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<Deep Learning>(深度学习)中文版PDF免费下载 "深度学习"经典著作<Deep Learning>中文版pdf免费下载. <Deep Learning>(深度学习)是一本皆在帮助学生和从业人员进入机器学习领域的教科书,以开源的形式免费在网络上提供,这本书是由学界领军人物 Ian Goodfellow.Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 合力打造. 链接:https://pan.baidu.com/s/1Jh

  内容提要 <HBase权威指南>由乔治(Lars George)著,探讨了 如何通过使用与HBase高度集成的Hadoop将 HBase的可 伸缩性变得简单:把大型数据集分布到相对廉价的商 业服务器集群中:使用本地Java客户端,或者通过提 供了REST.Avro和Thrift应用编程接口的网关服务器 来访问HBase:了解HBase架构的细节,包括存储格式 .预写日志.后台进程等:在HBase中集成MapReduce 框架:了解如何调节集群.设计模式.拷贝表.导入 批量数据和删除节点等.

入门神经网络深度学习,推荐学习<深度学习入门:基于Python的理论与实现>,这本书不来虚的,一上来就是手把手教你一步步搭建出一个神经网络,还能把每一步的出处讲明白.理解神经网络,很容易就能入门. 深度学习真正意义上的入门书,深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术.书中使用Python3,尽量不依赖外部库或工具,从基本的数学知识出发,带领读者从零创建一个经典的深度学习网络,使读者在此过程中逐步理解深度学习. 学习参考: <深度学习入门:基于Python的理论与实现>中文版PDF,

深度学习乃至人工智能正逐渐在FinTech领域发挥巨大的作用,其应用包括自动报告生成.金融智能搜索.量化交易和智能投顾.而TensorFlow为金融业方便地使用深度学习提供了可能.<TensorFlow实战>讲述了TensorFlow的基础原理,TF和其他框架的异同,并用具体的代码完整地实现了各种类型的深度神经网络.介绍了通过TensorFlow实现各类神经网络的案例,非常适合初学者快速入门. 学习参考: <TensorFlow实战>中文版PDF,313页,带书签和目录.配套源代码

通过编写一个个小巧.有趣的游戏来学习Python,通过实例来解释编程的原理的方式.14个游戏程序和示例,介绍了Python基础知识.数据类型.函数.流程控制.程序调试.流程图设计.字符串操作.列表和字典.图形和动画.碰撞检测.声音和图像等方方面面的程序设计知识.在轻松有趣的过程中,掌握Python游戏编程的基本技能. <Python 游戏编程快速上手(第3版)>高清中文版PDF+高清英文版PDF+源代码 高清中文版,带目录和书签,文字能够复制.高清英文版,带目录和书签,文字能够复制. 中英文两

推荐非常适合入门神经网络编程的一本书<Python神经网络编程>,主要是三部分: 介绍神经网络的基本原理和知识:用Python写一个神经网络训练识别手写数字:对识别手写数字的程序的一些优化. 清晰易懂,只用了一点数学(目标读者是高中生,书中稍许用到的微积分知识,在附录也有解释),就把神经网络的构造和原理讲得很清楚.讲完理论,作者在书的第二部分进入实践,一步步编写了一段应用神经网络模型识别手写数字的代码,几乎每一步都伴有详细讲解.个人感觉是,如果预先有一点点python的知识,会更容易理解这些代

学习python处理金融数据,建议学习<Python金融实战>,比较实用,只不过Yahoo财经的API改了,书里的方法不再有效要改一改,还有就是会有一些代码缩进小问题,总体上对金融分析很实用. <Python金融实战>通过12章内容介绍了Python在金融领域的应用,从Python的安装.基础语法,再到一系列简单的编程示例,本书循序渐进地引导读者学习Python.同时,本书还结合Python的各个模块以及金融领域中的期权价格.金融图形绘制.时间序列.期权定价模型.期权定价等内容,深

Excel是数据分析中最常用的工具,本书通过Python与Excel的功能对比介绍如何使用Python通过函数式编程完成Excel中的数据处理及分析工作.在Python中pandas库用于数据处理,我们从1787页的pandas官网文档中总结出最常用的36个函数,通过这些函数介绍如何通过Python完成数据生成和导入.数据清洗.预处理,以及最常见的数据分类,数据筛选,分类汇总,透视等最常见的操作. 学习推荐: <从Excel到Python数据分析进阶指南>高清中文版PDF,带目录,文字可以复制

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Python机器学习介绍(Python Machine Learning 中文版) 机器学习,如今最令人振奋的计算机领域之一.看看那些大公司,Google.Facebook.Apple.Amazon早已展开了一场关于机器学习的军备竞赛.从手机上的语音助手.垃圾邮件过滤到逛淘宝时的物品推荐,无一不用到机器学习技术. 如果你对机器学习感兴趣,甚至是想从事相关职业,那么这本书非常适合作为你的第一本机器学习资料.市面上大部分的机器学习书籍要么是告诉你如何推导模型公式要么就是如何代码实现模型算法,这对于零

对于初步接触编程语言的朋友,推荐看一看<父与子的编程之旅第2版>,对于完全编程零基础的很友好! 图文并茂,过多的文字堆垒很容易让人产生厌倦情绪,也更容易让人产生放弃的想法.使用了大量插图,凡是稍显复杂的概念,都用漫画比喻来辅助说明. 尽早地引入图形用户界面(GUI)以保持新鲜感.能够做出一个看得到的东西,是一件很有成就感的事情. 以Python语言为例,详尽细致地介绍了Python如何安装.字符串和操作符等程序设计的基本概念. 参考学习: <父与子的编程之旅第2版>高清中文PDF,

绝大多数的绘图案例都是以强大.灵活制图而著称的R包ggplot2实现的,充分展现了ggplot2生动.翔实的一面.从如何画点图.线图.柱状图,到如何添加注解.修改坐标轴和图例,再到分面的使用和颜色的选取等,本书都有清晰的讲解.虽然本书的大多数技巧使用的是ggplot2,但是并不仅仅局限于ggplot2的介绍.作者的理念是用合适的工具来完成合适的绘图任务,读者也可以学到许多其他有用的绘图函数和工具,来适应各种复杂的需求. 用合适的工具来完成合适的绘图任务,也可以学到许多其他有用的绘图函数和工具,来

学习深度学习时,我想<Python深度学习>应该是大多数机器学习爱好者必读的书.书最大的优点是框架性,能提供一个"整体视角",在脑中建立一个完整的地图,知道哪些常用哪些不常用,再据此针对性地查漏补缺就比较方便了,而如果直接查文档面对海量的API往往会无所适从. 全书分为两大部分,第一部分是对于深度学习的全局介绍,包括其与人工智能.机器学习的关系,一些相关的基本概念如张量(tensor).梯度下降.神经网络.反向传播算法等等.其中第三章举了三个简单的例子,分别对应的任务是二分

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Python Cookbook(第3版)中文版介绍了Python应用在各个领域中的一些使用技巧和方法,其主题涵盖了数据结构和算法,字符串和文本,数字.日期和时间,迭代器和生成器,文件和I/O,数据编码与处理,函数,类与对象,元编程,模块和包,网络和Web编程,并发,实用脚本和系统管理,测试.调试以及异常,C语言扩展等. 本书覆盖了Python应用中的很多常见问题,并提出了通用的解决方案.书中包含了大量实用的编程技巧和示例代码,并在Python 3.3环境下进行了测试,可以很方便地应用到实际项目中

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