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TensorFlow是谷歌2015年开源的主流深度学习框架，目前已得到广泛应用。《TensorFlow：实战Google深度学习框架（第2版）》为TensorFlow入门参考书，帮助快速、有效的方式上手TensorFlow和深度学习。书中省略了烦琐的数学模型推导，从实际应用问题出发，通过具体的Ten 阅读全文
posted @ 2019-06-04 18:47
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TensorFlow 是谷歌公司开发的深度学习框架，也是目前深度学习的主流框架之一。《TensorFlow技术解析与实战》从深度学习的基础讲起，深入TensorFlow框架原理、模型构建、源代码分析和网络实现等各个方面。分为基础篇、实战篇和提高篇三部分。基础篇讲解人工智能的入门知识，深度学习的方法， 阅读全文
posted @ 2019-06-04 18:47
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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。推荐学习自然语言处理的一本综合学习指南《精通Python自然语言处理》，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 阅读全文
posted @ 2019-06-04 18:47
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国内编写的关于python入门的书，初学者可以看看。参考：《零基础入门学习Python》电子书PDF+笔记+课后题及答案Python3入门必备;小甲鱼手把手教授Python;包含电子书PDF和笔记资料。网盘下载：http://106.13.73.98 阅读全文
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机器学习是近年来渐趋热门的一个领域，同时Python 语言经过一段时间的发展也已逐渐成为主流的编程语言之一。《Python机器学习实践指南》结合了机器学习和Python 语言两个热门的领域，通过利用两种核心的机器学习算法来将Python 语言在数据分析方面的优势发挥到极致。共有10 章。第1 章讲解 阅读全文
posted @ 2019-06-04 18:47
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我们所有人的生活都受到有限空间和有限时间的限制，因此常常面临一系列难以抉择的问题。在一天或者一生的时光里，哪些事是我们应该做的，哪些是应该放弃的？我们对杂乱无序的容忍底线是什么？新的活动与熟悉并喜爱的活动之间如何平衡，才能取得令人愉快的结果？这些看似是人类特有的难题，其实不然，因为计算机也面临同样的 阅读全文
posted @ 2019-06-04 18:47
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随着AlphaGo与李世石大战的落幕，人工智能成为话题焦点。AlphaGo背后的工作原理"深度学习"也跳入大众的视野。什么是深度学习，什么是神经网络，为何一段程序在精密的围棋大赛中可以大获全胜？人工智终将会取代人类智慧吗？《神经网络与深度学习》是一本介绍神经网络和深度学习算法基本原理及相关实例的书籍 阅读全文
posted @ 2019-06-04 18:47
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个人觉得github上的中文版翻译的不错，有700多页，深度学习入门经典书籍，前几章的数学基础介绍的相当不错。第一部分基本就是统计学习最基础的线性代数，概率论等，第4章值得一读，讲了些数值分析里常涉及的几个概念(Poor Conditioning, Optimization method)。第5章介 阅读全文
posted @ 2019-06-04 18:47
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第2版针对Python 3.6进行全面修订和更新，涵盖新版的pandas、NumPy、IPython和Jupyter，并增加大量实际案例，可以帮助高效解决一系列数据分析问题。第2版中的主要更新了Python第三方发布版Anaconda和其他所需Python包的安装指引； 更新pandas库到2017 阅读全文
posted @ 2019-06-04 18:46
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通过编写一个个小巧、有趣的游戏来学习Python，通过实例来解释编程的原理的方式。14个游戏程序和示例，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、图形和动画、碰撞检测、声音和图像等方方面面的程序设计知识。在轻松有趣的过程中，掌握Python游 阅读全文
posted @ 2019-06-04 18:46
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推荐非常适合入门神经网络编程的一本书《Python神经网络编程》，主要是三部分： 介绍神经网络的基本原理和知识；用Python写一个神经网络训练识别手写数字；对识别手写数字的程序的一些优化。清晰易懂，只用了一点数学（目标读者是高中生，书中稍许用到的微积分知识，在附录也有解释），就把神经网络的构造和原 阅读全文
