首先，确切地说，这是一本“伴侣书” 类似于咖啡伴侣一样，这本书是周志华教授的“西瓜书”——《机器学习》的伴侣书，它也有一个可爱的名字 ——“南瓜书”....“南瓜书”对“西瓜书”中的公式进行了解析，并补充了必要的推导过程；在推导公式的过程中有时候会需要一些先验知识，编著者也进行了必要的补充. 上述做法对学习机器学习时“知其然”并“知其所以然”非常重要....最后，这是一本完全根据学习经历编著而成的书 也就是说，这本书完全从读者学习的角度出发，分享编著者在学习中遇到的“坑”以及跳过这个“坑”的方法，这对初学者来说是非常宝贵的经验，也特别能够引起他们的共鸣....这是一本与众不同的书。首先，这是一本“伴侣书”。类似于咖啡伴侣一样，这本书是周志华教授的“西瓜书”——《机器学习》的伴侣书，它也有一个可爱的名字——“南瓜书”。...推几个公式之后，相信读者会从中感觉到没有体验过的乐趣. 内容简介： 周志华老师的《机器学习》（俗称“西瓜书”）是机器学习领域的经典入门教材之一。
当下Python和深度学习为代表的人工智能AI技术非常火热，正深刻影响着人类社会的方方面面。今天分享推荐三本入门Python和深度学习的电子书： python电子书教程 ?...深度学习三巨头之一的 Yann LeCun 对 2014 年的生成对抗网络GAN赞叹不已：“这是过去十年间机器学习领域最让人激动的点子！”。...---- 如果想入门或学习了解GAN，这里有一份关于GAN在计算机视觉中的部分应用导读，例如：图像超分、图像修复、去雨、人脸老化、人脸转正、妆容迁移、动漫化、医学图像生成、以及GAN在半监督学习、零次学习...注：当然，如果是新手，建议从基本的python、卷积神经网络等学起！文后也推荐几本书，它们是学习Python，PyTorch和神经网络公认的利刃！...资料领取： 点击下方或扫码关注【机器学习与生成对抗网络】后台回复：GANCV，建议复制，即可获取电子版 ? ?长按上方二维码 2 秒 （CV、GAN、Python、AI爱好者，欢迎关注！）
基于大数据的人工智能如今异常火爆 Python 作为最热门的编程语言之一 是实现机器学习算法的首选语言 Python与机器学习这一话题非常的宽广 5本书虽很难覆盖全面，但仍值得细细研读 NO.1 《机器学习...——Python实践》 魏贞原 著 本书系统地讲解了机器学习的基本知识，以及在实际项目中使用机器学习的基本步骤和方法；详细地介绍了在进行数据处理、分析时怎样选择合适的算法，以及建立模型并优化等方法，通过不同的例子展示了机器学习在具体项目中的应用和实践经验...NO.2 《Python与机器学习实战：决策树、集成学习、支持向量机与神经网络算法详解及编程实现》 何宇健 编著 Python本身带有许多机器学习的第三方库，但本书在绝大多数情况下只会用到Numpy这个基础的科学计算库来进行算法代码的实现...NO.3 《Python机器学习算法》 赵志勇 著 这是一本机器学习入门读物，注重理论与实践的结合。...NO.5 《Python大战机器学习：数据科学家的第一个小目标》 华校专 王正林 编著 数据科学家是当下炙手可热的职业，机器学习则是他们的必备技能。
这几本在Amazon上的排名都非常高，最近特别火的书。...第一本：《用Scikit-Learn和TensorFlow实践机器学习》（Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow: Concepts...Aurélien Géron Aurélien Géron畅谈如何让企业在现实世界产品里使用机器学习 第二本：《深度学习》（Deep Learning ） 这本书封面好漂亮，特意找了个高清图。...人称Mad Max的作者：Max Tegmark PS 机器学习入门的书，可以看这本： 《Introduction to Machine Learning with Python: A Guide
本期Python 猫荐书栏目（系列之六），就以此为话题，推荐给大家两本书： ? 它们都叫《深度学习》，但是内容很不一样。...事实上，第一本书被很多人誉为深度学习的圣经，知名度极高，有一个昵称叫作“花书”。...深度学习的核心技术玻尔兹曼机 ，正是由特伦斯与杰弗里·辛顿共同建立的。 那书的内容是什么呢？这本书在前言中称：这是一本关于深度学习的过去、现在和未来的指南。...往期荐书回顾： 第一期：《编写高质量代码改善 Python 程序的 91 个建议》 第二期：《Python最佳实践指南》 第三期：《黑客与画家》 第四期：《Python源码剖析》 第五期：《Python...3、就在前几天（2 月 28 日），一位知名的 Python 博主@Vamei 因抑郁症自杀了。我在看资料的时候，发现他也写了第二本《深度学习》的书评。
