Python相对于其他的编程语言来说,更加的经典,简单,实用。但是再简单的编程语言,不懂得如何学习,也会事倍功半。
《计算机程序的结构和解释》(在业界也称为SICP)是一本经典的书,它教编程的基础知识。
前言 又到一年一度的读书日了,其他节日我们都会过一过,作为一名作者,在这个特殊的时候理应也有点仪式感。所以决定送大家几本签名书(文末有赠书方式)。 最近很多地方受疫情的影响,都在居家办公,居家办公最好的一点就是省去了通勤时间,在北上广这样的城市,一天的通勤时间大概得2个小时,而2个小时其实可以阅读不少书的,所以我们应该利用好这段特殊的时间,多读两本书。 刚好最近京东和当当都在搞活动,要比平常便宜不少,可以趁机囤一波书,不知道买什么书的可以看看我之前列的《一份数据分析师专属的书单》。 如果想要学数据分析工具,
话说有位日本网友,买了40多本数学和机器学习相关的书,愣是没有学会,直到遇到了这本,那叫一个相见恨晚呐!
我是在半年前接触到Python的,我之前没有一点编程基础,但在我自学的这半年里,我发现自己越来越喜欢他,迄今为止,Python都非常友好并且易于学习!
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;
看来许多初学的同学和我一样,第一个念头就是我对机器学习和Python都不太了解,该读哪些书?今天我们聊书。
文 | 郭小贤 数据科学并没有一个独立的学科体系,统计学,机器学习,数据挖掘,数据库,分布式计算,云计算,信息可视化等技术或方法来对付数据。 但从狭义上来看,我认为数据科学就是解决三个问题: 1. data pre-processing;(数据预处理) 2. data interpretation;(数据解读) 3.data modeling and analysis.(数据建模与分析) 这也就是我们做数据工作的三个大步骤: 1、原始数据要经过一连串收集、提取、清洗、整理等等的预处理过程,才能形成高质量的
虽然题主问的是大数据的入门,但在我看来“大数据”就是数据科学的一个高阶状态。以下内容中除个别情况,我基本上都会使用“数据科学”这个概念。数据科学并没有一个独立的学科体系,统计学,机器学习,数据挖掘,数据库,分布式计算,云计算,信息可视化等技术或方法来对付数据。但从狭义上来看,我认为数据科学就是解决三个问题:
数据科学并没有一个独立的学科体系,统计学,机器学习,数据挖掘,数据库,分布式计算,云计算,信息可视化等技术或方法来对付数据。但从狭义上来看,我认为数据科学就是解决三个问题: 1. data pre-processing;(数据预处理) 2. data interpretation;(数据解读) 3.data modeling and analysis.(数据建模与分析) 这也就是我们做数据工作的三个大步骤: 1、原始数据要经过一连串收集、提取、清洗、整理等等的预处理过程,才能形成高质量的数据; 2、我们想看
有些标题党了,打我可以但是不可以打我脸,推荐我是认真的,4000 字长文,请慢慢食用
周老师这本书用来当教材确实不错,不过自学的话跟李航老师的《统计学习方法》来比,确实不够详细,但周老师的书广度上要更加广泛。
之前在公众号提过,我写了一本书,现在这本书终于面世了,这本书就是『对比Excel,轻松学习Python数据分析』,这本书是写什么的,以及这本书怎么写的,相信大家通过书名就能了解一二,但还是有必要专门写一篇文章来详细介绍一下。
1、中国队在第 11 界罗马尼亚数学大师赛(RMM)中无缘金牌。该项赛事是三大国际赛事之一,被誉为中学奥数的最高难度。其中一道题,令中国队全军覆没。
大数据是眼下非常时髦的技术名词,自然也催生出了一些与大数据相关的职业,通过对数据的分析挖掘来影响企业的商业决策。 这群人被称做数据科学家(Data Scientist),这个头衔最早由D.J.Pati和Jeff Hammerbacher于2008年提出,他们后来分别成为了领英(LinkedIn)和Facebook数据科学团队的负责人。而数据科学家目前也已经在美国传统的电信、零售、金融、制造、物流、医疗、教育等行业里开始创造价值。 不过在国内,大数据的应用才处于萌芽状态,人才市场还不太成熟,每家公司对
在 上次的送书活动 中,营长做了个调查问卷,结果显示大家更喜欢深度学习、Python以及TensorFlow方面的书,所以这期送书活动一并满足大家。本期图书选自人民邮电出版社图书,包括:近期AI圈儿比较流行的一本书《人工智能简史》,《TensorFlow机器学习项目实战》,高实战性的《Python机器学习经典实例》,深度学习领域的圣经“花书”,经典的《机器学习实战》,广受欢迎的《流畅的Python》,东京大学教授、机器学习专业专家杉山将执笔《图解机器学习》。另外,可在文末投票,选出下期你希望营长能够送的
