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出版日期
2025年
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2023~2024
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(17)
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平裝
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作者
丁偉雄
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1.
大數據導論(第2版)(簡體書)
作者:
張凱
;
張雯婷
出版社:
清華大學出版社(大陸)
出版日:
2025/02/01
裝訂:
平裝
海外經銷商無庫存,到貨日平均30天至45天
定價:414 元,
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2.
Python視覺分析應用案例實戰(簡體書)
作者:
丁偉雄
出版社:
清華大學出版社(大陸)
出版日:
2024/01/11
裝訂:
平裝
本書以Python 3.10.7為平臺,以實際應用為背景,通過概念、公式、經典應用相結合的形式,深入淺出地介紹了Python圖形圖像處理經典實現。全書共10章,主要包括緒論、邁進Python、Python圖形用戶界面、數據可視化分析、圖像視覺增強分析、圖像視覺復原分析、圖像視覺幾何變換與校正分析、圖像視覺分割技術分析、圖像視覺描述與特徵提取分析、車牌識別分析等內容。通過本書的學習,讀者可領略到Python的簡單、易學、易讀、易維護等特點,同時感受到利用Python實現圖像視覺處理應用的簡捷、功能強大。 本書可作為高等學校相關專業本科生和研究生的教學用書,也可作為相關領域科研人員、學者、工程技術人員的參考用書。
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3.
Python科學與工程數據分析實戰(簡體書)
作者:
李曉東
出版社:
清華大學出版社(大陸)
出版日:
2024/05/01
裝訂:
平裝
本書以Python 3.10.7為平臺,以實際應用為背景,通過概述+算法+經典應用的形式,深入淺出地介紹Python數據分析的相關知識。全書共9章,主要內容包括Python概述、科學計算庫、開源科學集、數據分析利器、數據分析的可視化、基於回歸的數據分析、基於分類的數據分析、基於聚類的數據分析、數據特徵分析等。通過學習本書,讀者可領略到Python的簡單、易學、易讀、易維護等特點,同時也可感受到利用Python實現數據分析應用領域廣泛,功能強大。 本書可作為高等學校相關專業本科生和研究生的教學用書,也可作為相關專業科研人員、學者、工程技術人員的參考用書。
庫存:4
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4.
Python深度學習實用案例(簡體書)
作者:
丁偉雄
出版社:
清華大學出版社(大陸)
出版日:
2024/10/01
裝訂:
平裝
本書以Python 3.11.0為平臺,以實際應用為背景,通過“概念+公式+經典應用”相結合的形式,深入淺出地介紹Python深度學習實用案例。全書共10章,主要內容包括掀開深度學習的面紗、神經網絡的數學基礎、機器學習的基礎、神經網絡分析與應用、計算視覺分析與應用、文本和序列分析與應用、目標檢測分析與應用、生成式深度學習分析與應用、人臉檢測分析與應用、強化學習分析與應用等內容。通過本書的學習,讀者可領略到Python的簡單、易學、易讀、易維護等特點,同時感受到利用Python進行深度學習的簡單、便捷,以及其應用性強等功能特點。 本書可作為高等學校相關專業本科生和研究生的教學用書,也可作為相關專業科研人員、學者、工程技術人員的參考用書。
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5.
MATLAB人工智能算法實戰(簡體書)
作者:
丁偉雄
出版社:
清華大學出版社(大陸)
出版日:
2024/02/01
裝訂:
平裝
本書以MATLAB R2021為平臺,以實際應用為背景,通過敘述 函數 經典應用相結合的形式,深入淺出地介紹了MATLAB在人工智能中的經典應用相關知識。全書共11章,主要內容包括MATLAB環境與操作、數據分析實戰、科學計算實戰、數據建模實戰、統計性數據分析實戰、機器學習算法實戰、深度學習算法實戰、控制系統分析與設計實戰、神經網絡信息處理實戰、最優化方法實戰、智能算法分析與實現實戰。通過本書的學習,讀者在領略到MATLAB簡捷的同時將感受到利用MATLAB實現智能數據應用的領域廣泛,功能強大。 本書可作為高等學校相關專業本科生和研究生的教學用書,也可作為相關領域科研人員、學者、工程技術人員的參考用書。
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6.
