标签: 预处理
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内容简介本书采用基于任务的方式来介绍如何在机器学习中使用Python。书中有近200个独立的解决方案，针对的都是数据科学家或机器学习工程师在构建模型时可能遇到的常见任务，涵盖从简单的矩阵和向量运算到特征工程以及神经网络的构建。所有方案都提供了相关代码，读者可以复制并粘贴这些代码，用在自己的程序中。本书不是机器学习的入门书，适合熟悉机器学习理论和概念的读者阅读。你可以将本书作为案头参考书，在机器学习的日常开发中遇到问题时，随时借鉴书中代码，快速解决问题。©2018byChrisAlbonSimplifiedChineseEdition,jointlypublishedbyO’ReillyMedia,Inc.andPublishingHouseofElectronicsIndustry,2019.AuthorizedtranslationoftheEnglishedition,2018O’ReillyMedia,Inc.,theownerofallrightstopublishandsellthesame.Allrightsreservedincludingtherightsofreproductioninwholeorinpartinanyform.本书简体中文版专有出版权由O’ReillyMedia,Inc.授予电子工业出版社。未经许可，不得以任何方式复制或抄袭本书的任何部分。专有出版权受法律保护。版权贸易合同登记号 图字：01-2018-5011图书在版编目（CIP）数据Python机器学习手册：从数据预处理到深度学习/（美）克里斯·阿尔本（ChrisAlbon）著；韩慧昌，林然，徐江译.—北京：电子工业出版社，2019.7书名原文：MachineLearningwithPythonCookbookISBN978-7-121-36962-9
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FPGA是一个技术密集型的行业，没有坚实的技术功底，很难形成有竞争力的产品。从技术上来看FPGA未来的发展，至少在几年内还是遵循摩尔定律的规则，工艺不断升级，目前xilinx16nm工艺的FPGA已经成熟商用，xilinx下一代产品会升级到7nm，重点应该还是瞄准通信和可能出现的新兴行业如大数据处理等。有这方面需求的网友不妨来共同学习探讨。
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