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巧用ChatGPT快速搞定数据分析

朱宁
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计算机网络人工智能10.7万字

更新时间:2025-03-17 19:25:24 最新章节:内容简介

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书籍简介

本书共分为8章,涵盖了从数据分析基础知识、常见的统计学方法到使用ChatGPT进行数据准备、数据清洗、数据特征提取、数据可视化、回归分析与预测建模、分类与聚类分析,以及深度学习和大数据分析等全面的内容。
品牌:北大出版社
上架时间:2023-08-01 00:00:00
出版社:北京大学出版社
本书数字版权由北大出版社提供,并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行

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    本书是一本全面介绍机器学习方法特别是算法的新书,适合初学者和有一定基础的读者。机器学习可以分成三大类别,监督式学习、非监督式学习和强化学习。三大类别背后的算法也各有不同。监督式学习使用了数学分析中函数逼近方法、概率统计中的极大似然方法。非监督式学习使用了聚类和贝叶斯算法。强化学习使用了马尔可夫决策过程算法。机器学习背后的数学部分来自概率、统计、数学分析以及线性代数等领域。虽然用到的数学较多,但是最
    孙健编著计算机7.4万字
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    本书兼顾机器学习基础、经典方法和深度学习方法,对组成机器学习的基础知识和基本算法进行了比较细致的介绍,对广泛应用的经典算法如线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯、支持向量机、决策树和集成学习等算法都给出了深入的分析并讨论了无监督学习的基本方法,对深度学习和强化学习进行了全面的叙述,比较深入地讨论了反向传播算法、多层感知机、CNN、RNN和LSTM等深度神经网络的核心知识和结构;对于强化学习,不仅介绍了经
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    本书理论联系实际,全面地介绍ChatGPT的主要应用场景,帮助读者掌握ChatGPT的使用方法和技巧。本书不仅讲述了ChatGPT在学习、写作、工作、生活方面的应用案例,还介绍了一个打造个人品牌的综合应用,内容实用,可操作性强。本书适合希望了解ChatGPT的初学者阅读。
    刘韩 王子 潘剑峰编著计算机9.6万字
  • 自人工智能(AI)的概念诞生之日起,科学家们就热衷于探讨它的发展路径。第一阶段毫无疑问是计算智能,经过半个多世纪,AI在运算能力和记忆方面早已超越人类。第二阶段,是感知智能,让机器可以看得懂听得懂这个世界。科学界认为,尚未到来的第三阶段,是认知智能,甚至提到一个词:认知时代。我们来到大模型时代或者是生成式人工智能时代了吗?如果我们此时此刻正身处这个时代,那上一个是什么时代?有人说,大规模预训练已经
    刘云浩计算机11.3万字
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    本书具体包含以下内容:首先,探讨ChatGPT对法律界的冲击,以及律师等从业者的不同反应,进一步分析AI技术对行业的影响和发展趋势。接着,简要介绍ChatGPT的技术原理及应用场景。随后,详细讨论如何将AI力量融入律师职业路径,构建专业律师成长的新飞轮。接下来,分别讨论如何将ChatGPT(GPTs)应用于渠道与案源、检索与研究、案件分析,以及法律文书撰写与合同审核,实现部分日常事务自动化执行。之
    轩珍珍 徐伟浩计算机10.6万字
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    本书从技术、应用和产业3个维度为切入点,对智能语音语义领域相关的热点和趋势展开研究。本书以“人与机器的对话”开篇,讲述人类语音生成、传播和感知的过程,引发对于机器智能语音听说的思考,进而阐述技术探索发展史;然后,分析了以语音交互为核心的技术现状,综合剖析提出全双工、端到端模型构建、语音假冒攻击等热点;其次,从政策、投融资和产业规模上,分析整体智能语音产业环境,纵观国内外企业在相关技术和产品上的积极
    李荪 曾然然 殷治纲编著计算机13.6万字
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    在人工智能技术的大力驱动下,智能控制与强化学习发展迅猛,先进自动化设计与控制日新月异。本书针对复杂离散时间系统的优化调节、最优跟踪、零和博弈等问题,以实现稳定学习、演化学习和快速学习为目标,建立一套先进的值迭代评判学习控制理论与设计方法。首先,对先进值迭代框架下迭代策略的稳定性进行全面深入的分析,建立一系列适用于不同场景的稳定性判据,从理论层面揭示值迭代算法能够实现离线最优控制和在线演化控制。其次
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    《AIGC:让生成式AI成为自己的外脑》针对近期较为火热的AIGC技术及其相关话题,介绍AIGC的技术原理、专业知识和应用。全书共分为九章。第一章介绍AIGC技术的基本概念和发展历程;第二、三章介绍AIGC的基础技术栈和拓展技术栈;第四、五章分别讨论了AIGC技术在文本生成和图像生成两个领域的现状和前景;第六章列举了目前较为热门的AIGC技术应用;第七章描述了AIGC的上、中、下游产业链及未来前景
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    《ChatGLM3大模型本地化部署、应用开发与微调》作为《PyTorch2.0深度学习从零开始学》的姊妹篇,专注于大模型的本地化部署、应用开发以及微调等。《ChatGLM3大模型本地化部署、应用开发与微调》不仅系统地阐述了深度学习大模型的核心理论,更注重实践应用,通过丰富的案例和场景,引导读者从理论走向实践,真正领悟和掌握大模型本地化应用的精髓。全书共分13章,全方位、多角度地展示了大模型本地化
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