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  • [友一个正版]三册python基础教程Python编程从零基础到项目实战python机器学习入门人工智能Python大
  • 正版图书,限购1件,多拍不发货,谢谢合作。
    • 作者: 无著
    • 出版社: 机械工业出版社
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    • 作者: 无著
    • 出版社:机械工业出版社
    • ISBN:9784810846771
    • 版权提供:机械工业出版社

            店铺公告

     

    为保障消费者合理购买需求及公平交易机会,避免因非生活消费目的的购买货囤积商品,抬价转售等违法行为发生,店铺有权对异常订单不发货且不进行赔付。异常订单:包括但不限于相同用户ID批量下单,同一用户(指不同用户ID,存在相同/临近/虚构收货地址,或相同联系号码,收件人,同账户付款人等情形的)批量下单(一次性大于5本),以及其他非消费目的的交易订单。

    温馨提示:请务必当着快递员面开箱验货,如发现破损,请立即拍照拒收,如验货有问题请及时联系在线客服处理,(如开箱验货时发现破损,所产生运费由我司承担,一经签收即为货物完好,如果您未开箱验货,一切损失就需要由买家承担,所以请买家一定要仔细验货),

    关于退货运费:对于下单后且物流已发货货品在途的状态下,原则上均不接受退货申请,如顾客原因退货需要承担来回运费,如因产品质量问题(非破损问题)可在签收后,联系在线客服。

     

         
     
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    【套装3本】Python在机器学习中的应用+ Python编程从零基础到项目实战+ 基于Python的大数据分析基础及实战
                定价 229.40
    出版社 中国水利水电出版社
    版次 1
    出版时间 2019年06月
    开本 16开
    作者 余本国 孙玉林
    装帧 平装-胶订
    册数 3
    字数  
    ISBN编码 9787517074830




    随着大数据的兴起,Python 和机器学习迅速成为时代的宠儿。本书在内容编排上避免了枯燥的理论知识讲解,依循“理论简述——实际数据集——Python 程序实现算法”分析数据的思路,根据实际数据集的分析目的,采用合适的主流机器学习算法来解决问题。全书共12章,其中dy ~ 4 章介绍了机器学习的基础知识;第5 ~ 12 章讨论了在面对不同的数据时,如何采用一些主流的算法来解决问题,主要包括回归分析、关联规则、无监督学习、文本LDA 模型、决策树和集成学习、朴素贝叶斯和K 近邻分类、支持向量机和神经网络,以及深 度学习入门等内容。针对每个算法,都给出Python 代码实现算法建模的过程,并结合可视化技术,帮助读者更好地理解算法和分析结果。 《Python 在机器学习中的应用》是使用Python 进行机器学习的入门实战教程,可作为以Python 为基础进行机器学习的本科生和研究生入门书籍,也可供对Python 机器学习感兴趣的研究人员参考阅读。  

    《Python编程从零基础到项目实战(微课视频版)》是一本介绍Python相关知识的Python基础教程,也是一本Python视频教程,内容涉及算法、Python数据 分析、图形处理、Web开发、科学计算、项目管理、人工智能、Python爬虫等。其中第Ⅰ部分为Python基础篇,首先从Python的安装开始,随后介绍了变量 和数据类型、条件分支与循环、列表与元组、字典、函数、类、标准库以及程序中的异常现象及处理方法;第Ⅱ部分为Python提高篇,介绍了文件处理、图形 用户界面、数据库 作、线程与进程、测试及打包等知识;第Ⅲ部分为拓展篇,介绍了Python在Web应用、商业级别的技术框架、大数据应用、AI应用等方 面的拓展知识。全书通过“三酷猫”将案例串联起来,由浅入深、生动有趣,在增加趣味性的同时,让读者对Python的具体使用有一个完整的认识。另外, 本书配备了77集微视频讲解、提供完整的源代码及PPT课件 。具体 方法见“前言”中的相关介绍。 《Python编程从零基础到项目实战(微课视频版)》适合Python编程零基础读者、Python编程从入门到精通读者、在校学生、对Python编程感兴趣的在职 IT人员、教师等使用。本书也可作为相关培训机构的培训教材使用。

