深度学习是人工智能的前沿技术。本书深入浅出地介绍了深度学习的相关理论和实践，全书共分16章，采用理论和实践双主线写作方式。第1章给出深度学习的大图。第2章和第3章，讲解了机器学习的相关基础理论。第4章和第5章，讲解了Python基础和基于Python的机器学习实战。第6至10章，先后讲解了M-P模型、感知机、多层神经网络、BP神经网络等知识。第11章讲解了被广泛认可的深度学习框架TensorFlow。第12章和第13章详细讲解了卷积神经网络，并给出了相关的实战项目。第14章和第15章，分别讲解了循环递归网络和长短期记忆（LSTM）网络。第16章讲解了神经胶囊网络，并给出了神经胶囊网络设计的详细论述和实践案例分析。

深度学习是人工智能的前沿技术。本书深入浅出地介绍了深度学习的相关理论和实践，全书共分16章，采用理论和实践双主线写作方式。第1章给出深度学习的大图。第2章和第3章，讲解了机器学习的相关基础理论。第4章和第5章，讲解了Python基础和基于Python的机器学习实战。第6至10章，先后讲解了M-P模型、感知机、多层神经网络、BP神经网络等知识。第11章讲解了被广泛认可的深度学习框架TensorFlow。第12章和第13章详细讲解了卷积神经网络，并给出了相关的实战项目。第14章和第15章，分别讲解了循环递归网络和长短期记忆（LSTM）网络。第16章讲解了神经胶囊网络，并给出了神经胶囊网络设计的详细论述和实践案例分析。

作者简介： Jacqueline Kazil 数据科学家，资深软件开发者。活跃于Python软件基金会、PyLadies等社区。曾参与美国总统创新伙伴项目，是美国政府技术组织18F的联合创始人。曾担任《华盛顿邮报》数据记者。 Katharine Jarmul 资深Python开发者，PyLadies联合创始人。喜欢数据分析和获取、网页抓取、教人学习Python以及Unix，期望通过教育和培训来促进Python和其他开源语言的多元化。 译者简介： 张亮（hysic） 毕业于北京大学物理学院，爱好机器学习和数据分析的核安全工程师。 吕家明 2016年毕业于哈尔滨工业大学，现就职于腾讯，从事搜索、Query分析等相关工作，熟悉大规模数据下的数据挖掘和机器学习实践。

本书采用基于项目的方法，介绍用Python完成数据获取、数据清洗、数据探索、数据呈现、数据规模化和自动化的过程。主要内容包括：Python基础知识，如何从CSV、Excel、XML、JSON和PDF文件中提取数据，如何获取与存储数据，各种数据清洗与分析技术，数据可视化方法，如何从网站和API中提取数据。

作者简介： Jacqueline Kazil 数据科学家，资深软件开发者。活跃于Python软件基金会、PyLadies等社区。曾参与美国总统创新伙伴项目，是美国政府技术组织18F的联合创始人。曾担任《华盛顿邮报》数据记者。 Katharine Jarmul 资深Python开发者，PyLadies联合创始人。喜欢数据分析和获取、网页抓取、教人学习Python以及Unix，期望通过教育和培训来促进Python和其他开源语言的多元化。 译者简介： 张亮（hysic） 毕业于北京大学物理学院，爱好机器学习和数据分析的核安全工程师。 吕家明 2016年毕业于哈尔滨工业大学，现就职于腾讯，从事搜索、Query分析等相关工作，熟悉大规模数据下的数据挖掘和机器学习实践。

本书采用基于项目的方法，介绍用Python完成数据获取、数据清洗、数据探索、数据呈现、数据规模化和自动化的过程。主要内容包括：Python基础知识，如何从CSV、Excel、XML、JSON和PDF文件中提取数据，如何获取与存储数据，各种数据清洗与分析技术，数据可视化方法，如何从网站和API中提取数据。

本书是Python数据分析入门书，每个概念都通过简单实例来阐述，便于读者理解与上手。具体内容包括：Python及Pandas基础知识，加载和查看数据集，Pandas的DataFrame对象和Serie

本书以Python中的pandas库为主线，介绍各类数据处理与分析方法。 本书共包含13章，第一部分介绍NumPy和pandas的基本内容；第二部分介绍pandas库中的4类操作，包括索引、分组、变形和连接；第三部分介绍基于pandas库的4类数据，包括缺失数据、文本数据、分类数据和时间序列数据，并介绍这4类数据的处理方法；第四部分介绍数据观测、特征工程和性能优化的相关内容。本书以丰富的练习为特色，每章的最后一节为习题，同时每章包含许多即时性的练习（练一练）。读者可通过这些练习将对数据科学的宏观认识运用到实践中。

本书全面、系统地讲解了Excel在数据处理和分析中的日常应用。结构独具匠心，以应知应会的知识为主线，以实际案例和应用技巧为主题，有助于职场人士解决实际工作中的问题，提高工作效率，培养Excel应用能力。全书共9章，主要内容包括你真的认识Excel吗、数据输那些事儿、给数据洗洗脸、数据计算很简单、人人都会数据分析、使用数据透视表分析数据、拿图表讲故事、认识Excel中的高级功能及综合案例等。本书全面、系统地讲解了Excel在数据处理和分析中的日常应用。结构独具匠心，以应知应会的知识为主线，以实际案例和应用技巧为主题，有助于职场人士解决实际工作中的问题，提高工作效率，培养Excel应用能力。全书共9章，主要内容包括你真的认识Excel吗、数据输那些事儿、给数据洗洗脸、数据计算很简单、人人都会数据分析、使用数据透视表分析数据、拿图表讲故事、认识Excel中的高级功能及综合案例等。

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