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人工智能數(shù)學(xué)基礎(chǔ)
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本書(shū)面向廣大數(shù)據(jù)科學(xué)與人工智能專(zhuān)業(yè)的學(xué)生及初學(xué)者,力求通俗易懂、簡(jiǎn)潔清晰地呈現(xiàn)學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)與人工智能需要的基礎(chǔ)數(shù)學(xué)知識(shí),助力讀者為進(jìn)一步學(xué)習(xí)人工智能打好數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。全書(shū)分為4篇,共19章:微積分篇(第1~5章),主要介紹極限、導(dǎo)數(shù)、極值、多元函數(shù)導(dǎo)數(shù)與極值、梯度下降法等;線(xiàn)性代數(shù)篇(第6~10章),主要介紹向量、矩陣、行列式、線(xiàn)性方程組、特征值和特征向量等,并介紹這些數(shù)學(xué)知識(shí)在人工智能中的應(yīng)用;概率統(tǒng)計(jì)篇(第11~17章),主要介紹概率、隨機(jī)變量、數(shù)字特征、相關(guān)分析和回歸分析,并介紹數(shù)據(jù)處理的基本方法和Pandas在數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用;應(yīng)用篇(第18章和第19章),主要介紹人工智能中典型的全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。本書(shū)既有理論又有應(yīng)用,既可以用紙筆計(jì)算,也可以用Python編程計(jì)算,讀者可在學(xué)習(xí)過(guò)程中根據(jù)需要合理地選擇側(cè)重點(diǎn)。本書(shū)既可作為高職院校數(shù)據(jù)科學(xué)與人工智能專(zhuān)業(yè)的教材,也可作為相關(guān)產(chǎn)業(yè)從業(yè)者的自學(xué)或參考用書(shū)。

陸偉峰 谷瑞主編 ·基礎(chǔ)知識(shí) ·8.5萬(wàn)字

電商設(shè)計(jì)技巧修煉與實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用(超值版)
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本書(shū)共7章,第1章對(duì)電商設(shè)計(jì)的定義及電商設(shè)計(jì)未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行了闡述;第2章介紹了電商設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)知識(shí),對(duì)點(diǎn)線(xiàn)面的知識(shí)、視覺(jué)引導(dǎo)與排版設(shè)計(jì)、色彩搭配等方面進(jìn)行了詳細(xì)的講解,可以使讀者在學(xué)習(xí)中明確方向、把握重點(diǎn);第3章對(duì)電商設(shè)計(jì)中的實(shí)用技巧進(jìn)行了詳細(xì)的講解,對(duì)整合項(xiàng)目需求、豐富頁(yè)面內(nèi)容、重視首屏視覺(jué)等方面進(jìn)行了闡述,用圖文并茂的方式幫助讀者對(duì)相關(guān)內(nèi)容進(jìn)行系統(tǒng)的學(xué)習(xí)和鞏固;第4章~7章講解了各類(lèi)專(zhuān)題頁(yè)面的設(shè)計(jì),向讀者展示了各類(lèi)專(zhuān)題頁(yè)面的設(shè)計(jì)制作方法,爭(zhēng)取使用簡(jiǎn)單的方法制作出精彩的實(shí)例效果。本書(shū)對(duì)電商設(shè)計(jì)的技巧與案例應(yīng)用進(jìn)行了系統(tǒng)性的歸納與介紹,邏輯清楚,淺顯易懂。本書(shū)圍繞電商設(shè)計(jì)的原則、技巧及實(shí)例進(jìn)行了詳細(xì)的講解,同時(shí)提供實(shí)例的素材文件及效果源文件,旨在為電商設(shè)計(jì)師、電商設(shè)計(jì)初學(xué)者提供實(shí)用的設(shè)計(jì)指導(dǎo),使其能全面學(xué)習(xí),少走彎路。同時(shí),本書(shū)也可作為相關(guān)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)的參考資料。

吳海龍 王冬 ·基礎(chǔ)知識(shí) ·7.8萬(wàn)字

R語(yǔ)言臨床預(yù)測(cè)模型實(shí)戰(zhàn)
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本書(shū)從R語(yǔ)言臨床預(yù)測(cè)模型基本原理講起,逐步深入到進(jìn)階實(shí)戰(zhàn),并配合實(shí)戰(zhàn)案例,重點(diǎn)介紹臨床預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建、評(píng)價(jià)、驗(yàn)證,讓讀者可以快速領(lǐng)悟3~5分預(yù)測(cè)模型SCI(sciencecitationindex,科學(xué)引文索引)的套路與精髓,為后續(xù)沖擊10分以上SCI打基礎(chǔ)。本書(shū)分為13章,主要內(nèi)容有線(xiàn)性回歸、Logistic回歸、Cox回歸、競(jìng)爭(zhēng)風(fēng)險(xiǎn)模型等;自變量篩選方法有傳統(tǒng)方法、逐步回歸法、Lasso法、隨機(jī)森林法、**子集法、主成分分析法等;模型可視化涉及多種形式的列線(xiàn)圖、Calibration校準(zhǔn)曲線(xiàn)、ROC、DCA曲線(xiàn)等圖形繪制,不僅涉及單模型的可視化,還涉及單模型多時(shí)點(diǎn)、多模型同時(shí)點(diǎn)的可視化;模型評(píng)價(jià)指標(biāo)涉及C指數(shù)、AUC、NRI、IDI等;模型驗(yàn)證主要涉及簡(jiǎn)單交叉驗(yàn)證、K折交叉驗(yàn)證、留一法交叉驗(yàn)證及Bootstrap法。本書(shū)內(nèi)容通俗易懂,案例豐富,實(shí)用性強(qiáng),適合R語(yǔ)言臨床預(yù)測(cè)模型的入門(mén)讀者和進(jìn)階讀者,尤其是臨床、護(hù)理、公共衛(wèi)生、藥學(xué)等專(zhuān)業(yè)的碩士研究生和博士研究生或從事相關(guān)研究的科研人員閱讀。另外,本書(shū)還可以作為相關(guān)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)的教材。

彭獻(xiàn)鎮(zhèn)編著 ·基礎(chǔ)知識(shí) ·12.2萬(wàn)字

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