数据科学并没有一个独立的学科体系,统计学,机器学习,数据挖掘,数据库,分布式计算,云计算,信息可视化等技术或方法来对付数据。但从狭义上来看,我认为数据科学就是解决三个问题: 1. data pre-processing; 2. data interpretation; 3.data modeling and analysis. 这也就是我们做数据工作的三个大步骤: 1、原始数据要经过一连串收集、提取、清洗、整理等等的预处理过程,才能形成高质量的数据; 2、我们想看看数据“长什么样”,有什么特点和规律; 3
我买的大部分是技术书,也有一些非技术书,比如《明朝那些事儿》、《平凡的世界》之类的。
畅销书大佬俊红又出新书了,《对比Excel,轻松学习Python报表自动化》,一本讲Python协助办公的教程,非常干货。
这可能是有史以来最令人兴奋的计算机书!我开始编程的时候还是个孩子,那是在80年代。据我所知,这是一本使用BBC B型微机的手册。“BBC用户指南”真的为我打开了一个全新的世界,并为我的余生设置了潜在的计算参数。
2017年11月29日,自己曾在公众号内写过一篇《聊聊我的R语言学习路径和感受》的文章,受到了很多朋友的关注和赞扬,同时,也有其他公众号在帮忙转载。当然,也有很多朋友也给我留言,能不能聊聊关于Python的学习建议,时隔一个多月,今天抽空再来谈谈自己学习Python的路程吧。
这次主页君蒙电子工业出版社赞助,为大家准备了6个三本:包含OpenCV类书籍四本,机器学习类书籍两本,每本书送出三份,一共十八个名额。这六种书籍都是干货满满的书籍,而且都是根据大家的需求挑出来的,力求符合大家需要的书籍。这六种书分别是: 《OpenCV3编程入门》 《OpenCV算法精解:基于Python与C++》 《OpenCV编程案例详解》 《OpenCV图像处理编程实例》 《机器学习——Python实践》 《机器学习之路——Caffe、Keras、scikit-learn实战》 非常符合大家的需求有
于我个人而言,我很喜欢Python,当然我也有很多的理由推荐你去学Python我只说两点.一是简单,二是写Python薪资高.我觉得这俩理由就够了,对不对.买本书,装上pycharm,把书上面的例子习题都敲一遍.再用flask,web.py等框架搭个小网站.. 完美...(小伙伴们有问到该学Python2.7还是3.X,那我的答案是:目前大多数实际开发,都是用2.7的,因为实际项目开发有很多依赖的包,都只支持到2.7,你用3.X干不了活.那你能怎么办.所以不需要纠结.等3.X普及,你写的2.7代码,都可以无
Python 是军刀型的开源工具,被广泛应用于Web 开发、爬虫、数据清洗、自然语言处理、机器学习和人工智能等方面,而且Python 的语法简洁易读,这让许多编程入门者不再望而却步,因此Python 在最近几年非常受欢迎,各行各业的技术人员都开始使用Python。今天带来这本《Python编程:从入门到实践》大概是最好的入门书,这本书对于零基础真的太太太友好了。
研究生三年,作为一名非计算机专业的学生,能够从一名纯小白(Python不会,机器学习没听说过)到最后校招拿到几个不错的offer,个人感觉可以给自己打个及格分吧。写本文的目的,一是对自己研究生阶段所学习的知识做一个总结,二是希望对那些刚接触机器学习,准备往这个方向发展的同学们提供一些可借鉴的经验。
作者:不会停的蜗牛 | CSDN AI专栏作者 责编:王艺 | CSDN AI编辑/记者 wangyi@csdn.net 如果您是初学者,那么您可能会将深度学习与机器学习混为一谈。实际上,机器学习包含深度学习,深度学习只是机器学习的研究领域之一。 深度学习是一个交叉学科,涉及到神经网络、人工智能、图建模、最优化理论、模式识别和信号处理等多学科领域知识。 硬件计算能力的升级使得深度学习在人们的日常生活中有了用武之地。深度学习的应用领域包括计算机视觉、语音识别、图像识别,自动驾驶,自然语言理解、手写
如果您是初学者,那么您可能会将深度学习与机器学习混为一谈。实际上,机器学习包含深度学习,深度学习只是机器学习的研究领域之一。深度学习是一个交叉学科,涉及到神经网络、人工智能、图建模、最优化理论、模式识别和信号处理等多学科领域知识。硬件计算能力的升级使得深度学习在人们的日常生活中有了用武之地。深度学习的应用领域包括计算机视觉、语音识别、图像识别,自动驾驶,自然语言理解、手写识别、音频处理、信息检索、机器人学等。 关于深度学习,市场上已经有很多参考资料以及著作。若您是个书虫,点击这里可以看到 Amazon 上
全民学python的热潮已经开启,然而,对于这种情况,还是有很多小伙伴私信我python到底该怎么入门?没接触过编程能学会吗?