Python機器學習算法及應用(簡體書)
作者:
梁佩瑩
出版社:
清華大學出版社(大陸)
出版日:
2024/07/01
裝訂:
平裝
"本書以Python 3.10.7為平臺,以實際應用為背景,通過“概述+經典應用”的形式,深入淺出地介紹Python機器學習算法及應用的相關知識。全書共12章,主要內容包括在數據上的計算機學習能力、簡單的機器學習分類算法、sklearn機器學習分類器、數據預處理、降維實現數據壓縮、不同模型的集成學習、連續變量的回歸分析、數據的聚類分析、從單層到多層的人工神經網絡、使用深度卷積神經網絡實現圖像分類、使用循環神經網絡實現序列建模、使用生成對抗網絡合成新數據等。通過本書的學習,讀者可領略到Python的簡單、易學、易讀、易維護等特點,同時感受到利用Python實現機器學習的普遍性與專業性。 本書可作為高等學校相關專業本科生和研究生的學習用書,也可作為相關專業科研人員、學者、工程技術人員的參考用書。 "
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7.
啟發式優化算法理論及應用(簡體書)
作者:
鄒曄
出版社:
清華大學出版社(大陸)
出版日:
2023/10/01
裝訂:
平裝
大致內容:本書系統全面地介紹了用於求解最優化問題的10種智能啟發式算法,即遺傳算法、蟻群算法、模擬退火算法、禁忌搜索算法、大鄰域搜索算法、變鄰域搜索算法、迭代局部搜索算法、粒子群算法、人工免疫算法以及人工神經網絡。主要介紹了每種算法的基本思想、設計原理及其應用案例。 特色:本書在闡述每種啟發式算法的基本思想以及設計原則的基礎上,不僅分析了各個算法的基礎應用,如:遺傳算法在0-1背包問題中的應用以及在旅行商問題中的應用、蟻群算法在旅行商問題中的應用以及在函數極值問題中的應用、模擬退火算法以及禁忌搜索算法在旅行商問題中的應用等等。此外還著重介紹了每種算法相對應的最新應用案例,如:模擬退火算法在電商物流配送問題中的應用以及在登機口分配問題中的應用、禁忌搜索算法在雙層級醫療設施選址問題中的應用以及在機場外航服務人員班型生成問題中的應用、變鄰域搜索算法在開放式帶時間窗車輛路徑問題中的應用以及在物流配送系統集成優化問題中的應用等等。從事運籌優化、組合優化等研究領域的碩博研究生可將此教材作為基礎的學術入門教材。 讀者對象:本書可作為高等院校管理科學與工程、物流管理、經濟管理等管理類相關專業本科生及研究生的教材,也可作為計算機科學與技術、人工智能等理工類相關專業本科生及研究生的教材。
海外經銷商無庫存,到貨日平均30天至45天
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8.
Python數據採集與分析(微課視頻版)(簡體書)
作者:
王瑞胡
;
楊文藝
;
謝壹
;
王春寶
出版社:
清華大學出版社(大陸)
出版日:
2024/01/01
裝訂:
平裝
本書以任務驅動作為主基調,以任務實現作為目標來組織教學內容,以Python數據採集與數據分析作為中心,不求面面俱到,但求精練並強調實用性,注重提高學生應用Python解決實際問題能力的培養與訓練。全書內容共分四篇13章,第一篇第1章介紹Python開發環境;第二篇從Python數據類型、程序控制流程、函數、字符編碼與文件讀寫、面向對象的編程思想等方面介紹了Python編程基礎內容;第三篇主要從網絡爬蟲、Scrapy框架等方面介紹了如何應用Python進行網頁數據的採集;第四篇則是對採集到的數據進行分析,介紹了Python中常用到的兩種數據結構:Series和DataFrame,以及基於這兩種數據對象的基本操作;還介紹了如何繪製常用的基本圖形,如折線圖、柱狀圖、餅圖、箱線圖等等;還包括統計學中的相關分析與關聯分析;最後一章介紹了文本挖掘與分析相關內容。本書在內容組織與編寫上儘量做到邏輯嚴密、結構合理,既可供計算機、大數據、人工智能等相關專業學生使用,也能作為經管類等其他專業學生用於商業數據分析。
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9.
