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Python算法教程

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出版社直销 码农新选择

作者:[挪威]赫特兰(Magnus Lie Hetland)

出版社:人民邮电出版社 ISBN: 9787115404831

参考价 69
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Python是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言,其应用领域非常广泛,包括数据分析、自然语言处理、机器学习、科学计算以及推荐系统构建等。 本书用Python语言来讲解算法的分析和设计。本书主要关注经典的算法,但同时会为读者理解基本算法问题和解决问题打下很好的基础。全书共11章。分别介绍了树、图、计数问题、归纳递归、遍历、分解合并、贪心算法、复杂依赖、Dijkstra算法、匹配切割问题以及困难问题及其稀释等内容。本书在每一章结束的时候均有练习题和参考资料,这为读者的自我检查以及进一步学习提供了较多的便利。在全书的结尾,给出了练习题的提示,方便读者进行查漏补缺。 本书概念和知识点讲解清晰,语言简洁。本书适合对Python算法感兴趣的初中级用户阅读和自学,也适合高等院校的计算机系学生作为参考教材来阅读。

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scikit-learn机器学习:常用算法原理及编程实战_黄永昌 201803出版,内容全225页,高清pdf
2019-06-14大小:146.18MB
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机器学习是非常热门的方向,然而普通的程序员想要转行机器学习却困难重重。回想起来,笔者在刚开始学习机器学习时,一上来就被一大堆数学公式和推导过程所折磨,这样的情景还历历在目。那时候笔者也觉得机器学习是个门槛非常高的学科。但实际上,在机器学习的从业人员里,究竟有多少人需要从头去实现一个算法?又有多少人有机会去发明一个新算法?从一开始就被细节和难点缠住,这严重打击了想进入机器学习领域新人的热情和信心。

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一本很不多的书,有兴趣的同学就用的,分享的,有用就拿去

郑捷——《机器学习算法原理与编程实践》(扫描版完整目录,附源码及训练数据)

大数据与机器学习的必备书。 pdf 扫描版,已制作完整目录。内含代码及全部训练资源

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机器学习算法原理与编程实践-PDF完整高清版带目录

本书是机器学习原理和算法编码实现的基础性读物,内容分为两大主线:单个算法的原理讲解和机器学习理论的发展变迁。算法除包含传统的分类、聚类、预测等常用算法之外,还新增了深度学习、贝叶斯网、隐马尔科夫模型等内容。对于每个算法,均包括提出问题、解决策略、数学推导、编码实现、结果评估几部分。数学推导力图做到由浅入深,深入浅出。结构上数学原理与程序代码一一对照,有助于降低学习门槛,加深公式的理解,起到推广和扩大机器学习的作用。

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适读人群 :适用于中高水平的程序设计人员、大学理科生、以及对机器学习感兴趣的各类爱好者   《机器学习算法原理与编程实践》围绕神经网络、智能推理、矩阵计算三大主线,提供近25个经典的算法讲解。

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Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南(影印版)

通过具体的例子、很少的理论以及两款成熟的Python框架:Scikit-Learn和TensorFlow,作者Aurélien Géron会帮助你掌握构建智能系统所需要的概念和工具。你将会学习到各种技术,从简单的线性回归及发展到深度神经网络。每章的练习有助于你运用所学到的知识,你只需要有一些编程经验就行了。, 探索机器学习,尤其是神经网络, 使用Scikit-Learn全程跟踪一个机器学习项目的例子, 探索各种训练模型,包括:支持向量机、决策树、随机森林以及集成方法, 使用TensorFlow库构建和训练神经网络, 深入神经网络架构,包括卷积神经网络、循环神经网络和深度强化学习, 学习可用于训