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100 条"《机器学习项目实战开发》套装"搜索结果
《机器学习项目实战开发》套装
[印]安奇特·简恩著
TensorFlow改变了机器学习的应用方式。本书告诉开发人员如何利用TensorFlow在各种实际项目中的优势—简单性、高效性和灵活性。在本书的帮助下,开发人员不仅可以学习如何使用不同的数据集构建高级项目,还可以使用TensorFlow生态系统中的一系列库来解决常见问题。
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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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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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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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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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Vue.js前端开发基础与项目实战
郑韩京
全面讲解Vue.js生态链,覆盖后端架构相关知识。
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Django实战:PythonWeb典型模块与项目开发
张晓
本书详细讲解Django基础知识及实战应用,适合Python进阶和Django开发入门者。
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Python实战速成手册:数据分析+机器学习+深度学习
方勇 著
本书基于Python语言,介绍了数据分析、机器学习、深度学习等内容,涉及统计学基础、Python基础、Python面向对象入门、在Python中操作MySQL、Pandas、Matplotlib、人工智能、Scikit-learn、神经网络等。书中包括大量代码和综合练习,以及丰富的实战案例。
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B/S项目开发实战 HTML+CSS+jQuery+PHP
周菁
HTML、CSS和JavaScript是每个网页前端开发人员所需要的基础知识,而PHP则一般用于服务器端的数据交互操作。因此,一个完整的B/S项目开发一般都是需要前端、后端工程师相互配合完成的。这么多的知识点,对于初学者来说,确实有点无所适从。本书从大家喜闻乐见的“记事本”入手,采用“项目实例驱动”的方法,让每一个从未接触过B/S开发的初学者可以无障碍地学习Web页面开发。本书非常适合网站相关工作
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Python Web项目开发实战教程(Flask版)(微课版)
邓强
本书全面而深入地讲解了PythonWeb开发的主流框架Flask。全书共9章,第1章主要讲解“蜗牛笔记”博客系统的功能,同时对使用的开发环境和基础知识进行了梳理;第2章讲解如何基于“蜗牛笔记”博客系统的功能需求设计前端页面,并利用HTML5+Bootstrap框架设计能够同时适配移动端和PC端的响应式页面;第3章讲解如何基于业务需求进行数据库和表结构的设计,进而使读者更好地分析和达成项目需求;第4
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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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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机器学习入门
程晨
Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。它具有丰富和强大的模块(库),能够很轻松地把用其他编程语言(尤其是C/C++)编写的各种模块联结在一起。这两年随着人们对人工智能的关注越来越多,大家对Python的学习热情也越来越高。在IEEE发布的编程语言排行榜中,Python已经多年排名第一。这本Python编程与机器学习的入门书,首先介绍了一些Python编程的基础知识,然
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Python高手修炼之道:数据处理与机器学习实战
许向武
适读人群:1.没有编程知识的新手不同于一般的基础语法讲解教程,本书并未将Python开发限定于某个集成开发工具(IDE)中,而是采用交互式编程的方式来强化读者对语言特性的理解,帮助新手读者真正理解Python语言和Python编程。2.从未接触过Python语言,但了解一点编程知识的初学者本书通过对基础知识高度的提炼和概括,以避免初学者陷入低级且冗长的细节知识点而心生懈怠;同时,本书为初学者规划了从初级到高级的编程技能提升路线图。3.具有一定基础的Python程序员本书可以作为案头工具书来使用。本书从基础语法、基本技能讲起,涵盖了科学计算、数据处理、机器学习等领域,示例代码涉及30余个模块的使用。构建从Python入门到数据分析到机器学习的路线图,入门有章可循;1.讲解独到,常见盲点趣解析作者基于多年的经验积累,善于总结概括初学Python过程中的误区。2.内容全面,常用工具全涵盖书中介绍的Python工具包覆盖Numpy、Matplotlib、Pandas、SciPy、Scikit-Learn,方便读者拓展实用技能、掌握工作利器。3.拓展训练,重点知识有强化语感训练100题、Python内置函数(类)手册、从新手到高手的100个模块,强化知识点的掌握。4.代码完整,随时动手可复现本书提供了完整、可验证的代码,方便读者动手练习并强化理解。
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Android开发案例教程与项目实战(在线实验+在线自测)
西普教育研究院 林雪纲 时允田
本书分基础篇和提高篇两部分,共11章。基础篇包括第1~5章,提高篇包括第6~11章。第1章是初识Android,介绍Android基本知识、环境的安装与搭建。第2章是Android核心组件,介绍常用组件的功能和用法。第3章是界面视图,介绍常用视图组件的使用。第4章是数据存储,介绍常用的数据存储方式。第5章是项目实战:实验吧,串联前4章所学知识进行综合应用。第6章是多媒体,介绍MediaPlayer
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ClojureWeb开发实战
[美] Dmitri Sotnikov
本书专门探讨Clojure在Web开发领域的实际应用。通过阅读本书,读者既可以深入理解ClojureWeb栈的专业知识,同时又能运用这些知识来轻松构建Web应用。
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AppInventor开发实战
张路
AppInventor是MIT开发的流行的可视化编程工具,编程爱好者可以在短时间学会创建炫目的安卓手机应用。
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Python机器学习经典实例
用流行的Python库scikitlearn解决机器学习问题。
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机器学习与Python实践
黄勉
机器学习理论实践全书,12章内容丰富,适合各层次读者。
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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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