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Master Machine Learning with Python: Understand and Analyze Your Data Creatively...

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简介:
本课程将引导您掌握Python在机器学习领域的应用,教会您如何创造性地理解和分析数据,使您能够运用先进的算法解决实际问题。 Machine Learning Mastery With Python: Understand Your Data, Create Accurate Models and Work on Projects End-To-End 是一本无水印原版的英文PDF书籍。该资源来源于网络共享,请自行查找并访问美国亚马逊官网获取更多信息或购买此书。

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客服
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  • Master Machine Learning with Python: Understand and Analyze Your Data Creatively...
    优质
    本课程将引导您掌握Python在机器学习领域的应用,教会您如何创造性地理解和分析数据,使您能够运用先进的算法解决实际问题。 Machine Learning Mastery With Python: Understand Your Data, Create Accurate Models and Work on Projects End-To-End 是一本无水印原版的英文PDF书籍。该资源来源于网络共享,请自行查找并访问美国亚马逊官网获取更多信息或购买此书。
  • Probability, Statistics, and Machine Learning with Python
    优质
    本书通过Python编程语言介绍概率论、统计学和机器学习的基础知识与应用技巧,适合初学者和进阶读者阅读。 《Python for Probability, Statistics, and Machine Learning》这本书主要关注的是利用Python语言进行概率统计和机器学习领域的学习与应用。标签“python Machine Learning 机器学习”直接指向了本书的核心内容,即使用Python编程在机器学习领域中的实践。 该书由José Unpingco编写,并于2019年出版第二版,更新并扩展了有关Python版本3.6+兼容的内容。书中不仅包含关于重要概率分布的新材料、关键推导和示例代码,还基于第一版的反馈对多个现有章节进行了修订以提升清晰度。 本书的核心知识点包括: 1. Python编程语言在统计学和机器学习中的应用。 2. 机器学习的概念与实践方法。 3. 概率论在数据分析中所扮演的关键角色。 4. 统计学基础,它是开发和评估机器学习算法的基础部分。 5. 对Python版本3.6+的适配性,体现了对最新技术的应用跟进。 书中还增加了关于重要概率分布的新章节,并提供了关键推导过程与示例代码。这使得本书不仅是一本理论书籍,同时也是一个实用的学习工具。此外,作者根据读者反馈改进了内容的清晰度和易读性,旨在帮助读者更好地理解复杂的概念并应用于实际操作中。 总的来说,《Python for Probability, Statistics, and Machine Learning》适合希望使用Python进行数据科学相关工作的专业人士与学生阅读。通过学习本书的内容,读者可以掌握如何利用Python来分析数据、开发统计模型,并构建及优化机器学习算法。
  • Hands-On Machine Learning with Python: Concepts and Applications...
    优质
    《Hands-On Machine Learning with Python》是一本实践导向的机器学习书籍,通过Python语言教授核心概念和应用。书中涵盖各种算法及模型,并提供大量案例研究。适合初学者与进阶读者阅读。 Hands On Machine Learning with Python by John Anderson, published on 6 Aug. 2018, has an ISBN of 1724731963 and contains 224 pages in EPUB format with a file size of 2.22 MB.
  • Machine Learning Introduction with Python [2016]
    优质
    《Machine Learning Introduction with Python [2016]》是一本介绍机器学习基础概念及Python实现的经典教程,适合初学者快速入门。书中结合实例讲解算法原理与应用技巧,帮助读者构建坚实的知识体系。 Introduction to Machine Learning with Python (Early Release) is a book written in English that was published in 2016. Many developers who use Python are interested in learning about machine learning and how it can be used practically to solve problems faced by businesses dealing with large volumes of data. This book, Machine Learning with Python, introduces the fundamentals of machine learning while providing a comprehensive practical understanding of the subject. Youll learn key concepts and algorithms related to machine learning, understand when they should be applied, and gain insight into how to use them effectively. The book covers a complete workflow for machine learning: data preprocessing and handling data, training algorithms, evaluating results, and implementing these algorithms in production-level systems.
  • 《Deep Learning for Coders with fastai and PyTorch》- FastBook Master...
    优质
    本书《Deep Learning for Coders with fastai and PyTorch》为读者提供了使用fastai库和PyTorch框架进行深度学习实践的全面指南,适用于希望快速掌握深度学习技术的数据科学家和机器学习爱好者。 《Deep Learning for Coders with fastai and PyTorch》这本书介绍了如何在计算机视觉、自然语言处理(NLP)、推荐系统、表格和时间序列数据分析中创建最先进的模型,并且使用全新的fastai v2库和PyTorch来实现这些模型。 书中详细讲解了深度学习的基础知识,包括什么是神经网络,它们是如何训练的以及如何进行预测。此外,还介绍了为什么及如何使用深度学习模型,并提供了提高模型准确性、速度和可靠性的方法。 除了理论内容外,这本书也涵盖了将你的模型转换为实际Web应用程序的方法以及在遇到问题时调试模型的技术。书中还包括了最新的深度学习技术的实际应用案例。 最后,本书教授读者如何阅读深度学习研究论文及从头开始实现深度学习算法的知识。需要注意的是,该课程并非面向零基础人士,虽然不要求处理大量数据和大学水平的数学能力,但至少需要有一年的编程经验。
  • Pattern Recognition and Machine Learning (PRML) with Table of Contents (English Edition)
    优质
    《模式识别与机器学习》(英文版)提供详尽目录,全面介绍概率模型在模式识别及机器学习领域的应用,是相关领域研究和教学的重要参考书。 《Pattern Recognition and Machine Learning》(PRML)这本书在上的下载积分要求较高,因此我决定自己上传一个版本。可以在网盘链接中查看文件是否失效,并通过txt文档获取密码。祝大家科研顺利!
  • Deep Learning (Series on Adaptive Computation and Machine Learning)...
    优质
    《深度学习》是麻省理工出版社自适应计算与机器学习系列的一部分,该书全面介绍了人工神经网络和深度学习模型及其应用,为研究人员和从业者提供了宝贵的资源。 《深度学习》(适应性计算与机器学习系列)最新中文版。
  • Deep Learning (Series on Adaptive Computation and Machine Learning)...
    优质
    《深度学习》是麻省理工学院出版社“自适应计算与机器学习系列”中的一部重要著作,系统阐述了深度学习领域的核心理论和技术。 Deep Learning (Adaptive Computation and Machine Learning series) is authored by Ian Goodfellow, a Research Scientist at OpenAI; Yoshua Bengio, Professor of Computer Science at the Université de Montréal; and Aaron Courville, Assistant Professor of Computer Science at the Université de Montréal.
  • Data Analysis with Python: Data Wrangling using Pandas and IPython (2nd Edition...)
    优质
    本书《使用Python的数据分析:利用Pandas和IPython进行数据处理》第二版详细介绍了如何运用Python强大的库工具Pandas和IPython对数据进行高效清洗与分析。 Python for Data Analysis: Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython (2nd Edition) 英文无水印原版pdf 第2版 pdf所有页面使用FoxitReader、PDF-XChangeViewer、SumatraPDF和Firefox测试都可以打开 本资源转载自网络,如有侵权,请联系上传者删除 查看此书详细信息请在美国亚马逊官网搜索此书