posted @ 2019-06-04 18:04
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利用python分析量化投资问题是现在研究的热点，推荐两份资料用于学习《Python与量化投资：从基础到实战》主要讲解如何利用Python进行量化投资，包括对数据的获取、整理、分析挖掘、信号构建、策略构建、回测、策略分析等，也是利用Python进行数据分析的指南，有大量的关于数据处理分析的应用，并将 阅读全文
posted @ 2019-06-04 18:04
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初学python入门建议学习《零基础入门学习Python》。适合新手入门，很简单很易懂。前一半将语法，后一半讲了实际的应用。Python3入门必备，小甲鱼手把手教授Python，包含电子书PDF和笔记资料。学习参考：《零基础入门学习Python》电子书PDF+笔记+课后题及答案网盘下载：http:/ 阅读全文
posted @ 2019-06-04 18:04
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看到第38章了，整体感觉解释详细，例子丰富；关于Python语言本身的讲解全面详尽而又循序渐进不断重复，同时详述语言现象背后的机制和原理；除语言本身，还包含编程实践和设计以及高级主题。边看边写代码。不然看了会忘，也不会发现细节问题。边看边梳理总结。先看代码，再看文字解释。因为Python本来就是自说 阅读全文
posted @ 2019-06-04 18:04
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不管是数据分析还是Web程序开发，都会接触到数据库，SQL语法简洁，使用方式灵活，功能强大，已经成为当今程序员不可或缺的技能。推荐学习《SQL必知必会(第4版)》，内容丰富，文字简洁明快，针对Oracle、SQL Server、MySQL、DB2、PostgreSQL、SQLite等各种主流数据库提 阅读全文
posted @ 2019-06-04 18:04
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如果有一定的数据分析与机器学习理论与实践基础，《Python数据科学手册》这本书是绝佳选择。 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。很友好实用，结构很清晰。但不适合数据分析的入门的学习人员，尤其matplotlib与机器学习部分，虽点到为止切到要害，但没有一定的基础，很 阅读全文
posted @ 2019-06-04 18:04
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研究机器人时，使机器人能够应对环境、传感器、执行机构、内部模型、近似算法等所带来的不确定性是必须面对的问题。《概率机器人》对概率机器人学这一新兴领域进行了全面的介绍。概率机器人学依赖统计技术表示信息和进行决策，以容纳当今大多数机器人应用中必然存在的不确定性，是机器人学的一个分支。它依赖统计技术表示信 阅读全文
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随着大数据时代的到来，我们经常需要在海量数据的互联网环境中搜集一些特定的数据并对其进行分析，我们可以使用网络爬虫对这些特定的数据进行爬取，并对一些无关的数据进行过滤，将目标数据筛选出来。对特定的数据进行爬取的爬虫，我们将其称为聚焦网络爬虫。在大数据时代，聚焦网络爬虫的应用需求越来越大。目前在国内Py 阅读全文
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入门使用高性能 Python，建议参考《Python高性能编程》，例子给的很多，讲到高性能就会提到性能监控，里面有cpu mem 方法的度量，网络讲了一点异步，net profiler 没讲。笔记集合把可能把工作中遇到的性能问题，记录了解决方案。性能分析对于高性能编程的作用，就好比复杂度分析对于算法 阅读全文
posted @ 2019-06-04 18:03
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学习python处理金融数据，建议学习《Python金融实战》，比较实用，只不过Yahoo财经的API改了，书里的方法不再有效要改一改，还有就是会有一些代码缩进小问题，总体上对金融分析很实用。《Python金融实战》通过12章内容介绍了Python在金融领域的应用，从Python的安装、基础语法，再 阅读全文
posted @ 2019-06-04 18:03
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《深度学习与计算机视觉 算法原理、框架应用》全书共13章，分为2篇，第1篇基础知识，第2篇实例精讲。用通俗易懂的文字表达公式背后的原理，实例部分提供了一些工具，很实用。《大数据架构详解：从数据获取到深度学习》从架构、业务、技术三个维度深入浅出地介绍了大数据处理领域端到端的知识。《深度学习与计算机视觉 阅读全文
posted @ 2019-06-04 18:03
