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  • Python深度学习应用 亚历克斯 盖利Alex Galea古路易斯卡佩罗 清华大学出版社 9787302541967
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9787302541967

  • 出版时间: 
  • 装帧:    平装
  • 开本:    16开
  • ISBN:  9787302541967
  • 出版时间: 
  • 装帧:  平装
  • 开本:  16开

售价 ￥ 64.60

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    • 商品分类：
      工程技术
      货号：
      621332799429
      商品描述：
      基本信息 
       
       
      书名：Python深度学习应用 
       
       
      定价：59 
       
       
      ISBN:9787302541967 
       
       

        
       
       
      内容简介
        
       
       
      本书介绍Jupyter、数据清洗、高级机器学习、网页爬虫、交互式可视化、神经网络、深度学习、模型构建、模型评估与优化、产品化处理等有关深度学习应用方面的内容。本书理论与实践并重、体系完整、内容新颖、条理清晰、组织合理、强调实践，包括使用scikit?learn、TensorFlow和Keras创建智能系统和机器学习解决方案，并将论述的重点放在实现和实践上，以便让读者更好地了解Python深度学习应用的实现细节。本书适合所有对Python深度学习感兴趣的人士阅读。 
       
       

        
       
       
      目录 
       
       
      1章Jupyter基础/ 1 
       
       
      1.1基本功能与特征/ 2 
       
       
      1.1.1Jupyter tebook是什么，为什么它如此有用/ 2 
       
       
      1.1.2Jupyter tebook概览/ 4 
       
       
      1.1.3Jupyter特色/ 8 
       
       
      1.1.4Python库/ 14 
       
       
      1.2一个数据分析实例——基于波士顿住房数据集/ 17 
       
       
      1.2.1使用Pandas DataFrame载入数据集/ 17 
       
       
      1.2.2数据集/ 22 
       
       
      1.2.3基于Jupyter tebook的预测分析简介/ 26 
       
       
      1.2.4实践: 构建一个基于三阶多项式的模型/ 30 
       
       
      1.2.5使用分类特征完成对数据集的分段分析/ 35 
       
       
      1.3本章小结/ 412章数据清洗和高级机器学习/ 42 
       
       
      2.1准备训练预测模型/ 43 
       
       
      2.1.1确定预测分析计划/ 43 
       
       
      2.1.2机器学习的数据预处理/ 45 
       
       
      2.1.3实践: 准备训练“员工去留问题”的预测模型/ 55 
       
       
      2.2训练分类模型/ 64 
       
       
      2.2.1分类算法简介/ 64 
       
       
      2.2.2使用k折交验证和验证曲线评估模型/ 79 
       
       
      2.2.3降维技术/ 84 
       
       
      2.2.4训练员工去留问题的预测模型/ 85 
       
       
      2.3本章小结/ 933章网页信息采集和交互式可视化/ 94 
       
       
      3.1采集网页信息/ 95 
       
       
      3.1.1HTTP请求简介/ 95 
       
       
      3.1.2在Jupyter tebook中实现HTTP请求/ 96 
       
       
      3.1.3在Jupyter tebook中解析HTML/ 101 
       
       
      3.1.4实践: 在Jupyter tebook中实现网页... 
       
       

        
       
       

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