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1.大師帶你立即上手：機器學習＋人工智慧一點也不難

作者：唐宇迪 出版社：深智數位 出版日：2020/07/23 裝訂：平裝

本書特色通俗易懂、零基礎也能學機器學習、快速入門人工智慧領域 ►完整的工具，包括Numpy, Pandas, Matplotlib ►經典的演算法，包括回歸、決策樹、集成、特徵工程、SVM、推薦系統、降維、聚類 ►深度學習，包括神經網路、CNN、LSTM、RNN等 ►真正專案實作，包括信用卡詐欺、氣溫預測、新聞分類、音樂推薦系統、TensorFlow、影評情感分析等本書主要內容結合機器學習

定價：780 元，優惠價：9 702

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2.跟著迪哥學Python數據分析與機器學習實戰（簡體書）

作者：唐宇迪 出版社：人民郵電出版社 出版日：2023/06/01 裝訂：平裝

本書結合了機器學習、數據分析和Python語言，通過案例以通俗易懂的方式講解了如何將算法應用到實際任務。全書共20章，大致分為4個部分。第一部分介紹了Python的工具包，包括科學計算庫Numpy、數據分析庫Pandas、可視化庫Matplotlib；第2部分講解了機器學習中的經典算法，例如回歸算法、決策樹、集成算法、支持向量機、聚類算法等；第3部分介紹了深度學習中的常用算法，包括神經網絡、卷積神經網絡、遞歸神經網絡；第4部分是項目實戰，基於真實數據集，將算法模型應用到實際業務中。本書適合對人工智能、機器學習、數據分析等方向感興趣的初學者和愛好者。

定價：534 元，優惠價：87 465

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3.人工智能數學基礎（簡體書）

作者：唐宇迪 出版社：北京大學出版社 出版日：2020/11/01 裝訂：平裝

全書分為4篇，共17章。其中第1篇為數學知識基礎篇，主要講述了高等數學基礎、微積分、泰勒公式與拉格朗日乘子法；第2篇為數學知識核心篇，主要講述了線性代數基礎、特徵值與矩陣分解、概率論基礎、隨機變量與概率估計；第3篇為數學知識提高篇，主要講述了數據科學的幾種分佈、核函數變換、熵與激活函數；第4篇為數學知識應用篇，主要講述了回歸分析、假設檢驗、相關分析、方差分析、聚類分析、貝葉斯分析等內容。

定價：714 元，優惠價：87 621

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4.人工智能算法基礎（簡體書）

作者：唐宇迪; 史衛亞; 羅召勇; 李琳; 侯惠芳 出版社：北京大學出版社 出版日：2022/04/12 裝訂：平裝

當前AI圖書市場，理論知識與實踐經驗的脫節，是很多書籍的缺點。本書立足於理論，從實例入手，將理論知識和實際應用結合，目標是讓讀者能夠快速地熟悉人工智能中經典算法。全書分為4篇，共20章。其中第1篇為基礎算法篇，主要講述排序、查找、線性結構、樹、佇列、散列、圖、堆疊等基本資料結構算法；第2篇為機器學習算法篇，主要講述分類算法、回歸算法、聚類算法、降維算法和集成算法；第3篇為強化學習算法篇，主要講述基於價值的強化學習算法和基於策略的強化學習算法；第4 篇為深度學習算法篇，主要講述神經網絡模型算法、迴圈神經網絡算法和卷積神經網絡算法等內容。本書適合從事資料科學與人工智能相關行業的讀者閱讀。

定價：654 元，優惠價：87 569

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