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Python机器学习基础教程 - 第5页

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计算机 -  人工智能(AI)

Python深度学习

...Python 和 Keras 进行深度学习的探索实践,涉及计算机视觉、自然语言处理、生成式模型等应用。书中包含30多个代码示例,步骤讲解详细透彻。由于本书立足于人工智能的可达性和大众化,读者无须具备机器学习相关背景知识即可展开阅读...
2018年发布
9.5
[美] 弗朗索瓦·肖莱
Python深度学习封面图

金融人工智能:用Python实现AI量化交易

人工智能和机器学习的广泛应用给当今的许多行业带来了根本性的变革。在金融领域,人工智能技术也已锋芒初露。通过阅读本书,你将了解如何利用神经网络和强化学习等方法,对金融市场的走势做出预测。
2022年发布
6.4
[德] 伊夫·希尔皮斯科
金融人工智能:用Python实现AI量化交易封面图
数学 -  基础数学

数学要素:全彩图解 + 微课 +Python 编程

...Python编程》最后四章以线性代数收尾。《数学要素:全彩图解 + 微课 + Python编程》内容编排上突出“图解 + 编程 + 机器学习应用”。讲解一些特定数学工具时,《数学要素:全彩图解 + 微课 + Python编程》会穿插介绍其在数据科学和机器学习...
2023年发布
9
姜伟生
数学要素:全彩图解 + 微课 +Python 编程封面图
计算机 -  算法与数据结构

程序员数学:用Python透线性代数和微积分

...思维,数学公式的推导可以自然地在编写代码的过程中展开。本书带领程序员使用自己熟知的工具,即代码,来理解机器学习和游戏设计中的数学知识。通过 Python 代码和 300 多个练习,读者将掌握二维向量、三维向量...
2021年发布
10
保罗·奥兰德
程序员数学:用Python学透线性代数和微积分封面图
计算机 -  组织与数据处理

Python数据分析(第2版)

...从 Python 程序库入门、NumPy 数组和 Pandas 入门开始,陆续介绍了数据的检索、数据加工与存储、数据可视化等内容。同时,本书还介绍了信号处理与时间序列、应用数据库、分析文本数据与社交媒体、预测性分析与机器学习、Python 生态系统的外部环境...
2018年发布
9.8
[美] 阿曼多·凡丹戈
Python数据分析(第2版)封面图
计算机 -  数据科学与大数据

Python数据分析实战

...进行数据的提取、处理和分析,主要内容包括:数据分析和Python 的基本介绍,NumPy 库,pandas 库,如何使用pandas 读写和提取数据,用matplotlib 库和scikit-learn 库分别实现数据可视化和机器学习,以实例演示如何从原始数据获得信息、D3...
2016年发布
8
[意] 内利
Python数据分析实战封面图
计算机 -  计算机科学

Python数据科学手册

...用 Python 高效地存储和操作带标签的/列式数据;第 4 章的主角是 Matplotlib,它为 Python 提供了许多数据可视化功能;第 5 章以 Scikit-Learn 为主,这个程序库为最重要的机器学习算法提供了高效整洁的 Python...
2018年发布
9.2
[美] Jake VanderPlas
Python数据科学手册封面图
商业与经济学 -  数学经济学

Python金融数据分析(原书第2版)

...你将探索金融前沿领域正在运用的机器学习和深度学习技术。 本书适合对 Python 定量研究感兴趣的金融从业者、数据分析师和软件开发人员阅读。此外,本书对那些想使用机器学习技术扩展现有金融应用程序功能的读者...
2021年发布
暂无
[新加坡] 马伟明
Python金融数据分析(原书第2版)封面图
计算机 -  人工智能(AI)

OpenCV 4计算机视觉:Python语言实现(原书第3版)

...你还将学习图像处理、视频分析、深度估计和分割,并通过构建一个简单的GUI应用程序获得实践经验。接下来,你将处理两类常见问题:人脸检测和人脸识别。你还将学习物体分类和机器学习的概念,这将使你能够创建和使用...
2021年发布
8
[加] 约瑟夫·豪斯(Joseph Howse)[爱尔兰] 乔·米尼奇诺(Joe Minichino) 译者刘冰高博
OpenCV 4计算机视觉:Python语言实现(原书第3版)封面图
数学 -  基础数学

矩阵力量 : 线性代数全彩图解+微课+Python编程

...数学、实践。数据科学、机器学习的各种算法离不开数学,本册《矩阵力量》是“数学”板块的第 2 本,主要介绍常用线性代数工具。任何数学工具想要从一元推广到多元,比如多元微积分、多元统计,都绕不开线性代数。《矩阵力量》共...
2023年发布
9.6
姜伟生
矩阵力量 : 线性代数全彩图解+微课+Python编程封面图
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