学习概述、数据准备、特征工程、有监督学习、无监督学习、智能推荐的相关知识，并介绍了市财政收入分析案例、基于非侵入式电力负荷监测与分解的电力分析案例、航空公司客户价值分析案例、广电大数据营销推荐案例以及基于TipDM数据挖掘建模平台实现航空公司客户价值分析案例。

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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。

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从零开始：机器学习的数学原理和算法实践

大威编著
一学就会的数学知识，通俗易懂的算法原理，经典实用的编程实践。

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跟着迪哥学：Python数据分析与机器学习实战

唐宇迪
本书适合对人工智能、机器学习、数据分析等方向感兴趣的初学者和爱好者。

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深度学习搜索引擎开发：Java实现

著
本书是市面上少见的将搜索与深度学习相结合的书，讨论了使用(深度)神经网络来帮助建立有效的搜索引擎的方法。阅读本书无须具备开发搜索引擎的背景，也不需要具备有关机器学习或深度学预备知识，因为本书将介绍所有相关的基础知识和实用技巧。

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C++模板元编程实战：一个深度学习框架的初步实现

李伟
元编程在深度学习框架中的实践与性能优化。

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Java学习笔记：从入门到实战

张晓博
精讲学习视频全程相伴，扫码即看；217个有趣实例及精彩分析娓娓道来。

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人工智能算法Python案例实战

吕鉴涛
本书从概念和数学原理上对人工智能所涉及的数据处理常用算法、图像识别、语音识别、自然语言处理、深度学习等几个主要方面进行了阐述，并以Python为主要工具进行了相应的编程实践，以使读者对人工智能相关技术有更直观和深入的理解。此外，本书还用几个独立的章节从原理和实践上介绍了量子计算、区块链技术、并行计算、增强现实等与人工智能密切相关的前沿技术。

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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

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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。

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华为MindSpore深度学习框架应用开发实战

编著
全书从逻辑上共分3部分。第一部分由第1章和第2章组成，介绍深度学习的基础理论、MindSpore总体架构和编程基础。第二部分由第3～8章组成，介绍MindSpore框架各子系统的具体情况，包括数据处理、算子、神经网络模型开发、数据可视化组件MindInsight、推理、以及移动端AI框架MindSporeLite。第三部分由第9章和第10章组成，介绍使用MindSpore框架开发和训练的经典深度学

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Python算法详解

张玲玲
-以“从入门到精通”的写作方法构建内容，让读者入门容易。为了使读者能够完全看懂本书的内容，本书遵循“从入门到精通”基础类图书的写法，循序渐进地讲解算法的知识。-破解语言难点，以“技术解惑”贯穿全书，绕过学习中的陷阱。为了帮助读者学懂算法，每章都会有“技术解惑”模块，让读者知其然又知其所以然。-书中包含大量典型实例。书中有195个实例，通过这些实例的练习，读者有更多的实践演练机会。-通过QQ群和网站论坛实现教学互动，形成互帮互学的朋友圈。本书作者为了方便给读者答疑，特地提供了网站论坛、QQ群等技术支持，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。网站名称和群号，详见本书前言部分。

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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

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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

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Python网络爬虫（Scrapy框架）

肖睿陈磊
本书以主流的Scrapy爬虫框架为例，运用了大量案例和实践，介绍了Python网络爬虫的组成、爬虫框架的使用以及分布式爬虫等内容。

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机器学习

董亮
机器学习基础与高级内容全面讲解，实例丰富，易于学习巩固。

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算法精粹：经典计算机科学问题的Python实现

[美]大卫·科帕克（DavidKopec）
用Python语言求解经典的计算机科学问题。

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Java修炼指南.核心框架精讲

开课吧组编肖爱良胡斌刘小东等编著
本书从Java常用的三个框架入手，对MyBatis、Dubbo、RocketMQ的代码进行了深入解读，让读者可以从框架设计到实现细节上全面了解Java代码，并引领读者深入探索代码中的设计细节及架构模型。本书分为3章：第1章为数据层主流框架——MyBatis学习指南，解读MyBatis框架中关于接口层和配置文件解析过程；第2章为微服务Dubbo通信解密，阐述微服务Dubbo通信架构高扩展性架构设计原