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6本Python好书上新,来撩~

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6本Python好书上新,来撩~
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关于Python,程序江湖里从不缺少金句:「人生苦短,我用Python!」「学完Python,便可上天!」,而最近这些话从调侃正在变为事实!

上周,PYPL(编程语言受欢迎程度) 四月官方榜单已发布,Python荣获NO.1,相比去年 4 月份,今年上涨了 5.2%,成绩颇为亮眼, 从去年开始,Python就开始霸占榜单长达1年,成为编程市场上份额最高的语言!

今天小编带来了6本Python和python机器学习相关新书,如果你喜欢,欢迎收藏。

书名: 《从零开始学Python(第2版)》

作者: [美] 约翰·保罗·穆勒(John Paul Mueller)

译者: 武传海

编辑推荐:

  • “达人迷”是畅销美国近30年的经典图书品牌,经过亿万读者的检验。

本书面向零基础读者,巧用类比式描述,技术知识点轻松掌握;基于案例进行讲解,读者可轻松理解编程思维,并在配套代码中参透Python编程的技巧。本书囊括5项常见任务&2项高级任,助力快速掌握Python。

除此之外,书中还有一系列的Python周边小知识,教你更好地掌握Python,活学活用Python。

书名: 《Python 3破冰人工智能:从入门到实战》

作者: 黄海涛

编辑推荐:

  • 数学基础: 从历年数学建模竞赛入手,解读人工智能中的数学方法。

  • 编程实践: 100余个代码实例,全面讲解网络爬虫、数据存储与数据分析等内容。

  • 算法应用: 实战案例辅以丰富图解,详尽分析人工智能算法特性及其应用场景。

本书创新性地从数学建模竞赛入手,深入浅出地讲解了人工智能领域的相关知识。 本书内容基于Python 3.6 ,从人工智能领域的数学出发,到Python在人工智能场景下的关键模块;从网络爬虫到数据存储,再到数据分析;从机器学习到深度学习,涉及自然语言处理、机器学习、深度学习、推荐系统和知识图谱等。

此外, 本书还提供了近140个代码案例和大量图表 ,全面系统地阐述了算法特性,个别案例算法来自于工作经验总结,力求帮助读者学以致用。

书名: 《Python和NLTK自然语言处理》

作者: [印度] 尼天•哈登尼亚(Nitin Hardeniya)等

译者: 林赐

编辑推荐:

  • 使用词性标注和分块的方法对文本进行整理与清洗。

  • 把文本标记为句子,把句子标记为单词。

NLTK是自然语言处理领域中非常受欢迎和广泛使用的Python库。NLTK的优点在于其简单性,其中大多数复杂的自然语言处理任务使用几行代码即可完成。

本书旨在讲述如何用Python和NLTK解决各种自然语言处理任务并开发机器学习方面的应用。本书介绍了NLTK的基本模块,讲述了采用NLTK实现自然语言处理的大量技巧,讨论了一些文本处理方法和语言处理技术,展示了使用Python实现NLP项目的大量实践经验。本书主要内容包括文本挖掘/NLP任务中所需的所有预处理步骤,如何使用Python 3的NLTK 3进行文本处理,如何通过Python开展NLP项目。

书名: 《Python机器学习》

作者: [印]阿布舍克·维贾亚瓦吉亚(Abhishek Vijayvargia)

译者: 宋格格

编辑推荐:

  • Python机器学习实用教程

  • 本书提供配套资源可供读者下载

本书通过解释数学原理和展示编程示例对机器学习进行了系统、全面的解析。共分为12章,内容涵盖了机器学习以及Python语言的基础知识、特征工程的概念与操作技术、数据可视化技术的实现、监督学习及无监督学习算法、文本分析、神经网络和深度学习、推荐系统的构建方法以及预测处理时间序列的方法等。

阅读《Python机器学习》能够加深读者对机器学习的认识和理解,从而达到理论与实践相结合、学以致用的目的。

书名: 《scikit-learn机器学习(第2版)》

作者: [美]加文·海克(Gavin Hackeling)

译者: 张浩然

编辑推荐:

  • 掌握Python机器学习的有效工具

  • 搞定scikit-learn的必备指南

近年来,Python语言成为了广受欢迎的编程语言,而它在机器学习领域也有着卓越的表现。scikit-learn是一个用Python语言编写的机器学习算法库,它可以实现一系列常用的机器学习算法,是一个不可多得的好工具。

本书通过14章内容,详细地介绍了一系列机器学习模型和scikit-learn的使用技巧。本书从机器学习的基础理论讲起,涵盖了简单线性回归、K-近邻算法、特征提取、多元线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯、非线性分类、决策树回归、随机森林、感知机、支持向量机、人工神经网络、K-均值算法、主成分分析等重要话题。

书名: 《PyTorch深度学习》

作者: [印度]毗湿奴•布拉马尼亚(Vishnu Subramanian)

译者: 王海玲、刘江峰

编辑推荐:

  • 使用PyTorch开发神经网络的实用指南

  • 提供本书彩图和源代码下载

PyTorch是Facebook于2017年初在机器学习和科学计算工具Torch的基础上,针对Python语言发布的一个全新的机器学习工具包,一经推出便受到了业界的广泛关注和讨论,目前已经成为机器学习从业人员首选的一款研发工具。

本书对当今前沿的深度学习库PyTorch进行了讲解。凭借其易学习性、高效性以及与Python开发的天然亲近性,PyTorch获得了深度学习研究人员以及数据科学家们的关注。本书从PyTorch的安装讲起,然后介绍了为现代深度学习提供驱动力的多个基础模块,还介绍了使用CNN、RNN、LSTM以及其他网络模型解决问题的方法。

– END –

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