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管理統計和數據科學的原理包括:數據可視化;描述性措施;概率;概率分布;數學期望;置信區間;和假設檢驗。方差分析;簡單線性回歸;多元線性回歸也包括在內。另外，本書還提供了列聯表、卡方檢驗、非參數方法和時間序列方法。

教材:

• 包括通常在入門統計學課程中涵蓋的學術材料，但與數據科學扭曲，較少強調理論
• 依靠Minitab來展示如何用計算機執行任務
• 展示并促進來自開放門戶的數據的使用
• 重點是發展對程序如何工作的直覺
• 讓讀者了解大數據的潛力和目前使用它的失敗之處

利用實用的、循序漸進的方法運用計算機視覺和機器學習概念開發商業和工業應用。

這本書包括四個主要部分，從設置編程環境開始。第1節介紹了圖像和視頻處理的基礎知識，并提供了如何操作和從圖像中提取有用信息的代碼示例。您將主要使用OpenCV和Python來處理本節中的示例。

第2節描述機器學習和神經網絡的概念應用于計算機視覺。你將學習神經網絡的不同算法，比如convolutional neural network (CNN)， region-based convolutional neural network (R-CNN)， YOLO。在本節中，您還將學習如何訓練、調整和管理計算機視覺的神經網絡。第3節提供了逐步發展商業和工業應用的例子，如視頻監控中的面部識別和制造中的表面缺陷檢測。

最后一部分是關于在云基礎設施(如Amazon AWS、谷歌云平臺和Microsoft Azure)上訓練大量圖像的神經網絡。它引導您完成在基于gpu的云基礎設施上為計算機視覺訓練分布式神經網絡的過程。當您讀完《使用人工神經網絡構建計算機視覺應用程序》并完成代碼示例時，您將開發出一些使用深度學習的計算機視覺的真實使用案例。

你將學到什么

• 運用圖像處理、操作和特征提取技術
• 處理計算機視覺的各種深度學習算法
• 訓練、管理和調優CNNs和對象檢測模型的超參數，如R-CNN、SSD、YOLO
• 使用Keras和TensorFlow建立神經網絡模型
• 發現在商業和工業中實施計算機視覺應用的最佳實踐
• 在基于gpu的云基礎設施上訓練分布式模型

這本書是給誰的

• 具有Python編程知識的數據科學家、分析師、機器學習和軟件工程專業人員。

在不同的編程環境中理解和使用高級C#最重要的特性。這本書教你高級C#的基本特性，以及如何使用Visual Studio 2019將它們合并到不同的編程技術中。

這本書分為兩部分。第一部分介紹了c#高級編程的基本原理和要點。您將了解委托和事件，然后轉向lambda表達式。第二部分將介紹如何用不同的編程技術實現這些特性，首先從泛型編程開始。之后，您將學習線程編程和異步編程，以便從多線程環境中獲益。最后，您將學習使用ADO進行數據庫編程。你將知道如何通過你的c#應用程序執行SQL語句和存儲過程。

你將學到什么

• 在高級編程中使用委托、事件和lambda表達式
• 利用泛型使應用程序更加靈活
• 創建一個使用多線程和異步編程的快速應用程序
• 在Visual Studio Community Edition中工作，這是使用c#最常見的IDE
• 理解替代實現及其優缺點

這本書是給誰的

• 已經在使用c#的開發人員和程序員

有興趣的數據科學專業人士可以通過本書學習Scikit-Learn圖書館以及機器學習的基本知識。本書結合了Anaconda Python發行版和流行的Scikit-Learn庫，演示了廣泛的有監督和無監督機器學習算法。通過用Python編寫的清晰示例，您可以在家里自己的機器上試用和試驗機器學習的原理。

所有的應用數學和編程技能需要掌握的內容，在這本書中涵蓋。不需要深入的面向對象編程知識，因為工作和完整的例子被提供和解釋。必要時，編碼示例是深入和復雜的。它們也簡潔、準確、完整，補充了介紹的機器學習概念。使用示例有助于建立必要的技能，以理解和應用復雜的機器學習算法。