Python從入門到數據分析應用(項目案例‧微課視頻版)(簡體書)
作者:
劉亞輝
;
郭祥雲
;
趙慶聰
出版社:
清華大學出版社(大陸)
出版日:
2023/10/01
裝訂:
平裝
本書系統地講解了Python程序設計基本知識與數據分析方法,同時將行業案例與實踐內容相結合,側重數據分析中的Numpy與Pandas模塊應用。本書通過豐富的實例(實例內容待細化),將Python理論與實踐有機結合,讓編程變得不再枯燥,易學有趣。 本書內容闡述清晰、循序漸進、分散難點、通俗易懂;實例豐富,同時配有上機實驗指導、練習題、源代碼、課件PPT及教學微視頻,便於教師授課及感興趣讀者自學。 本書適合Python語言的初學者,也適合大專院校作為教材使用,本書也適合於有意從事數據分析工作的讀者作為自學參考書。
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10.
大數據專業英語教程(第2版)(簡體書)
作者:
朱丹
;
朱宏峰
;
劉偉
出版社:
清華大學出版社(大陸)
出版日:
2023/12/01
裝訂:
平裝
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11.
數據挖掘技術(微課視頻版)(簡體書)
作者:
楊曉波
出版社:
清華大學出版社(大陸)
出版日:
2024/01/08
裝訂:
平裝
本書共7章: 第1章是數據挖掘概述; 第2章對數據挖掘進行歷史回顧並介紹目前的研究現狀; 第3章著重討論數據挖掘的常用算法和工具; 第4章分析數據挖掘的體系結構; 第5章介紹數據挖掘技術在相關領域的應用情況; 第6章分析數據挖掘的研究方向和發展趨勢; 第7章介紹Python數據挖掘的實操案例。本書除第7章外每章後均附有習題。
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12.
Python數據挖掘算法與應用(簡體書)
作者:
劉金嶺
;
馬甲林
出版社:
清華大學出版社(大陸)
出版日:
2024/01/11
裝訂:
平裝
本書較完整地講解了數據挖掘和機器學習的基本概念、基本算法原理和應用技術。結合應用型本科學生的特點, 用通俗的語言和實例解釋了抽象的概念, 並將抽象概念融合到具體的案例中, 便於學生理解和掌握。本書在編寫過程中, 力求做到語言精練、概念清晰、取材合理、深入淺出、突出應用, 為讀者進一步從事數據分析、應用、開發和研究奠定堅實的基礎。
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13.
大數據專業英語教程(簡體書)
作者:
張強華
;
劉俊輝
;
鄭聰玲
出版社:
清華大學出版社(大陸)
出版日:
2019/07/01
裝訂:
平裝
本書是大數據專業英語教材,內容包括大數據基礎、軟件與開發技術、操作系統、Python與R 編程語言、數據結構、數據庫與數據倉庫、雲存儲與數據備份、數據處理與數據清洗、數據挖掘、Hadoop 與Spark、數據可視化、大數據安全等。 本書體例新穎,適合教學。每個單元均包含以下部分:課文――選材廣泛、風格多樣、切合實際的兩篇專業文章;單詞――給出課文中出現的新詞,讀者由此可以積累大數據專業的基本詞彙
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14.
精編人工智能原理與實踐(簡體書)
作者:
楊勝春
;
趙志珍
;
劉春玥
;
王亞楠
;
敖宏昌
出版社:
清華大學出版社(大陸)
出版日:
2024/06/01
裝訂:
平裝
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15.
人工智能:原理、算法和實踐(第2版)(簡體書)
作者:
尚文倩
出版社:
清華大學出版社(大陸)
出版日:
2021/10/01
裝訂:
平裝
本書系統介紹了人工智能的基本原理、基本技術、基本方法和應用領域等內容,比較全面地反映了60多年來人工智能領域的進展,並根據人工智能的發展動向對一些傳統內容做了取捨。全書共9章。章介紹人工智能的基本概念、發展歷史、應用領域等。其後8章的內容分為兩大部分: 部分(第2~5章)主要講述傳統人工智能的基本概念、原理、方法和技術,涵蓋知識表示、搜索策略、確定性推理和不確定推理的相關技術與方法; 第二部分(第6~9章)主要講述現代人工智能的新技術和方法,涵蓋機器學習、數據挖掘、大數據、深度學習的**技術與方法。本書提供了8個實踐項目案例,並且每章後面附有習題,以供讀者練習。 本書主要作為計算機專業和其他相關學科相關課程教材,也可供有關科技人員參考。
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16.
