利用Python进行数据分析（原书第2版）

Deep Learning with Python

Keras作者所写的书，很不错，既有深度学习的基础知识，又有实例，框架Keras

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python 深度学习 2017 英文版，作者是Nikhil Ketkar。适合初学者。

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深度学习的介绍，其中还包括了卷积网络和循环网络。是基于keras写的。

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深度学习deep learning 的PYTHON实现，全英文版本......

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2017年5月出版的python deep learning 专门讲解如何用python进行deep learning

利用python进行数据分析 中文第二版-附件资源

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deep-learning-with-python:使用Python进行深度学习

用Python深度学习 使用Python进行深度学习：数分钟即可上手并从想法到见解 这是我对Python沙箱的深入学习。 还有更多。 我2015年西雅图PyData演讲的幻灯片： ://www.slideshare.net/AlexanderKorbonits/deep-learning-with-python-pydata-seattle-2015 我2015年西雅图PyData演讲的视频： ://youtu.be/MVyauNNinC0

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'Written by three experts in the field, Deep Learning is the only comprehensive book on the subject.' -- Elon Musk, co-chair of OpenAI; co-founder and CEO of Tesla and SpaceX, Deep learning is a form of machine learning that enables computers to learn from experience and understand the world in terms of a hierarchy of concepts. Because the computer gathers knowledge from experience, there is no need for a human computer operator to formally specify all the knowledge that the computer needs. The hierarchy of concepts allows the computer to learn complicated concepts by building them out of simpler ones; a graph of these hierarchies would be many layers deep. This book introduces a broad range of topics in deep learning., The text offers mathematical and conceptual background, covering relevant concepts in linear algebra, probability theory and information theory, numerical computation, and machine learning. It describes deep learning techniques used by practitioners in industry, including deep feedforward networks, regularization, optimization algorithms, convolutional networks, sequence modeling, and practical methodology; and it surveys such applications as natural language processing, speech recognition, computer vision, online recommendation systems, bioinformatics, and videogames. Finally, the book offers research perspectives, covering such theoretical topics as linear factor models, autoencoders, representation learning, structured probabilistic models, Monte Carlo methods, the partition function, approximate inference, and deep generative models., Deep Learning can be used by undergraduate or graduate students planning careers in either industry or research, and by software engineers who want to begin using deep learning in their products or platforms. A website offers supplementary material for both readers and instructors.

Python 学习笔记 第二版.pdf

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Python数据分析及可视化实操.pdf

这里整理了一些python数据分析的代码及操作过程，提供入门的学习兴趣

Deep Learning with Python epub

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Deep Learning with Python 无水印原版pdf

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《python深度学习》

《Python深度学习》中文版pdf+英文版pdf+源代码,详细请看文件内部文件，资源收集不易：）

Deep_Learning_with_Python_Keras PDF高清版

深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。

Deep Learning with Python: A Hands-on Introduction

Deep Learning with Python also introduces you to key concepts of automatic differentiation and GPU computation which, while not central to deep learning, are critical when it comes to conducting large...

Deep_Learning_with_Python_Keras（优秀英文原版教材）.pdf

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Deep Learning with Python by François Chollet

Summary Deep Learning with Python introduces the field of deep learning using the Python language and the powerful Keras library

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python深度学习 1. 负荷模型 定义模型 编译模型 拟合模型 评估模型 2. 使用自动验证数据集 使用手动验证数据集 使用k折交叉验证 3. 使用交叉验证评估模型 网格搜索深度学习参数 4. 开发基线神经网络模型 通过标准化数据集提升性能 调整神经网络拓扑 评估更深的网络拓扑 评估更广泛的网络拓扑 5. 将Keras模型权重保存并加载到HDF5格式的文件中 将Keras模型结构保存并加载到JSON文件 将Keras模型结构保存并加载到YAML文件 6. 检查点神经网络模型改进 仅检查点最佳神经网络模型 加载保存的神经网络模型 7. 在训练时期的训练和验证数据集上的准确性图 在训练时期内训练和验证数据集上的损失图

"Deep Learning with Python"

Companion Jupyter notebooks for the book "Deep Learning with Python"

Deep Learning With Python （中文尝鲜版）

深度学习：Python 教程 (Deep Learning With Python) Deep Learning With Python: Develop Deep Learning Models on Theano and TensorFlow Using Keras 使用 Keras、Python、Theano 和 TensorFlow 开发深度学习模型 原书网站： https://machinelearningmastery.com/deep-learning-with-python/ 作者：Jason Brownlee --------------------------------------

python大作业 含爬虫、数据可视化、地图、报告、及源码（2016-2021全国各地区粮食产量）.rar

（含源码及报告）本程序分析了自2016年到2021年（外加）每年我国原油加工的产量，并且分析了2020年全国各地区原油加工量等，含饼状图，柱状图，折线图，数据在地图上显示。运行本程序需要requests、bs4、csv、pandas、matplotlib、pyecharts库的支持，如果缺少某库请自行安装后再运行。文件含6个excel表，若干个csv文件以及一个名字为render的html文件（需要用浏览器打开），直观的数据处理部分是图片以及html文件，可在地图中显示，数据处理的是excel文件。不懂可以扫文件中二维码在QQ里面问。

《点燃我温暖你》中李峋的同款爱心代码

python做的《点燃我温暖你》中李峋的同款爱心代码，最还原的

Python金融量化的高级库：TA-Lib-0.4.24（包含python3.7、3.8、3.9、3.10的32位和64位版本）

TA-Lib（Technical Analysis Library, 即技术分析库）是Python金融量化的高级库，涵盖了150多种股票、期货交易软件中常用的技术分析指标，如MACD、RSI、KDJ、动量指标、布林带等。但很多人安装指标计算ta-lib库就总报错，就可以在这里找到包下载后安装。 文件举例：TA_Lib‑0.4.24‑cp37‑cp37m‑win_amd64.whl 命名解释：包名-版本号-cp37代表适用于python3.7版本-win代表windows平台-amd64表示64位版本（与python版本要一致） 假定文件下载到d盘根目录，使用如下命令进行安装： pip install d:\TA_Lib‑0.4.24‑cp37‑cp37m‑win_amd64.whl 原文链接：https://blog.csdn.net/popboy29/article/details/126140862 建议使用360压缩进行解压。