本文与大家分享一些Python编程语言的入门书籍,其中不乏经典。我在这里分享的,大部分是这些书的英文版,如果有中文版的我也加上了。有关书籍的介绍,大部分截取自是官方介绍。 Python基础教程(Beg
前言 最近开学季,各大平台又开始搞各种图书促销活动了。 当当的《对比Excel》系列每本书都直接4.9折,三本书仅需98.9,也可以单独买每一本。当当这种力度的活动还是比较少的,平常最低也是5折。 直接在当当APP或网页端搜索书名即可。 京东没有直接打折,但是有满100-50活动,相当于打5折。 建议大家买书的时候最好选择自营店铺,自营店铺在活动期间折扣力度还是很大的,也不算贵。一些不知名小店铺很有可能买到盗版,本来是彩色的图书,盗版是黑白的,会严重影响阅读体验的。 三本书阅读顺序 三本书的建议阅读顺序为
前言 王国维在《人间词话》中将读书分为了三种境界:“古今之成大事业、大学问者,必经过三种之境界:‘昨夜西风凋碧树,独上高楼,望尽天涯路’。此第一境也。‘衣带渐宽终不悔,为伊消得人憔悴。’此第二境也。‘众里寻他千百度,蓦然回首,那人却在灯火阑珊处’。此第三境也。我从入门Python到现在也没有多少时间,所以写如此大的一个题目必定会引发各种批判,当然我没有想造一个大新闻,只是想根据自己的学习历程做一个简单的总结,同时将这三个阶段对应的一些好的书籍简单介绍介绍。 正文 Python的用途十分广泛,不同的程序员将其
总结一下我读过的机器学习/数据挖掘/数据分析方面的书,有的适合入门,有的适合进阶,没有按照层次排列,先总结一下,等总结的差不多了再根据入门--->进阶分块写。下面列的书基本上我写的都是读完过的,不然不敢写,怕误人子弟 = =,持续更新ing~ 数据分析 实习的时候只会Matlab,公司小,没钱买正版,所以领导要我两星期把R学会,当时看的有这些书 1.R语言实战 评价:很好的入门书,从安装、入门、基本的统计分析,作图命令,以及常见的分类、回归、降维等方法都有写 推荐指数:五颗星 2.数据分析-R语言实战 评
最近读者数量增长了不少。有许多新读者留言,说自己想入门 Python 与数据科学,希望我能够推荐一些教材书籍。
花下猫语:自从翻译了 Python 之父的第二篇文章,我不仅知道了 pgen解析器的起源 ,而且还知道了“龙书”对 Python 之父的影响很大。而且有趣的是,与“龙书”并提的还有什么“虎书”、“鲸书”,这些称呼太有意思了。
作者 Tomi Mester 编译 王下邀月熊_Chevalier 来源:segmentfault 过去的几年中我一直在阅读各式各样的数据科学方面的书籍资料,上述7本是我个人最为欣赏的,它
写本文的目的,一是对自己研究生阶段所学习的知识做一个总结,二是希望对那些刚接触机器学习,准备往这个方向发展的同学们提供一些可借鉴的经验。
人生苦短,快学Python? 为什么会流传这么一句话呢? 就是因为Python可以更快更准更狠地帮你实现自动化操作。 很多朋友为了学习如何用Python自动化地处理各种文档,应该都下载过这个文档:python操作excel、word、pdf.pdf。 ▲下载量达到3万6千余次 时至今日,仅仅在公众号一个渠道的下载量便超过了3W+! 这个文档也算国内第一个真正意义上的Python自动化文档。 无论是从内容上,还是从排版上,都受到了大家的一致好评! 也因此有读者建议,是否可以将此类相关内容整理成知识体系完整、
《Bioinformatics Data Skills》全书500多页,虽然是全英文,但是通俗易懂,适合对Linux、Python(文本处理语言)等有一些基本了解的新手学习。
很多同学问我学游戏开发应该看些什么书,我在这里抛砖引玉,给一份推荐表,希望大家共同提高。由于本人英文不太好,推荐的大部书籍都是国人编写的,有些经典的外文图书可能是翻译不好,我自己难以读下去,所以未能推荐。