對于那些在機器學習方面追求職業生涯的人來說，Scikit-Learn機器學習應用手冊是一個很好的起點。學習這本書的學生將學習基本知識，這是勝任工作的先決條件。讀者將接觸到專門為數據科學專業人員設計的蟒蛇分布，并將在流行的Scikit-Learn庫中構建技能，該庫是Python世界中許多機器學習應用程序的基礎。

你將學習

• 使用Scikit-Learn中常見的簡單和復雜數據集
• 將數據操作為向量和矩陣，以進行算法處理
• 熟悉數據科學中使用的蟒蛇分布
• 應用帶有分類器、回歸器和降維的機器學習
• 優化算法并為每個數據集找到最佳算法
• 從CSV、JSON、Numpy和panda格式加載數據并保存為這些格式

這本書是給誰的

• 有抱負的數據科學家渴望通過掌握底層的基礎知識進入機器學習領域，而這些基礎知識有時在急于提高生產力的過程中被忽略了。一些面向對象編程的知識和非常基本的線性代數應用將使學習更容易，盡管任何人都可以從這本書獲益。

使用Python進行計算機視覺的深度學習將使您成為計算機視覺和視覺識別任務的深度學習專家。

在書中，我們將重點學習:

• 神經網絡和機器學習
• 卷積神經網絡(CNNs)
• 目標檢測/定位與深度學習
• 訓練大型(圖像級)網絡
• 掌握使用Python編程語言和Keras、TensorFlow 2.0和mxnet深度學習庫的實現

在用Python進行了計算機視覺的深度學習之后，您將能夠用深度學習解決實際問題。

下載地址：鏈接: //pan.baidu.com/s/1I8r-Vjvv4n8v-6t_5I679g 提取碼: j69b

獲得高級數據分析概念的廣泛基礎，并發現數據庫中的最新革命，如Neo4j、Elasticsearch和MongoDB。這本書討論了如何實現ETL技術，包括主題爬行，這是應用在諸如高頻算法交易和面向目標的對話系統等領域。您還將看到機器學習概念的示例，如半監督學習、深度學習和NLP。使用Python的高級數據分析還包括時間序列和主成分分析等重要的傳統數據分析技術。

讀完這本書，你將對分析項目的每個技術方面都有了經驗。您將了解使用Python代碼的概念，并提供在您自己的項目中使用的示例。

你會學到什么

• 使用數據分析技術，如分類、聚類、回歸和預測
• 處理結構化和非結構化數據、ETL技術以及不同類型的數據庫，如Neo4j、Elasticsearch、MongoDB和M- ySQL
• 考察不同的大數據框架，包括Hadoop和Spark
• 發現先進的機器學習概念，如半監督學習，深度學習，和NLP

這本書是給誰看的

對數據分析領域感興趣的數據科學家和軟件開發人員。

本書通過提供真實的案例研究和示例，為使用Python庫進行機器學習提供了堅實的基礎。它涵蓋了諸如機器學習基礎、Python入門、描述性分析和預測分析等主題。包括高級機器學習概念，如決策樹學習、隨機森林、增強、推薦系統和文本分析。這本書在理論理解和實際應用之間采取了一種平衡的方法。所有的主題都包括真實世界的例子，并提供如何探索、構建、評估和優化機器學習模型的逐步方法。

簡介：

利用先進的架構開發和優化深度學習模型。這本書教你復雜的細節和微妙的算法是卷積神經網絡的核心。在高級應用深度學習中，你將學習CNN的高級主題和使用Keras和TensorFlow的對象檢測。

