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使用渠道：当当app和当当小程序
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小程序直达购选书专题
推荐一批值得购买的书籍清单
数据挖掘：概念与技术（原书第3版）
数据挖掘领域具有里程碑意义的经典著作，完整全面阐述该领域的重要知识和技术创新
机器学习：算法视角（原书第2版）
全面覆盖机器学习中的各种算法并探究其工作原理，旨在帮助读者掌握算法思想，熟悉相关的数学与统计学知识，并掌握必要的编程技巧和实验方法。
CRC Press机器学习领域畅销图书，知名媒体推荐的十大机器学习入门教材之一
Python机器学习（原书第2版）
本书除了介绍如何用Python和基于Python的机器学习软件库进行实践外，还对机器学习概念的必要细节进行讨论，同时对机器学习算法的工作原理、使用方法以及如何避免掉入常见的陷阱提供直观且翔实的解释，是Python机器学习入门必读之作。
Python深度学习实战：基于TensorFlow和Keras的聊天机器人以及人脸、物体和语音识别
讲述行业标准化的深度学习实践，详细解释人脸识别、人脸检测及物体检测算法，并附有代码，对比分析了Watson、Azure、Amazon等主流平台的开源API
当计算机体系结构遇到深度学习：面向计算机体系结构设计师的深度学习概论
计算机体系结构新黄金时代赋能深度学习革命的入门书。基于美国哈佛大学在深度学习和体系结构领域的长期研究和实践经验。全面介绍深度学习的发展、评测和优化的最新研究成果，帮助读者掌握深度学习体系结构的精髓。
深度学习实战
O’Reilly动物书系列的最新力作，由前Google工程师撰写，Google地图联合创始人拉尔斯·拉斯穆森推荐的《深度学习实战》，原版在Amazon全五星好评，是一本新手必备的深度学习速成手册。本书提供大量实用开发技巧，独立的项目案例，涵盖文本、图像和音乐等领域，所有实例用Python编写，并且代码可从GitHub获得。
Python学习手册（原书第5版）
Python入门必读之作，位列美亚软件编程畅销榜首，《Python编程》姊妹篇覆盖Python 3.3和Python 2.7两个版本，详细讲解各种语言特性，并新增大量示例。
机器学习基础
本书是机器学习领域的里程碑式著作。书中介绍机器学习的基础概念和关键算法，给出了算法的理论支撑，并且指出了算法在实际应用中的关键点。通过对这些基本问题乃至前沿问题的精确证明，为读者提供了新的理念和理论工具。
强化学习
强化学习既包括不确定性环境中相关事物的适应性行为，又包括智能学习器在控制、优化和自适应行为等具有挑战性的问题中寻找最优行为的计算方法。其相关领域在过去几十年中取得了巨大的进步。本书由17位不同的领域的专家对强化学习进行了深入而完整的描述
神经网络与机器学习（原书第3版）
神经网络是计算智能和机器学习的重要分支，在诸多领域都取得了很大的成功。在众多神经网络著作中，影响最为广泛的是Simon Haykin的《神经网络原理》（第3版更名为《神经网络与机器学习》）。在本书中，作者结合近年来神经网络和机器学习的最新进展，从理论和实际应用出发，全面、系统地介绍了神经网络的基本模型、方法和技术，并将神经网络和机器学习有机地结合在一起。
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