    《基于Python的大数据分析基础及实战》是一本介绍如何用Python 3.6进行数据处理和分析的学习指南。其主要内容包括:Python语言基础、数据处理、数据分析、数据可视化,以及利用Python对数据库的 作、自建Python应用库的共享发布等。

    《基于Python的大数据分析基础及实战》分3个部分:dy 部分为基础知识,第2部分为实战案例,第3部分为拓展与延伸。本书内容丰富,讲解通俗易懂,非常适合本科生、研究生,以及对Python语言感兴趣或者想要使用Python语言进行数据分析的广大读者。




    dy 章 机器学习简介

    1.1 机器学习的任务 

    1.2 机器学习的三种方式 

    1.3 机器学 统的建立 

    1.4 机器学习实例 

    第2 章 Python 常用库介绍

    2.1 Python 的安装(Anaconda)

    2.1.1 Spyder 

    2.1.2 Jupyter Notebook

    2.2 Python 常用库

    2.2.1 Numpy 库

    2.2.2 Pandas 库

    2.2.3 Matplotlib 库

    2.2.4 Statsmodels 库

    2.2.5 Scikit-learn 库

    2.3 其他Python 常用的数据库

    2.4 Python 各种库在机器学习中的应用

    第3 章 数据的准备和探索

    3.1 数据预处理 

    3.2 数据假设检验 

    3.3 数据间的关系 

    3.4 数据可视化 

    3.5 特征提取和降维 

    第4 章 模型训练和评估

    4.1 模型训练技巧 

    4.2 分类效果的评价 

    4.3 回归模型评价 

    4.4 聚类分析评估 

    第5 章 回归分析

    5.1 回归分析简介 

    5.2 多元线性回归分析 

    5.2.1 多元线性回归 

    5.2.2 逐步回归 

    5.3 Lasso 回归分析

    5.4 Logistic 回归分析

    5.5 时间序列预测 

    第6 章 关联规则

    6.1 关联规则简介 

    6.2 使用关联规则找到问卷的规则 

    6.3 关联规则可视化 

    第7 章 无监督学习

    7.1 无监督学习介绍 

    7.2 系统聚类 

    7.3 K- 均值聚类

    7.4 密度聚类 

    7.5 Mean Shift 聚类

    7.6 字典学习图像去噪 

    第8 章 文本LDA 模型

    8.1 文本分析简介 

    8.2 中文分词 

    8.3 LDA 主题模型分析《红楼梦》

    8.4 红楼梦人物关系 

    第9 章 决策树和集成学习

    9.1 模型简介 

    9.2 泰坦尼克号数据预处理 

    9.3 决策树模型 

    9.4 决策树剪枝 

    9.5 随机森林模型 

    9.6 AdaBoost 模型

    dy 0 章 朴素贝叶斯和K近邻分类

    10.1 模型简介 

    10.2 垃圾邮件数据预处理 

    10.3 贝叶斯模型识别垃圾邮件 

    10.4 基于异常值检测的垃圾邮件查找 

    10.4.1 PCA 异常值检测

    10.4.2 Isolation Forest 异常值检测

    10.5 数据不平衡问题的处理 

    10.6 K 近邻分类

    dy 1 章 支持向量机和神经网络

    11.1 模型简介 

    11.2 肺癌数据可视化 

    11.3 支持向量机模型 

    11.4 全连接神经网络 

    dy 2 章 深度学习入门

    12.1 深度学习介绍 

    12.2 卷积和池化 

    12.3 CNN 人脸识别

    12.4 CNN 人脸检测

    12.5 深度卷积图像去噪 

    12.5.1 空洞卷积 

    12.5.2 图像与图像块的相互转换 

    12.5.3 一种深度学习去噪方法 

     

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