在此過程中，將了解CNN中的基本操作，如卷積和池，然后了解更高級的體系結構，如先啟網絡、resnets等。在本書討論理論主題的同時，您將通過許多技巧和技巧發現如何有效地使用Keras，包括如何使用自定義回調類自定義登錄Keras、什么是即時執行以及如何在模型中使用它。最后，您將研究對象檢測如何工作，并在Keras和TensorFlow中構建YOLO算法的完整實現。在這本書的最后，你將在Keras中實現各種各樣的模型，并學習到許多將你的技能帶到下一個層次的高級技巧。

這本書將會讓我們學到：

• 了解卷積神經網絡和對象檢測的工作原理
• 將重量和模型保存在磁盤上
• 暫停訓練，稍后再重新開始
• 在代碼中使用硬件加速(gpu)
• 使用數據集TensorFlow抽象并使用預訓練模型和傳輸學習
• 刪除和添加層到預先訓練的網絡，以適應您的具體項目
• 將預先訓練好的模型(如Alexnet和VGG16)應用于新數據集

作者：

Umberto Michelucci，TOELT llc的創始人，該公司專注于人工智能科學研究。同樣是數值模擬、統計學、數據科學和機器學習方面的專家。多年來，他不斷拓展研究生課程和研究項目的專業知識。除了在喬治華盛頓大學(美國)和奧格斯堡大學(DE)有幾年的研究經驗，他還有15年的數據庫、數據科學和機器學習的實踐經驗。他目前在Helsana Versicherung AG公司負責深度學習、新技術和研究。

簡介：

科學專業人員可以通過本書學習Scikit-Learn庫以及機器學習的基礎知識。該書將Anaconda Python發行版與流行的Scikit-Learn庫結合在一起，展示了各種有監督和無監督的機器學習算法。通過Python編寫的清晰示例向讀者介紹機器學習的原理，以及相關代碼。

本書涵蓋了掌握這些內容所需的所有應用數學和編程技能。不需要深入的面向對象編程知識，因為可以提供并說明完整的示例。必要時，編碼示例很深入且很復雜。它們也簡潔，準確，完整，是對引入的機器學習概念的補充。處理示例有助于建立理解和應用復雜機器學習算法所需的技能。

本書的學生將學習作為勝任力前提的基礎知識。讀者將了解專門為數據科學專業人員設計的Python Anaconda發行版，并將在流行的Scikit-Learn庫中構建技能，該庫是Python領域許多機器學習應用程序的基礎。

本書內容包括：

• 使用Scikit-Learn通用的簡單和復雜數據集
• 將數據處理為向量和矩陣以進行算法處理
• 熟悉數據科學中使用的Anaconda發行版
• 通過分類器，回歸器和降維應用機器學習
• 調整算法并為每個數據集找到最佳算法
• 從CSV，JSON，Numpy和Pandas格式加載數據并保存

內容介紹：

這本書分為八章。 第1章介紹了機器學習，Anaconda和Scikit-Learn的主題。 第2章和第3章介紹算法分類。 第2章對簡單數據集進行分類，第3章對復雜數據集進行分類。 第4章介紹了回歸預測模型。 第5章和第6章介紹分類調整。 第5章調整簡單數據集，第6章調整復雜數據集。 第7章介紹了預測模型回歸調整。 第8章將所有知識匯總在一起，以整體方式審查和提出發現。

作者介紹：

David Paper博士是猶他州立大學管理信息系統系的教授。他寫了兩本書-商業網絡編程：Oracle的PHP面向對象編程和Python和MongoDB的數據科學基礎。他在諸如組織研究方法，ACM通訊，信息與管理，信息資源管理期刊，AIS通訊，信息技術案例與應用研究期刊以及遠程計劃等參考期刊上發表了70余篇論文。他還曾在多個編輯委員會擔任過各種職務，包括副編輯。Paper博士還曾在德州儀器（TI），DLS，Inc.和鳳凰城小型企業管理局工作。他曾為IBM，AT＆T，Octel，猶他州交通運輸部和空間動力實驗室執行過IS咨詢工作。 Paper博士的教學和研究興趣包括數據科學，機器學習，面向對象的程序設計和變更管理。

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