豆瓣评分爆炸！Python+机器学习经典图书

Posted 2021-04-06 机器学习算法与Python实战

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豆瓣评分9.1,畅销75万+，经典编程入门教材

全书分两部分：第一部分介绍用Python编程所必须了解的基本概念，包括matplotlib、NumPy和Pygal等强大的Python库和工具介绍，以及列表、字典、if语句、类、文件与异常、代码测试等内容；第二部分将理论付诸实践，讲解如何开发三个项目，包括简单的Python 2D游戏开发，如何利用数据生成交互式的信息图，以及创建和定制简单的Web应用，并帮读者解决常见编程问题和困惑。

             

久负盛名的Python入门经典

中文版累计销量200 000+册

首先，从Python的安装开始，随后介绍了Python的基础知识和基本概念，包括列表、元组、字符串、字典以及各种语句；然后，循序渐进地介绍了一些相对高级的主题，包括抽象、异常、魔法方法、属性、迭代器；此后，探讨了如何将Python与数据库、网络、C语言等工具结合使用，从而发挥出Python的强大功能，同时介绍了Python程序测试、打包、发布等知识；最后，作者结合前面讲述的内容，按照实际项目开发的步骤向读者介绍了10个具有实际意义的Python项目的开发过程。

 

             

PSF研究员、知名PyCon演讲者心血之作

本书致力于帮助Python开发人员挖掘这门语言及相关程序库的优秀特性，写出简洁、流畅、易读、易维护的代码。特别是深入探讨了针对数据库处理时生成器的具体应用、特性描述符（ORM的关键），以及Python式的对象：协议与接口、抽象基类及多重继承。

豆瓣评分8.1

最易读的项目实验指导书

全书通过精心编排的实例，切入日常工作任务，摒弃学术化语言，利用高效的可复用Python代码来阐释如何处理统计数据，进行数据分析及可视化。通过各种实例，读者可从中学会机器学习的核心算法，并能将其运用于一些策略性任务中，如分类、预测、推荐。另外，还可用它们来实现一些更高级的功能，如汇总和简化等。

原书豆瓣评分 9.5

哈工大研究生课程的高分讲义

深度学习的「the book」

本书深入讲解神经网络和深度学习技术，侧重于阐释深度学习的核心概念。作者以技术原理为导向，辅以贯穿全书的 MNIST 手写数字识别项目示例，介绍神经网络架构、反向传播算法、过拟合解决方案、卷积神经网络等内容，以及如何利用这些知识改进深度学习项目。学完本书后，读者将能够通过编写 Python 代码来解决复杂的模式识别问题。

日本深度学习入门经典畅销书

相比AI圣经“花 书”，本书更合适入门

深度学习真正意义上的入门书，深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术。书中使用Python 3，尽量不依赖外部库或工具，从基本的数学知识出发，从零创建一个经典的深度学习网络，来逐步理解深度学习。书中不仅介绍了深度学习和神经网络的概念、特征等基础知识，对误差反向传播法、卷积神经网络等也有深入讲解，此外还介绍了深度学习相关的实用技巧，自动驾驶、图像生成、强化学习等方面的应用，以及为什么加深层可以提高识别精度等“为什么”的问题。

豆瓣评分9.6

Keras之父、Google人工智能研究员François Chollet著作

本书详尽介绍了用Python和Keras进行深度学习的探索实践，包括计算机视觉、自然语言处理、产生式模型等应用，示例步骤讲解详细透彻。

本书立足于人工智能的可达性和大众化，读者无须具备机器学习相关背景知识即可展开阅读。在学习完本书后，读者将具备搭建自己的深度学习环境、建立图像识别模型、生成图像和文字等能力。

Java 与 Python 双实现

助你零起点上手自然语言处理

本书作者是自然语言处理类库 HanLP 作者何晗。截至 2019 年 10 月初，该项目在 GitHub 上 Star 数已达 15 K，超过了宾夕法尼亚大学的 NLTK、斯坦福大学的 CoreNLP、哈尔滨工业大学的 LTP。作者汇集多年经验，从基本概念出发，逐步介绍中文分词、词性标注、命名实体识别、信息抽取、文本聚类、文本分类、句法分析这几个热门问题的算法原理与工程实现。书中通过对多种算法的讲解，比较了它们的优缺点和适用场景，同时详细演示生产级成熟代码，助你真正将自然语言处理应用在生产环境中。

推荐语：畅销书全新升级，第1版销售超过10万册，被国内100余所高等院校采用为教材，同时被广大数据科学工作者奉为经典，是该领域公认的事实标准。

推荐语：零基础学Python3，Python编程从入门到实践学习手册，本书将帮助你使用Python编写出高质量、高效的并且易于与其他语言和工具集成的代码。

推荐语：本书系统讲解Python3智能数据分析必备知识，配有大量示例代码、数据和教学资源。本书版权已输出至英国Taylor&Francis。

推荐语：本书由Python pandas项目创始人Wes McKinney亲笔撰写，详细介绍利用Python进行操作、处理、清洗和规整数据等方面的具体细节和基本要点。