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1.书籍推荐
提供相关的书籍推荐,帮助读者深入了解主题。
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发表期刊:期刊名称
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示例:
书籍推荐
《数据科学入门》
作者:
出版年:2023
出版社:科技出版社
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《机器学习实战》
作者:
出版年:2022
出版社:电子工业出版社
简介:本书深入探讨了机器学习的实战技巧,并提供了大量的案例分析。
学术论文
《深度学习的最新进展》
作者:
发表期刊:《计算机科学期刊》
卷号和页码:45(2),123145
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作者:赵六
发表期刊:《医学与技术》
卷号和页码:30(1),6789
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在线课程和讲座
《机器学习基础》
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简介:本课程由斯坦福大学提供,涵盖了机器学习的基本算法和应用。
《数据科学专题讲座》
主讲人:李华
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专业网站和博客
DataScienceCentral
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TowardsDataScience
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简介:一个专注于数据科学和机器学习的博客平台,包含大量实用的教程和案例分析。
工具和软件
TensorFlow
功能介绍:开源机器学习框架,用于深度学习和神经网络的构建和训练。
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简介:提供详细的文档和教程,帮助用户快速上手和应用深度学习技术。
Tableau
功能介绍:数据可视化工具,帮助用户创建交互式图表和仪表盘。
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