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。
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
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。
大家好,在之前的文章中我们已经解决了新手朋友们在初学Python的路上的两个常见问题:IDE怎么选、报错怎么办,今天本文再聊一下另一个常见话题:要不要买课、听什么课、看什么书。
《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。
我是一个web前端开发者和rails程序员,计算机专业出身,掌握Python、Ruby、C、Java编程语言,具有较为扎实的计算机理论基础。 现在工作之外的时间里想学习一下数据分析或者数据挖掘。现在大数据这个词搞得蛮火的,不少公司也有在招聘数据分析员。 抱着「技多不压身」的想法我也想稍微学习一下。说不定以后的工作也会需要。我稍微了解了一下,数据分析最基础就是用excel来工作。不过我计算机专业出身的人,还是想通过用编程语言的方法来学习。听说R语言不错,我也稍微了解了一下。 不过现在要学数据分析的话,我可以从
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?
我是一个web前端开发者和rails程序员,计算机专业出身,掌握Python、Ruby、C、Java编程语言,具有较为扎实的计算机理论基础。 现在工作之外的时间里想学习一下数据分析或者数据挖掘。现在大数据这个词搞得蛮火的,不少公司也有在招聘数据分析员。 抱着「技多不压身」的想法我也想稍微学习一下。说不定以后的工作也会需要。我稍微了解了一下,数据分析最基础就是用excel来工作。不过我计算机专业出身的人,还是想通过用编程语言的方法来学习。听说R语言不错,我也稍微了解了一下。 不过现在要学数据分析的话
如何启动Python语言?我记得几年前遇到过这个问题。后来,我才注意到网络有点饿了,开始找一些书来咀嚼它。它觉得很困惑,觉得很辛苦,有许多波折。如果它们能降低初学者的兴趣,我现在就谈谈我对Python的理解。
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!
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
我不知道大家要花多长时间学习机器学习?前文我们已经介绍的Python爬虫和数据分析的知识,如果只是做入门,平均每门一个月,问题也是不大的;但大部分觉得机器学习很难学,需要很好的数学基础,现在毕业那么久,看到数学公式就晕,机器学习可能从入门直接到放弃,花很长时间都学不会。
今天就结合自己入门时的学习历程和大家来聊一聊如何入门 Python,为了更有说服性一些,这里我把入门时看过的一些大佬推荐的书单进行了汇总,最后给出我觉得不错的书单,帮助你快速找到合适自己的书。
Python现在非常火,语法简单而且功能强大,很多同学都想学Python!所以小的给各位看官们准备了高价值Python学习视频教程及相关电子版书籍,欢迎前来领取!
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。
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。
入门读物: 深入浅出数据分析 (豆瓣) 这书挺简单的,基本的内容都涉及了,说得也比较清楚,最后谈到了R是大加分。难易程度:非常易。 啤酒与尿布 (豆瓣) 通过案例来说事情,而且是最经典的例子。难易程度:非常易。 数据之美 (豆瓣) 一本介绍性的书籍,每章都解决一个具体的问题,甚至还有代码,对理解数据分析的应用领域和做法非常有帮助。难易程度:易。 数学之美 (豆瓣) 这本书非常棒啦,入门读起来很不错! 数据分析: SciPy and NumPy (豆瓣) 这本书可以归类为数据分析书吧,因为numpy和
机器学习是个跨领域的学科,而且在实际应用中有巨大作用,但是没有一本书能让你成为机器学习的专家。
原标题: The 7 best deep learning books you should be reading right now 原作者: Adrian Rosebrock 翻译者: Amusi
对学习程序的同学而言,有一本好的学习python的课本,就如同有一个好的老师一样,所以本文为大家介绍书几本Python程序员必备的工具书!让学习python的同学赢在起跑线上。为Python程序员熟练掌握和使用做一些指导。
谈到人工智能(AI)算法,常见不外乎有两方面信息:铺天盖地各种媒体提到的高薪就业【贩卖课程】、知乎上热门的算法岗“水深火热 灰飞烟灭”的梗【贩卖焦虑】。
最近有位微信昵称为Andy的读者在后台留言,问我关于新手学习Python的问题。他的问题是关于以下三点,相信很多读者都有相同的问题。
这是为朋友社群准备的一篇机器学习入门指南,分享了我机器学习之路看过的一些书、教程、视频,还有学习经验和建议,希望能对大家的学习有所帮助。