前言 2018年11月15号，简书迎来大变革，取消了以往的积分制度，换为去中心化的简书钻，每日发放一万简书钻。...文章涉及的内容，大部分都是和简书钻的分享有关，因为简书钻是最近才开始运营的，跟着这个热点走，曝光率与投票也会相应的多一些。 文章词云 10篇文章可能看到的还是比较局限，我们看看到底哪些文章更容易上榜。...这些用户排行靠前，大家可以看看这些用户平时的一个分析作品，学习学习。 霸屏用户 我总共爬取了12天的数据，通过代码发现，很多用户12天都上榜了，这种霸屏用户真的是羡慕嫉妒恨。...，简书尊享会员就会拥有很多的简书钻，这也就导致上榜人数中，简书会员的比重占了一大部分。...总结 结合简书钻热点上榜高 你难道不考虑下简书尊享会员么？ 自身的努力也很重要，坚持写作，分享干货，这就是简书。
本文为笔者学习LangChain时对官方文档以及一系列资料进行一些总结～覆盖对Langchain的核心六大模块的理解与核心使用方法，全文篇幅较长，共计50000+字，可先码住辅助用于学习Langchain...如今各类AI模型层出不穷，百花齐放，大佬们开发的速度永远遥遥领先于学习者的学习速度。。为了解放生产力，不让应用层开发人员受限于各语言模型的生产部署中..LangChain横空出世界。...Langchain可以说是现阶段十分值得学习的一个AI架构，那么究竟它有什么魔法才会配享如此高的地位呢？会不会学习成本很高？不要担心！...Langchain虽然功能强大，但其实它就是一个为了提升构建LLM相关应用效率的一个工具，我们也可以将它理解成一个“说明书"，是的，只是一个“说明书”！..."的工具 tools = load_tools(["python_repl"]) # 定义一个响应列表，这些响应可能是模拟LLM的预期响应 responses = ["Action: Python REPL
别忘了查看文末送书送书哦！...writer.writerows(data) # 多行写入 数制转换 >>> int('1000', 2) 8 >>> int('A', 16) 10 格式化 json echo'{"k": "v"}' | python-m..., 4, 5, 6] >>> c = [5, 6, 7, 8, 9] >>> list(set().union(a, b, c)) [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] 出现次数最多的...https://www.zhihu.com/question/27376156 stackoverflow.com/questions/101268/hidden-features-of-python
前言 阅读《Python从入门到精通》时产生的笔记，部分以及掌握的知识点或者是不常用知识点会被省略 Python格言 >>> import this The Zen of Python, by Tim...索引 >>> a='python' >>> a[-1] #从右往左数，-1为开始 'n' >>> a[-2] 'o' >>> a[:] #切片 'python' >>> a[0:] 'python' >...生成器(generator)发生异常来通知退出 SystemExith Python 解释器请求退出 StandardErrorg 所有的内建标准异常的基类 ArithmeticErrord 所有数值计算错误的基类...一般的运行时错误 NotImplementedErrord 尚未实现的方法 SyntaxError Python 语法错误 IndentationErrorg 缩进错误 TabErrorg Tab 和空格混用...C:\Users\28734>C:/Users/28734/AppData/Local/Programs/Python/Python39/python.exe c:/Users/28734/Desktop
