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Oreilly版Programming Collective Intelligence，用python进行机器学习-Programming Collective Intelligence in python
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CART决策树 python 代码，思想来自Programming Collective Intelligence。未剪枝。数据来自the census bureau database。-CART decision tree python code, thoughts from Programming Collective Intelligence. Not pruning. The data from the census bureau database.
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RebeccaAIML使用C，C++实现的AliceRobot版本，功能强大-RebeccaAIML is an enterprise cross platform open source
AIML development platform. RebeccaAIML supports C++, Java,
C#, and Python as well as many other programming languages
and AIML development out of th
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Tensorflow编程教程，深度学习技术基础(Tensorflow programming tutorial)
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Core+Python+Programming+2nd+中文版（带书签）；Python核心编程中文第二版（带书签）(Core+Python+Programming+2nd)
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kaggle案例编程,Python机器学习Kaggle案例实战(Kaggle case programming, Python machine learning Kaggle case real battle)
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Python 是一门简单易学且功能强大的编程语言。它拥有高效的高级数据结构，并且能够用简单而又高效的方式进行面向对象编程。Python 优雅的语法和动态类型，再结合它的解释性，使其在大多数平台的许多领域成为编写脚本或开发应用程序的理想语言。(Python is a simple and powerful programming language. It has an efficient high-level data structure and can be used in object-ori
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完成一个简单的功能的设计，这个是使用Python 语言开发出来的一个简单的应用(this programming is just done a simple function)
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python编程资料,关于python学习的资料以及小程序编写的例子，常用库整理(Programming data of python)
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deeplearning.ai course cnn programming
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Python编程Keras训练神经网络,识别猫狗图片(Python programming and Keras training neural network,recognition the cat or dog in the picture.)
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tensorvision的库文件，用于python机器学习的编程(The library file of tensorvision is used for Python machine learning programming.)
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适合金融行业从业人员的python入门资料，各种入门网站和软件平台。(Python is a high-level, multipurpose programming language that is used in a wide range of domains and technical fields.)
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Probabilistic Programming and Bayesian Methods for Hackers是一本写给开发者的关于贝叶斯方法和概率问题的免费开源书。贝叶斯方法的用途十分广泛，在经济学上能找出一堆的例子。而在IT行业，机器学习是非常典型的一个应用。而机器学习也是本书作者写本书的一个重要的理由。
本书选择了Python作为编程语言，这一点都不奇怪，Python在科研和数据分析上的应用是非常方便和普遍的，比如大名鼎鼎的Numpy等。作者在本书中使用另一个库PyMC，它依赖
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本书首先从简单的思路着手，详细介绍了理解神经网络如何工作所必须的基础知识。第一部分介绍基本的思路，包括神经网络底层的数学知识，第2部分是实践，介绍了学习Python编程的流行和轻松的方法，从而逐渐使用该语言构建神经网络，以能够识别人类手写的字母，特别是让其像专家所开发的网络那样地工作。第3部分是扩展，介绍如何将神经网络的性能提升到工业应用的层级，甚至让其在Raspberry Pi上工作。(This book begins with a brief introduction to the basi
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作者是Sebastian Raschka，密歇根州立大学的博士生，他在计算生物学领域提出了几种新的计算方法，还被科技博客Analytics Vidhya评为GitHub上最具影响力的数据科学家。他有一整年都使用Python进行编程的经验，同时还多次参加数据科学应用与机器学习领域的研讨会。在数据科学、机器学习以及Python等领域他拥有丰富的演讲和写作经验，本书可使得不具备机器学习背景的人设计出由数据驱动的解决方案。(The author, Sebastian Raschka, a PhD stu
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深度学习基本算法，深度学习with python作为标题建议介绍深度学习使用Python编程语言和开源Keras库，它允许简单快速的原型设计。
在Python深度学习中， 你将从一开始就学习深度学习，你将学习所有关于图像分类模型，如何使用深度学习获取文本和序列，甚至可以学习如何使用神经网络生成文本和图像。
本书是为那些具有Python技能的人员编写的，但你不必在机器学习，Tensorflow或Keras方面有过任何经验。你也不需要先进的数学背景，只有基础的高中水平数学应该让你跟随和理解核心
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