最近一直被追着问,要给推荐一些自动化测试入门的书籍,其实只要把公众号里近200篇文章都翻上那么一遍,大致应该知道了自动化测试需要哪方面的技术了。 同时把所有文章中涉及的实例都调试通了、并理解了,不说深入理解、掌握自动化测试了,至少对自动化测试相关基础技术都应该有所掌握的。 无非就是懒 又或是 无非是坐等别人把什么都梳理好了 这里推荐一些书: 只涉及基础原理和技术的 不推荐市面上已经有的所谓各种xxx自动化测试相关的书 请自己去买或是搜索电子版,我不提供现成pdf等电子版本 首先,你需要一些编程类的学习,对于
机器学习是个跨领域的学科,而且在实际应用中有巨大作用,但是没有一本书能让你成为机器学习的专家。 在这篇文章中,我挑选了 10 本书,这些书有不同的风格,主题也不尽相同,出版时间也不一样。因此,无论你是
这几天陆续收到很多读者、球友的留言、私信,说要怎么学Python?有没有基础的,偏小白的学习方法?我的回答是:等我统一答复。
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
我是自学的Python。从对Python一无所知,到在博客上写Python相关的系列文章(Python快速教程),前后有将近三年的时间。期间有不少门槛,但也充满乐趣。乐趣是自学的最大动力。Python是一个容易编写,又功能强大的动态语言。使用Python,可以在短短几行内实现相当强大的功能。通过自己写一些小程序,迅速的看到效果,发现问题,这是学习Python最便利的地方。
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;
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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
书不在多,而在于精。下面从数据分析招聘要求的必须技能:统计学,Excel,SQL,业务知识,Python这5个部分来详细聊聊每一步如何去学习和看哪些书
前两天有同学私信我,让老梁推荐一下算法工程师入门书单。今天就和大家抛砖引玉聊聊这个话题。
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 = = 数据分析篇 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 https://book.douban.com/subject/20382244/ 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
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。
作者:Vamei 出处:http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载,也请保留这段声明。谢谢!
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。
先来看看今天的主角是谁:《Python源码剖析——深度探索动态语言核心技术》,2008年出版,作者 @陈儒 ,评分8.7分。
昨天推送了一篇《来自Kenneth Reitz大神的建议:避免不必要的面向对象编程》,文中K神的建议出自他发起和维护的开源项目,这也就是我们今天荐书的主角了。
导读:马云说996是“修来的福报”;刘强东给你讲了“地板闹钟的故事”;李国庆认为“管理者提高决策科学性比员工加班更有价值”;经济学家林采宜直接怼马云,说“996是一种洗脑文化”。
1. 深入浅出数据分析 这书挺简单的,基本的内容都涉及了,说得也比较清楚,最后谈到了R是大加分。 难易程度:非常易。 2.啤酒与尿布 通过案例来说事情,而且是最经典的例子。 难易程度:非常易。 3.数据之美 一本介绍性的书籍,每章都解决一个具体的问题,甚至还有代码,对理解数据分析的应用领域和做法非常有帮助。 难易程度:易。 4.集体智慧编程 学习数据分析、数据挖掘、机器学习人员应该仔细阅读的第一本书。作者通过实际例子介绍了机器学习和数据挖掘中的算法,浅显易懂,还有可执行的Python代码。 难易程度:中
本人纯屌丝一枚,在学python之前对电脑的认知也就只限于上个网,玩个办公软件。这里不能跑题,我为啥说自学python,一般人我还是劝你算了吧。因为我就是那个一般人。
每天给你送来NLP技术干货! ---- 文末留言送书! 我们在上学的时候,都会希望能拥有一本学霸笔记,这样能让学习变得事半功倍。要是学霸还顺带帮你押了题,那简直如有神助! 现在强化学习越来越热,作为机器学习及人工智能领域的一种重要方法,在游戏、自动驾驶、机器人路线规划等领域得到了广泛的应用。同时,强化学习对应的岗位高薪、前景广阔,吸引了许多人学习。 但是,是强化学习的学习门槛很高,光入门就特别难。如果能有学霸的帮忙,那可就能事半功倍了! 这本“蘑菇书”《Easy RL:强化学习教程》,就是一本很典型的“
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。
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