来源：专知本文为书籍介绍，建议阅读5分钟这本教科书通过考虑相关的数学问题和构建Python程序来解决机器学习的核心方法的基础。...机器学习和数据科学最关键的能力是把握其本质的数学逻辑，而不是依赖于知识或经验。这本教科书通过考虑相关的数学问题和构建Python程序来解决机器学习的核心方法的基础。...本书的主要特点如下: 内容是写在一个易于遵循和自成一体的风格。 这本书包括100个练习，都是经过精心挑选和提炼的。由于他们的解决方案在正文中提供，读者可以通过阅读书解决所有的练习。...证明了核的数学前提，给出了正确的结论，帮助读者理解核的本质。 给出了源程序和运行示例，以帮助读者更深入地理解所使用的数学。 一旦读者对第二章涵盖的功能分析主题有了基本的了解，应用将在后续章节中讨论。...在这里，假设没有预先的数学知识。 本书考虑了再现核希尔伯特空间(RKHS)的核和高斯过程的核;两者之间有明显的区别。
分享几本经典的or我看过的or正在看的电子书，获取方式见文末。 利用Python进行数据分析 ?...这本书的作者Wes McKinney是顶级对冲基金AQR的前员工，pandas也是这位大佬开发的，关于pandas、numpy的各种细节，在这本书里都可以找到，适合作为一本工具书，写代码时查阅。...这本书的中文英文版都分享出来，看到英语就头疼的童鞋可以直接看中文。 Quantitative Trading ? 这本书适覆盖面比较广，量化的各个方向都有涉及，公式较多。...这是量化投资的红宝书，里面大量的数学证明，一般用不到，但是可以从理论上理解证券，组合回报的系统性来源，并且最重要的是知道同行们是怎么想的，但难度较大。这本书分享的是中文版，英文令人头大。...作者是国内的一名公募基金经理，讲了自己从二本到研究所再到买方的传奇经历，还有一些投资方面的心得体会，很强。
2统计学习方法(李航) 李航博士的统计学习方法是非常经典，数学公式推导严谨，语言精炼的机器学习书籍，具备了一定的数学分析基础的同学，并且想快速了解机器学习的经典算法的话，也是非常值得一读。...3PRML 好的机器学习的书，其最大的作用就是让你知道为什么会有这样的方法，为什么会有这样的模型，它背后的灵感和动机是什么。...本书全面论述了算法的内容，从一定深度上涵盖了算法的诸多方面，同时其讲授和分析方法又兼顾了各个层次读者的接受能力。各章内容自成体系，可作为独立单元学习。...里头还说到了强化学习... 以上精选的6本算法和机器学习，深度学习的书籍，欢迎留言和交流。...如需下载这6本书的完整电子版 更多干货： 算法channel关键词和文章索引 深度学习|大师之作，必是精品 SQL|语句执行逻辑 机器学习|PageRank算法原理 冒泡排序到快速排序做的那些优化
写在前面 说来也巧，之前有一次无意间留意到简书好像没有做文章总阅读量的统计（准确的说法应该叫展示），刚好最近有时间，趁这个机会就用Python写了这么个功能，既是学习也是练手。...展示效果 再继续往下之前，先贴两张图看看最终的效果。第一张图片展示的是个人简书爬取后的数据，第二张可是大名鼎鼎简叔的简书数据。 ? 个人简书数据 ?...'简叔'简书数据 两图一对比，果然这数量和质量都不是一个等级的，不过后生会继续努力的。写了两个多月的博客了，没想到也有一千多的阅读量了，这是算喜还是算忧呢？哈哈，总之感觉还是蛮欣慰的。...） 通过用户发表的总文章数，获取用户平均每年、每月发表多少文章数 最高阅读量、打赏数、喜欢数、留言量的文章 统计用户获得的总打赏笔数 当前用户发表文章最活跃的时间段 至今为止加入简书多少天 最后一次发表文章的时间...如果真完成了以上的扩展，像我的话肯定会趁机再扩展学习下Python的图表库，像matplotlib；或者使用ECharts、HighCharts、D3这样的前端报表库，相信这样会让这些数据显得更加的生动
来源：专知本文为书籍介绍，建议阅读5分钟本书以问题解决式的方法讲解如何实际实现Python时间序列分析和建模的各种概念，从数据读取和预处理开始。...本书以问题解决式的方法讲解如何实际实现Python时间序列分析和建模的各种概念，从数据读取和预处理开始。...您还将深入了解用于预测问题的经典基于机器学习的回归模型，如randomForest、Xgboost和LightGBM。本书最后演示了用于时间序列预测的深度学习模型(lstm和ANN)的实现。...读完本书后，你将对时间序列及其在Python中的实现有一个基本的理解。 你将学到什么 使用Python实现时间序列分析中的各种技术。...利用统计建模方法，如AR(自回归)，MA(移动平均)，ARMA(自回归移动平均)和ARIMA(自回归综合移动平均)进行时间序列预测 理解时间序列预测的单变量和多变量模型 使用机器学习和深度学习技术(如GBM
