数据结构教程-第5版-李春葆-配套课件PPT

下载之前看清楚哦，这里面只包含配套的PPT。 一共是11章节。

python_面向对象编程指南

PYTHON 面向对象 编程指南 本来想免积分的，但是 现在好像不能免积分了，大家用到的下载看看吧

白话大数据与机器学习_pdf高清

资深大数据专家多年实战经验总结，拒绝晦涩，开启大数据与机器学习妙趣之旅。以降低学习曲线和阅读难度为宗旨，系统讲解统计学、数据挖掘算法、实际应用案例、数据价值与变现，以及高级拓展技能，并清晰勾勒出大数据技术路线与产业蓝图。 　　本书共分18章。用通俗易懂的语言，结合大量案例与漫画，不枯燥，实用、接地气。 　　第1～5章，这部分是大数据入门所需的系统性知识，剖析大数据产业、数据与信息算法等的关系，妙解数学基础（排列组合、概率、统计与分布），以及指标化运营及体系构建。这部分补足读者的产业与相关概念认知，以及所需的数学知识。为下面的数据挖掘算法的理解与应用夯实基础。 　　第6～8章，这部分介绍数据挖掘基础知识与算法，讲解了与数据息息相关的信息论，重点讲解了：多维向量空间（向量和维度、矩阵及其计算、上卷和下钻）； 　　回归（线性回归、残差分析、拟合相关问题）； 　　聚类（K-Means算法、有趣模式、孤立点、层次与密度聚类，聚类的评估等）； 　　分类（朴素贝叶斯、决策树归纳、随机森林、隐马尔科夫模型、SVM、遗传算法）。 　　第11～18章，这部分介绍生产应用与高级扩展。其中第11～15章介绍生产应用实践，涵盖关联分析、用户画像、推荐算法、文本挖掘、人工神经网络。这些也是工业界和学术界研究的热点。第16章讲解了著名的大数据框架及其安装与配置，如Hadoop、Spark、Cassandra、PrestoDB。第17章从速度与稳定性维度介绍了大数据系统的架构与调优。第18章则从数据运营、评估、展现与变现场景层面进行了解读。 　　附录部分给出了大数据平台运行可能需要的软件和库，以及群众如何看待炙手可热的大数据。---------《京东》

《深度学习》 ai 圣经 花书

《深度学习》由全球知名的三位专家IanGoodfellow、YoshuaBengio和AaronCourville撰写，是深度学习领域奠基性的经典教材。全书的内容包括3个部分：第1部分介绍基本的数学工具和机器学习的概念，它们是深度学习的预备知识；第2部分系统深入地讲解现今已成熟的深度学习方法和技术；第3部分讨论某些具有前瞻性的方向和想法，它们被公认为是深度学习未来的研究重点。--开源免费学习交流，

Python数据挖掘入门与实践(高清PDF，含代码和彩色插图)

1、Python数据挖掘入门与实践（算是高清PDF） 2、代码 3、彩色插图

面向机器智能的TensorFlow实践 (智能系统与技术丛书)_.pdf

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digital-communications 第四版 数字通信 英文版 扫描版

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Python核心编程 第三版 英文高清.PDF

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