跟着迪哥学Python数据分析与机器学习实战

作者：  唐宇迪

出版社：人民邮电出版社 2019年09月

简介：

跟着迪哥学Python数据分析与机器学习实战

作者：  唐宇迪

出版社：人民邮电出版社 2019年09月

简介：

本书结合了机器学习、数据分析和Python语言，通过案例以通俗易懂的方式讲解了如何将算法应用到实际任务。 全书共20章，大致分为4个部分。*部分介绍了Python的工具包，包括科学计算库Numpy、数据分析库Pandas、可视化库Matplotlib；第2部分讲解了机器学习中的经典算法，例如回归算法、决策树、集成算法、支持向量机、聚类算法等；第3部分介绍了深度学习中的常用算法，包括神经网络、卷积神经网络、递归神经网络；第4部分是项目实战，基于真实数据集，将算法模型应用到实际业务中。 本书适合对人工智能、机器学习、数据分析等方向感兴趣的初学者和爱好者。

跟着迪哥学Python数据分析与机器学习实战

作者：  唐宇迪

出版社：人民邮电出版社 2019年09月

简介：

跟着迪哥学Python数据分析与机器学习实战

作者：  唐宇迪

出版社：人民邮电出版社 2019年09月

简介：

跟着迪哥学Python数据分析与机器学习实战

作者：  唐宇迪

出版社：人民邮电出版社 2019年09月

简介：

人工智能数学基础

作者：  唐宇迪

出版社：北京大学出版社 2020年10月

简介：

　　本书以零基础讲解为宗旨，面向学习数据科学与人工智能的读者，通俗地讲解每一个知识点，旨在帮助读者快速打下数学基础。
　　全书分为 4 篇，共 17 章。其中第 1 篇为数学知识基础篇，主要讲述了高等数学基础、微积分、泰勒公式与拉格朗日乘子法；第 2 篇为数学知识核心篇，主要讲述了线性代数基础、特征值与矩阵分解、概率论基础、随机变量与概率估计；第 3 篇为数学知识提高篇，主要讲述了数据科学的几种分布、核函数变换、熵与激活函数；第 4 篇为数学知识应用篇，主要讲述了回归分析、假设检验、相关分析、方差分析、聚类分析、贝叶斯分析等内容。
　　本书适合准备从事数据科学与人工智能相关行业的读者。

人工智能算法基础 唐宇迪等著 中国人工智能学会副理事长力荐教材

作者：  唐宇迪等

出版社：北京大学出版社 2022-04-01

简介：当前AI图书市场，理论知识与实践经验的脱节，是很多书籍的缺点。《人工智能算法基础》立足于理论，从实例入手，将理论知识和实际应用结合，目标是让读者能够快速地熟悉人工智能中经典算法。全书分为4篇，共20章。其中第1篇为基础算法篇，主要讲述排序、查找、线性结构、树、队列、散列、图、堆栈等基本数据结构算法；第2篇为机器学习算法篇，主要讲述分类算法、回归算法、聚类算法、降维算法和集成算法；第3篇为强化学习算法篇，主要讲述基于价值的强化学习算法和基于策略的强化学习算法；第4 篇为深度学习算法篇，主要讲述神经网络模型算法、循环神经网络算法和卷积神经网络算法等内容。《人工智能算法基础》适合从事数据科学与人工智能相关行业的读者阅读。