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推荐一本对Python感兴趣的书籍《Python进阶》,是《Intermediate Python》的中文译本,IntermediatePython这本书具有如下几个优点:简单、易读、易译。这些都不是重点,重点是:它是一本开脑洞的书。无论你是Python初学者,还是Python高手,它显现给你的永远是Python里最美好的事物。
本书作者的行文方式有着科普作家的风范,--那就是能将晦涩难懂的技术用比较清晰简洁的方式进行呈现,深入浅出的风格在每个章节的讨论中都得到了体现:
特点
每个章节都非常精简,5分钟就能看完,用最简洁的例子精辟地展现了原理
每个章节都会通过疑问,来引导读者主动思考答案
每个章节都引导读者做延伸阅读,让有兴趣的读者能进一步举一反三
每个章节都是独立的,你可以挑选任意的章节开始阅读,而不受影响
英文链接:http://book.pythontips.com/en/latest/ 原书作者:yasoob《Intermediate Python》
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大家知道,在利用Python进行数据分析与可视化过程中,基本上是很难绕开 Matplotlib 的,因为不少其他的可视化库多多少少是建立在 Matplotlib 的基础上的。
最近在研究数据可视化过程中,发现了一本Matplotlib可视化神书 《Scientific Visualization: Python + Matplotlib》,这本书是由来自法国计算机科学研究所的研究员 Nicolas P. Rougier 编写的,是一本关于使用 Python 和 Matplotlib 进行科学可视化的书籍。书中每一个精美绝伦的图表都有对应的源码可供大家学习!
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本套教程以HTML形式展现,方便阅读,可以复制。其内容丰富。全套教程包括Python基础、Python安装环境、网络爬虫、flask、django、git等到,具体可见如下截图。
Python基础从认识Python、输入输出、基本数据类型、循环控制语句、函数、类、文件操作等等,内容精辟齐全。
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本资料来自AI大佬吴达恩老师AndrewNg学习笔记。本课程提供了一个广泛的介绍机器学习、数据挖掘、统计模式识别的课程。主题包括:
(一)监督学习(参数/非参数算法,支持向量机,核函数,神经网络)。
(二)无监督学习(聚类,降维,推荐系统,深入学习推荐)。
(三)在机器学习的最佳实践(偏差/方差理论;在机器学习和人工智能创新过程)。本课程还将使用大量的案例研究,您还将学习如何运用学习算法构建智能机器人(感知,控制),文本的理解(Web搜索,反垃圾邮件),计算机视觉,医疗信息,音频,数据挖掘,和其他领域。
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