【下载地址】 《深度学习》由全球知名的三位专家Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和Aaron Courville撰写，是深度学习领域奠基性的经典教材。...全书的内容包括3个部分：第1部分介绍基本的数学工具和机器学习的概念，它们是深度学习的预备知识；第2部分系统深入地讲解现今已成熟的深度学习方法和技术；第3部分讨论某些具有前瞻性的方向和想法，它们被公认为是深度学习未来的研究重点...《深度学习》适合各类读者阅读，包括相关专业的大学生或研究生，以及不具有机器学习或统计背景、但是想要快速补充深度学习知识，以便在实际产品或平台中应用的软件工程师。
/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- import requests import json import os from pprint import
在机器学习上，首先要推荐的是两部国内作者的著作：李航博士所著的《统计学习方法》和周志华教授的《机器学习》。...《统计学习方法》采用“总 - 分 - 总”的结构，在梳理了统计学习的基本概念后，系统而全面地介绍了统计学习中的 10 种主要方法，最后对这些算法做了总结与比较。...相比之下，《机器学习》覆盖的范围更广，具有更强的导论性质，有助于了解机器学习的全景。书中涵盖了机器学习中几乎所有算法类别的基本思想、适用范围、优缺点与主要实现方式，并穿插了大量通俗易懂的实例。 ?...如果说《统计学习方法》胜在深度，那么《机器学习》就胜在广度。在具备广度的前提下，可以根据《机器学习》中提供的丰富参考文献继续深挖。 读完以上两本书，就可以阅读一些经典著作了。...高手的书都不会用大量复杂的数学公式来吓唬人（专于算法推导的书除外），这一本也不例外。它强调的是各种学习方法的内涵和外延，相比于具体的推演，通过方法的来龙去脉来理解其应用场景和发展方向恐怕更加重要。
通过这个指南，我相信你能够更好地处理机器学习问题并从中积累经验。我对各种机器学习算法都提供了相应的 Python & R 代码。这些应该足以让你大展身手了。...无监督学习的例子包括：Apriori 算法，k-均值。 3. 增强学习 工作原理：机器被训练来做出特定的决定。...它是这样工作的：机器通过反复试验不断训练自己，从过去的经验中学习，并试图运用最好的知识，作出准确的决策。强化学习的例子包括：马尔可夫（Markov）决策过程。...常用的机器学习算法列表 下面列举了常用的机器学习算法。这些算法可以应用于所有的数据问题： 1. 线性回归 2. 逻辑回归 3. 决策树 4. SVM 5....这篇文章和提供的 Python 代码、R 代码希望能帮助你快速上手。如果你热衷于掌握机器学习，请马上开始吧。带着问题，解释并应用这些代码，你会发现无穷的乐趣！
PyCharm from scrapy import cmdline cmdline.execute("scrapy crawl js".split()) 4：设置settings.py文件的相关设置...doc.scrapy.org/en/latest/topics/items.html import scrapy class ArticleItem(scrapy.Item): # 定义我们需要的存储数据字段...content=content ) yield item 设计数据库和表 数据库jianshu 表article id设置为自动增长 将爬取到的数据存储到
近年来，随着机器学习和人工智能的快速发展，研究人员和从业者一直在努力跟上关于 AI 领域的概念和技术相关信息。与此同时，了解人工智能和深度学习的最新进展对于使用这些技术的专业人士和组织来说至关重要。...Sebastian 表示这本书是从去年夏天开始撰写的，阅读该书，可以扩展你的机器学习知识，即便你是经验丰富的机器学习研究人员和从业者也会学到一些新的东西。...此外，该书适用于已经熟练掌握机器学习并渴望学习新知识的人，换句话说，这本书是为那些有初级或中级机器学习背景的人准备的。...除了编写代码，Sebastian 还喜欢写作，并撰写了畅销书《Python Machine Learning》（《Python 机器学习》）和《Machine Learning with PyTorch...除此以外，Sebastian 还喜欢研究数据科学、机器学习和 Python，他也非常愿意帮助人们开发数据驱动的解决方案，而无需任何机器学习背景。
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