配套资源:电子课件、习题答案、源代码、教学大纲
本书特色:
本书与数据分析应用紧密结合,语言通俗易懂、案例实用性强,能够使读者对Python数据分析有一个较为全面的认识。
本书与当前人工智能*新技术相结合,介绍了Python用于深度学习的工具包,以及卷积神经网络、Faster R-CNN网络模型、YOLO网络模型、LSTM网络以及GRU网络等深度神经网络模型。
除综合案例外,本书每章后附有习题和作业,并且附有课外阅读材料供读者拓展知识面。
本书教学资源,样书可添加小编微信13146070618索取
本书共10章,内容包括Python基本语法、Python科学计算、数据分析、数据处理、数据可视化等,通过图像分析、视觉分析、时序分析等方面的例子指导读者进行数据分析方面的工作。 本书与数据分析应用紧密结合,语言通俗易懂、案例实用性强,能够使读者对Python数据分析有一个较为全面的认识。除综合案例外,本书每章后面附有习题和作业,便于读者了解自己对内容的掌握程度。 本书可作为计算机科学与技术、人工智能、大数据、统计学及相关专业的本科生、研究生教材,也可以作为从事人工智能、大数据相关研究的科研人员的参考书。
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本书与数据分析应用紧密结合,语言通俗易懂、案例实用性强,能够使读者对Python数据分析有一个较为全面的认识。
本书与当前人工智能*新技术相结合,介绍了Python用于深度学习的工具包,以及卷积神经网络、Faster R-CNN网络模型、YOLO网络模型、LSTM网络以及GRU网络等深度神经网络模型。
除综合案例外,本书每章后附有习题和作业,并且附有课外阅读材料供读者拓展知识面。
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本书共10章,内容包括Python基本语法、Python科学计算、数据分析、数据处理、数据可视化等,通过图像分析、视觉分析、时序分析等方面的例子指导读者进行数据分析方面的工作。 本书与数据分析应用紧密结合,语言通俗易懂、案例实用性强,能够使读者对Python数据分析有一个较为全面的认识。除综合案例外,本书每章后面附有习题和作业,便于读者了解自己对内容的掌握程度。 本书可作为计算机科学与技术、人工智能、大数据、统计学及相关专业的本科生、研究生教材,也可以作为从事人工智能、大数据相关研究的科研人员的参考书。
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