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 📷 现在,终于不单纯因为考试的需要而开始重视对数学的学习和研究了——是不是过于乐观~~ 机器学习的兴起,人工智能时代的到来,让数学显得尤其重要,无论是对于普通的工程技术人员,还是对于大众而言。 在机器学习或人工智能领域中,有各种算法、模型,犹如武侠们的各类功夫,江湖中的大侠往往以深厚的内功驱动某种招式,比如九阴真经、吸星大法、小无相功。 那么,机器学习的“内功”是什么呢? 答案不是吐纳运气之法,而是——数学。 那么“数学内功”需要修炼到什么程度才能研习机
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 人生苦短,快学Python? 为什么会流传这么一句话呢? 就是因为Python可以更快更准更狠地帮你实现自动化操作。 很多朋友为了学习如何用Python自动化地处理各种文档,应该都下载过这个文档:python操作excel、word、pdf.pdf。 ▲下载量达到3万6千余次 时至今日,仅仅在公众号一个渠道的下载量便超过了3W+! 这个文档也算国内第一个真正意义上的Python自动化文档。 无论是从内容上,还是从排版上,都受到了大家的一致好评! 也因此
丢掉老谭的那本书吧,这本书才是最好的入门书。这本书两百多页,语言简洁,但又覆盖到了C语言的每个方面。然而这本书不仅仅讲解C语言,还附带讲解了二分查找、快速排序、二叉树、哈希表这些重要的数据结构和算法。甚至为了解释让人头疼的复杂声明,写了一个递归下降的parser。就算你不是拿此书入门的,也可以放在手头当作参考书来用。
(以下以 Daniel Jeffries 第一人称撰写) 多年来,由于实验室研究和现实应用效果之间的鸿沟,少有人持续研究人工智能,AI 在很多领域停滞不前。然而近两年,AI 在一些领域陆续有了重大突破,像是图像识别、自动驾驶、Alpha Go 等等。许多八九十年代的算法,因为硬体速度慢和缺乏数据等原因而不再被使用。而现在,受众多大数据和大规模并行芯片的支持,这些算法终于初见成效。 在过去的一年多时间里,研究人员竞相出版专着,以满足读者对深度学习知识的渴求。第一本关于深度学习的书已经上架,更多的将会在夏
你的书架,由我承包 这次双11也太可怕了吧! 付两次尾款,收两波快递,吃两次土 好端端的“吃土人”今年也晋升成了“吃圭人” 不过别担心,就算是吃圭人 博文菌也能帮你实现读书自由! -------------- 回血赠书第六期联合11月书讯一起搞事情啦! 活动将产生10位同学,可从书单中任选一本带回家, 在你“剁手”之后,依然有满满福利等你领取~ 快拉上你的小伙伴们参与进来吧! -------------- 详细参与方式可直接拉至文末(๑╹◡╹)ノ""" 1 《人工智能:语音识别理解与实践》 2 《
这不,又一个项目,跃迁到了GitHub趋势榜的第一名,所以,今天量子位给大家介绍:
编者按:本文作者为 Jeffries Consulting 创始人 Daniel Jeffries,他以自己的阅读体验,对当前含金量极高的几本深度学习书籍进行点评;对每本书的内容重点、所适合的读者群进行了总结。非常适合学习者在购书前进行参考,以免白费时间。AI 研习社编译。 Daniel Jeffries:多年来,由于实验室研究和现实应用效果之间的鸿沟,少有人持续研究人工智能,AI在很多领域停滞不前。 但近两年,AI 在一些领域陆续有了重大突破,比如:图像识别;自动驾驶;Alpha Go等。许多八九十年代的
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云