Python自然語言處理:算法、技術及項目案例實戰(微課視頻版)(簡體書)
作者:
(日)中本一郎
;
馬冀
;
張積林
;
郭彥
;
莊偉
出版社:
清華大學出版社(大陸)
出版日:
2022/08/26
裝訂:
平裝
在大數據和智能社會不斷發展的大背景下,如何培養人工智能應用型技術人才,日益成為社會各界關注的焦點。本書應此需求而作,系統分析了基於Python語言的自然語言處理相關基礎理論、常用算法、基礎技術以及實戰實例應用。本書內容緊密圍繞自然語言處理,共可分為3篇(共12章): 基礎篇(第1~5章),重點介紹自然語言處理的基本概念、基本理論、常用算法以及基本技術,包括詞處理、句法分析、文本向量化以及輿情分析和預測分析等; 過渡篇(第6章),重點分析深度學習的基本知識與基本理論,以及與自然語言處理的關係,同時通過實戰實例介紹深度學習在自然語言處理領域的實際應用; 綜合應用篇(第7~12章),基於各種智能應用開發技術和開發平臺,介紹其在自然語言處理方面的實例,並具體討論智能應用的部署方法和部署後的驗證方法。全書各章提供了與本章主要內容配套的應用實例,每章後均附有複習習題。讀者可以結合思維導圖掌握教材的整體知識體系結構,參考附錄的上機操作手冊獲得運行實例代碼所需要的環境準備和環境設置相關知識。本書可作為高等學校計算機類、人工智能類、商務類以及管理類專業的學生教材,也可供從事相關領域的專業技術開發人員和軟件技術人員參考。
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17.
機器學習應用實戰(簡體書)
作者:
周順平
;
萬波
;
蔣良
;
劉袁緣
;
李聖文
;
方芳
出版社:
清華大學出版社(大陸)
出版日:
2022/04/01
裝訂:
平裝
本書將基礎理論和案例實戰相結合,循序漸進地介紹了關於機器學習領域中的經典和流行算法,全面、系統地介紹了使用Python實現機器學習算法,並通過PyTorch框架實現機器學習算法中的深度學習內容。第一部分為基礎篇,包括第1~8章,系統地介紹了機器學習基礎、數據預處理、簡單分類算法、決策樹、支持向量機、回歸分析、聚類分析、神經網絡與多層感知機; 第二部分為綜合篇,包括第9~12章,介紹了CNN、RNN、GNN及GAN等經典深度學習方法及其在計算機視覺與自然語言處理領域中的應用實踐; 第三部分為拓展篇,包括第13~15章,以百度飛槳和曠視天元為例介紹了具有代表性的國產開源框架及其應用案例,最後簡要介紹了國內外兩個主流機器學習競賽平臺。本書主要面向廣大從事數據分析、機器學習、數據挖掘或深度學習的專業人員,從事高等教育的專任教師,高等學校的在讀學生及相關領域的科研人員。
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18.
智能推薦技術(簡體書)
作者:
潘微科
;
林晶
;
明仲
出版社:
清華大學出版社(大陸)
出版日:
2022/04/01
裝訂:
平裝
本書圍繞電商、資訊等眾多實際應用背後的內核,即智能推薦技術,系統介紹經典和前沿技術,包括基於鄰域、矩陣分解、深度學習、遷移學習、聯邦學習等的建模方法和推薦算法。本書圍繞用戶行為數據的建模問題組織內容,全書共分6部分: 第1部分(第1章)為背景和基礎; 第2部分(第2~4章)為單行為推薦,是指僅對一種顯式反饋(如評分)或一種隱式反饋(如瀏覽)數據進行建模; 第3部分(第5~6章)為多行為推薦,是指同時考慮瀏覽和購買等包含多種行為的數據; 第4部分(第7~8章)為序列推薦,是指同時關注用戶行為和這些行為的先後順序; 第5部分(第9~10章)為聯邦推薦,更加關注用戶行為中的隱私和數據安全問題; 第6部分(第11章)為總結與展望。全書綜合梳理了多個智能推薦問題和相關技術,分析了方法的優缺點和內在聯繫,並在每章結束時提供了詳細的參考文獻和有針對性的習題。本書可以作為計算機科學與技術、軟件工程等相關專業的研究生和高年級本科生的教材,也可以作為推薦系統工程師的參考手冊。
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19.
Python機器學習:原理、算法及案例實戰(微課視頻版)(簡體書)
作者:
劉豔
;
韓龍哲
;
李沫沫
出版社:
清華大學出版社(大陸)
出版日:
2021/11/01
裝訂:
平裝
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定價:359 元,
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20.
Spark基礎編程(Scala版)(簡體書)
作者:
曹如軍
出版社:
清華大學出版社(大陸)
出版日:
2024/02/01
裝訂:
平裝
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