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学习人工智能概论时，推荐看看《人工智能:一种现代的方法(第3版)》，最权威、最经典的人工智能教材，已被全世界100多个国家的1200多所大学用作教材。全面性以及结构的安排还是不错的，值得推荐，相信每个人都能从中获得自己觉得收获，而对于已经有基础的人来说或许会更有帮助。《人工智能:一种现代的方法(第3 阅读全文
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探索机器学习，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；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。主要分为两个部分。第一部分为第1章到第8章，涵盖机器学习的 阅读全文
posted @ 2019-06-04 18:03
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学习Python的主要语法后，想利用python进行数据分析，感觉《Python数据分析与挖掘实战》可以用来学习参考，理论联系实际，能够操作数据进行验证，基础理论的内容对于新手而言还是挺有帮助的， 能从实际场景介入入手讲解，有前因后果的介绍，但是对于多个方法，为什么要采用其中某个执行方法没有细化。共 阅读全文
posted @ 2019-06-04 18:03
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自然语言处理技术已经深入我们的日常生活。我们经常用到的搜索引擎就用到了自然语言理解等自然语言处理技术。自然语言处理是一门交叉学科，涉及计算机、数学、语言学等领域的知识。《自然语言处理原理与技术实现》详细介绍中文和英文自然语言处理的原理，并以Java 实现，包括中文分词、词性标注、依存句法分析等。其中 阅读全文
posted @ 2019-06-04 18:03
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《人人都是产品经理2.0——写给泛产品经理》将从人开始，以人结束，中间说事，以一个产品从无到有的过程为框架——想清楚、做出来、推出去，外加一章综合案例。其中，最重要的想清楚、做出来、推出去，对应着互联网公司里三个最核心的岗位——产品、技术、运营，而《人人都是产品经理2.0——写给泛产品经理》的内容重 阅读全文
posted @ 2019-06-04 18:03
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学习深度学习时，我想《Python深度学习》应该是大多数机器学习爱好者必读的书。书最大的优点是框架性，能提供一个“整体视角”，在脑中建立一个完整的地图，知道哪些常用哪些不常用，再据此针对性地查漏补缺就比较方便了，而如果直接查文档面对海量的API往往会无所适从。全书分为两大部分，第一部分是对于深度学习 阅读全文
posted @ 2019-06-04 18:02
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入门python推荐学习《趣学python编程》，语言轻松，通俗易懂，讲解由浅入深，力求将读者阅读和学习的难度降到最低。任何对计算机编程有兴趣的人或者首次接触编程的人，不论孩子还是成人，都可以通过阅读本书来学习python编程。入门参考：《趣学Python编程》中文PDF，293页，带目录和书签；英 阅读全文
posted @ 2019-06-04 18:02
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我们知道，TensorFlow是比较流行的深度学习框架，除了看手册文档外，推荐大家看看《Tensorflow深度学习》，共分5方面内容：基础知识、关键模块、算法模型、内核揭秘、生态发展。前两方面由浅入深地介绍了TensorFlow 平台，算法模型方面依托TensorFlow 讲解深度学习模型，内核揭 阅读全文
posted @ 2019-06-04 18:02
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要想深入理解机器学习，或者对人工智能的某个领域有所研究，都必须掌握矩阵及其应用。学习《矩阵分析与应用第2版》时，会发现总结了大量线性代数的知识，主要是给工科生用的。归纳了不少论文中的解法，是做信号处理的一本很不错的工具书。系统、全面地介绍矩阵分析的主要理论、具有代表性的方法及一些典型应用。共10章， 阅读全文
posted @ 2019-06-04 18:01
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Excel是数据分析中最常用的工具，本书通过Python与Excel的功能对比介绍如何使用Python通过函数式编程完成Excel中的数据处理及分析工作。在Python中pandas库用于数据处理，我们从1787页的pandas官网文档中总结出最常用的36个函数，通过这些函数介绍如何通过Python 阅读全文
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摘要：
机器学习是人工智能研究领域中一个极其重要的研究方向，在现今的大数据时代背景下，捕获数据并从中萃取有价值的信息或模式，成为各行业求生存、谋发展的决定性手段，这使得这一过去为分析师和数学家所专属的研究领域越来越为人们所瞩目。入门建议参考《机器学习实战》，分为4个部分，分别是分类（有监督学习，包括KNN/ 阅读全文
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