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1、封面介绍2、出版时间2018年10月3、推荐理由推荐系统发展到现在产生了许多具有广泛影响力的算法模型,经典的算法是协同过滤算法,其易于实现,因而具有广泛的实用价值,但它也存在着算法复杂度高和推荐精度低的问题。《机器学习算法实践——推荐系统的协同过滤理论及其应用》提出了一系列改进协同过滤推荐质量的方法,并将相关算法应用到实际生活中,开发出一个原型[...]

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1、封面介绍2、出版时间2020年4月3、推荐理由这是一本从技术、产品和运营3个角度讲解如何从0到1构建用户画像系统的著作,同时它还为如何利用用户画像系统驱动企业的营收增长给出了解决方案。作者有多年的大数据研发和数据化运营经验,曾参与和负责多个亿级规模的用户画像系统的搭建,在用户画像系统的设计、开发和落地解决方案等方面有丰富的经验。全书一共9章:第[...]

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1、封面介绍2、出版时间2020年1月3、推荐理由适读人群:本书主要面向广大从事风险控制的分析师、建模师、算法工程师。也适合对传统信用评分卡有初步认识的在校学生。同时也适合对机器学习在风控领域应用感兴趣的读者。本书基于Python全面介绍了机器学习在信贷风控领域的应用与实践,从原理、算法与工程实践3个维度全面展开,包含21种实用算法和26个解决方案[...]

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1、封面介绍2、出版时间2020年3月3、推荐理由本书揭秘巨头公司推荐系统背后的逻辑,梳理深度学习推荐系统的发展脉络,厘清每个关键模型和技术的细节,引导读者掌握工业界模型设计背后真正的 “银弹”,让读者能够从零开始构建前沿、实用的推荐系统知识体系。4、下载链接本电子书可以提供下载,下载方式请移步:http://www.hbase.cn/archiv[...]

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1、封面介绍2、出版时间2018年11月3、推荐理由本书将帮助你使用Python编写出高质量、高效的并且易于与其他语言和工具集成的代码。本书根据Python专家Mark Lutz的著名培训课程编写而成,是易于掌握和自学的Python教程。本书每一章都对Python语言的关键内容做单独讲解,并且配有章后习题、编程练习及详尽的解答,还配有大量注释的示例[...]

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1、封面介绍2、出版时间2020年10月3、推荐理由本书是针对所有层次Python读者而作的Python入门书。全书分两部分:第一部分介绍用Python编程所必须了解的基本概念,包括强大的Python库和工具,以及列表、字典、if语句、类、文件与异常、代码测试等内容;第二部分将理论付诸实践,讲解如何开发三个项目,包括简单的2D游戏、利用数据生成交互[...]

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1、封面介绍2、出版时间2020年6月3、推荐理由《Python数据分析从入门到实践》以数据分析“三剑客”- Pandas、 Matplotib 和NumPy为主线,全面介绍了数据分析入门的必备知识,从学习与应用的角度出发,帮助读者快速掌握数据统计分析技能,拓宽职场道路。本书通过大量的示意图力求使读者能够更好地理解晦涩难懂的专业术语:通过快速示例将[...]

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1、封面介绍2、出版时间2020年6月3、推荐理由适读人群 :如果您想入门Python,则无论您是想学习编程的小学生,还是想参加计算机竞赛的中学生,抑或是计算机相关专业的大学生,甚至是正在从事软件开发的职场人,本书都适合您阅读和学习。Python是一门既简单又强大的编程语言,被广泛应用于数据分析、大数据、网络爬虫、自动化运维、科学计算和人工智能等领[...]

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1、封面介绍2、出版时间2019年9月3、推荐理由本书介绍在Python中使用PyQt5和其他模块进行GUI和数据可视化编程的方法。第一部分介绍PyQt5设计GUI程序的基本框架,包括GUI应用程序的基本结构、窗体UI可视化设计与窗体业务逻辑的设计、信号与槽的特点和使用等。第二部分介绍GUI程序设计中一些主要功能模块的使用,包括基本界面组件、事件处[...]

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1、封面介绍2、出版时间2019年4月3、推荐理由计算机科学中的数学:信息与智能时代的必修课》原为麻省理工学院计算机科学与工程专业的数学课程讲义,谷歌技术专家参与编写,涵盖计算机科学涉及的全部基础数学知识,包括形式逻辑符号、数学证明、归纳、集合与关系、图论基础、排列与组合、计数原理、离散概率、递归等,特别强调数学定义、证明及其应用方法。该书因具有系[...]

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1、封面介绍2、出版时间2013年7月3、推荐理由《统计学精品译丛:随机过程(原书第2版)》中文简体字版由约翰威利父子公司授权机械工业出版社出版。未经出版者书面许可,不得用任何方式复制或抄袭本书内容。《统计学精品译丛:随机过程(原书第2版)》从概率的角度而不是分析的角度来看待随机过程,书中介绍了随机过程的基本理论,包括Poisson过程、Marko[...]

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1、封面介绍2、出版时间2016年1月3、推荐理由本书内容丰富,除了介绍概率论基本知识点外,还介绍了矩母函数、最小二乘估计、泊松过程、马尔可夫过程和贝叶斯统计等内容。书中实例丰富,图文并茂,针对每节主题设计了相应的习题,还提供了部分难题的解答,便于读者自学。本书多年来在MIT、斯坦福大学、加州大学等名校被用作概率课程教材,经过课堂检验和众多师生的反[...]

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1、封面介绍2、出版时间2020年5月3、推荐理由“微积分”这一名称出现在哪本书中?微积分教科书又是谁人所写?微积分是谁发明的?洛必达法则居然是伯努利的研究成果?谁被誉为“分析学的化身”?谁又被誉为“现代分析学之父”?哪些数学天才使微积分的创建过程终于画上句号?……《微积分的历程:从牛顿到勒贝格》将带你一一探究上述问题。《微积分的历程:从牛顿到勒贝[...]

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1、封面介绍2、出版时间2016年10月3、推荐理由对于大多数学生来说,微积分或许是他们曾经上过的倍感迷茫且很受挫折的一门课程了。本书不仅让学生们能有效地学习微积分,更重要的是提供了战胜微积分的可靠工具。本书源于风靡美国普林斯顿大学的阿德里安·班纳教授的微积分复习课程,他激励了一些考试前想获得成功但考试结果却平平的学生。作者班纳是美国普林斯顿大学的[...]

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1、封面介绍2、出版时间2020年6月3、推荐理由本书通过正在学习机器学习的程序员绫乃和她朋友美绪的对话,结合回归和分类的具体问题,逐步讲解了机器学习中实用的数学基础知识。其中,重点讲解了容易成为学习绊脚石的数学公式和符号。同时,还通过实际的Python 编程讲解了数学公式的应用,进而加深读者对相关数学知识的理解。一本书掌握机器学习的基础数学:(1[...]