Python机器学习基础教程是机器学习入门书，以Python语言介绍。主要内容包括：机器学习的基本概念及其应用；实践中最常用的机器学习算法以及这些算法的优缺点；在机器学习中待处理数据的呈现方式的重要性，以及应重点关注数据的哪些方面；模型评估和调参的高级方法，重点讲解交叉验证和网格搜索；管道的概念；如何将前面各章的方法应用到文本数据上，还介绍了一些文本特有的处理方法。...

神经网络是一种模拟人脑的神经网络，以期能够实现类人工智能的机器学习 技术。 本书揭示神经网络背后的概念，并介绍如何通过Python实现神经网络。全书 分为3章和两个附录。第1章介绍了神经网络中所用到的数学思想。第2章介绍使 用Python实现神经网络，识别手写数字，并测试神经网络的性能。第3章带领读 者进一步了解简单的神经网络，观察已受训练的神经网络内部，尝试进一步改善 神经网络的性能，并加深对相关知识的理解。附录分别介绍了所需的微积分知识 和树莓派知识。 本书适合想要从事神经网络研究和探索的读者学习参考，也适合对人工智 能、机器学习和深度学习等相关领域感兴趣的读者阅读。...

通过具体的例子、很少的理论以及两款成熟的Python框架：Scikit-Learn和TensorFlow，作者Aurélien Géron会帮助你掌握构建智能系统所需要的概念和工具。你将会学习到各种技术，从简单的线性回归及发展到深度神经网络。每章的练习有助于你运用所学到的知识，你只需要有一些编程经验就行了。 探索机器学习，尤其是神经网络 使用Scikit-Learn全程跟踪一个机器学习项目的例子 探索各种训练模型，包括：支持向量机、决策树、随机森林以及集成方法 使用TensorFlow库构建和训练神经网络 深入神经网络架构，包括卷积神经网络、循环神经网络和深度强化学习 学习可用于训练和缩放深度神经网络的技术 运用实际的代码示例，无需了解过多的机器学习理论或算法细节...

Python数据科学手册是对以数据深度需求为中心的科学、研究以及针对计算和统计方法的参考书。本书共五章，每章介绍一到两个Python数据科学中的重点工具包。 首先从IPython和Jupyter开始，它们提供了数据科学家需要的计算环境； 第2章讲解能提供ndarray对象的NumPy，它可以用Python高效地存储和操作大型数组； 第3章主要涉及提供DataFrame对象的Pandas，它可以用Python高效地存储和操作带标签的/列式数据； 第4章的主角是Matplotlib，它为Python提供了许多数据可视化功能； 第5章以Scikit-Learn为主，这个程序库为最重要的机器学习算法提供了高效整洁的Python版实现。 本书适合有编程背景，并打算将开源Python工具用作分析、操作、可视化以及学习数据的数据科学研究人员...

机器学习是计算机科学与人工智能的重要分支领域. 本书作为该领域的入门教材，在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面。 为了使尽可能多的读者通过本书对机器学习有所了解, 作者试图尽可能少地使用数学知识. 然而, 少量的概率、统计、代数、优化、逻辑知识似乎不可避免. 因此, 本书更适合大学三年级以上的理工科本科生和研究生, 以及具有类似背景的对机器学 习感兴趣的人士. 为方便读者, 本书附录给出了一些相关数学基础知识简介. 全书共16 章，大致分为3 个部分：第1 部分（第1～3 章）介绍机器学习的基础知识；第2 部分（第4～10 章）讨论一些经典而常用的机器学习方法（决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习）；第3 部分（第11～16 章）为进阶知识，内容涉及特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学习以及强化学习等.前3章之外的后续各章均相对独立, 读者可根据自己的兴趣和时间情况选择使用. 根据课时情况, 一个学期的本科生课程可考虑讲授前9章或前10章; 研究生课程则不妨使用全书. 书中除第1章外, 每章都给出了十道习题. 有的习题是帮助读者巩固本章学习, 有的是为了引导读者扩展相关知识. 一学期的一般课程可使用这些习题, 再辅以两到三个针对具体数据集的大作业. 带星号的习题则有相当难度, 有些并无现成答案, 谨供富有进取心的读者启发思考....

对于初学者来说，市面上众多的思维导图工具，在选择工具的时候很难选择，如果你想选择免费的在线思维导图工具，这里，小编认为迅捷画图是一款很不错的软件，如果你需要素材多，模板多的，这款很适合你，该软件操作简单，只需简单拖动、摆放和点击，就可轻松制作精美的流程图和思维导图，方便好用，同时可以支持多种格式的保存导出等。...

《Python自然语言处理(影印版)》提供了非常易学的自然语言处理入门介绍，该领域涵盖从文本和电子邮件预测过滤，到自动总结和翻译等多种语言处理技术。在《Python自然语言处理(影印版)》中，你将学会编写Python程序处理大量非结构化文本。你还将通过使用综合语言数据结构访问含有丰富注释的数据集，理解用于分析书面通信内容和结构的主要算法。 《Python自然语言处理》准备了充足的示例和练习，可以帮助你： 从非结构化文本中抽取信息，甚至猜测主题或识别“命名实体”； 分析文本语言结构，包括解析和语义分析； 访问流行的语言学数据库，包括WordNet和树库(treebank)； 从多种语言学和人工智能领域中提取的整合技巧。 《Python自然语言处理(影印版)》将帮助你学习运用Python编程语言和自然语言工具包(NLTK)获得实用的自然语言处理技能。如果对于开发Web应用、分析多语言新闻源或记录濒危语言感兴趣——即便只是想从程序员视角观察人类语言如何运作，你将发现《Python自然语言处理》是一本令人着迷且极为有用的好书。...

自然语言处理是计算语言学和人工智能之中与人机交互相关的领域之一。 本书是学习自然语言处理的一本综合学习指南，介绍了如何用Python实现各种NLP任务，以帮助读者创建基于真实生活应用的项目。全书共10章，分别涉及字符串操作、统计语言建模、形态学、词性标注、语法解析、语义分析、情感分析、信息检索、语篇分析和NLP系统评估等主题。 本书适合熟悉Python语言并对自然语言处理开发有一定了解和兴趣的读者阅读参考。...

Python是一种高 级程序设计语言，因其简洁、易读及可扩展性日渐成为程序设计领域备受推崇的语言。 本书通过编写一个个小巧、有趣的游戏来教授Python编程，并且采用直接展示游戏的源代码并通过实例来解释编程的原理的方式。全书共21章，12个游戏程序和示例贯穿其中，介绍了Python基础知识、数据类型、函数、流程控制、程序调试、流程图设计、字符串操作、列表和字典、笛卡尔坐标系、密码学基础、游戏AI模拟、动画图形、碰撞检测、声音和图像等方方面面的程序设计知识。本书可以帮助读者在轻松有趣的过程中，掌握Python游戏编程的基本技能。 本书适合不同年龄和层次的Python编程初学者阅读。...

本书主要介绍了加密算法，同时从Python编程的角度来引导读者将加密算法更好地实现。书中不仅讲述了详细的算法理论，还附以详细的代码示例帮助读者更好地学习算法，并最终实现加密算法。除此之外，书中还提供了相应的源码下载资源，能够让读者获取到最完整真实的代码示例，帮助读者更好地进行后续的开发和学习。...