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！
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。
吴军先生的《数学之美》：这本书给了我数学上很大的启发，之前很多数学问题，都因为这本书迎刃而解，比如动态规划问题，信息度量，布尔代数等，这本书读了有两遍，每一遍都有新的体验。但是如果说要拿这本书从零开始学数学，我是不推荐的，这是对于很多问题，比如逻辑回归，pagerank这些问题讲解的并没有那么详细，只是草草带过，适合有一定数学基础，困在数学公式里的，抬头望望天。吴军先生其他的书就只有一本《浪潮之巅》写的还好，可以饭后一读。 周志华教授的《机器学习》，确实写的好，最主要的是有了数学公式，不像很多其他同类型的书
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 现在，终于不单纯因为考试的需要而开始重视对数学的学习和研究了——是不是过于乐观~~ 机器学习的兴起，人工智能时代的到来，让数学显得尤其重要，无论是对于普通的工程技术人员，还是对于大众而言。 在机器学习或人工智能领域中，有各种算法、模型，犹如武侠们的各类功夫，江湖中的大侠往往以深厚的内功驱动某种招式，比如九阴真经、吸星大法、小无相功。 那么，机器学习的“内功”是什么呢？ 答案不是吐纳运气之法，而是——数学。 那么“数学内功”需要修炼到什么程度才能研习机
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】。
本人是个对数学和人工智能极其感兴趣的人。平时，我也在线上线下经常与国内外的朋友讨论人工智能的各种方面，无论是技术方面还是哲学方面。我帮助过很多实习生和网上的学生，带领他们从入门一步步过渡到足够从事数据挖掘工作。在此期间，我发现了一件很有趣的事情，所有技术好的数据分析/挖掘工作者，都是喜欢"主动学习"的人。
如果您是初学者，那么您可能会将深度学习与机器学习混为一谈。实际上，机器学习包含深度学习，深度学习只是机器学习的研究领域之一。深度学习是一个交叉学科，涉及到神经网络、人工智能、图建模、最优化理论、模式识别和信号处理等多学科领域知识。硬件计算能力的升级使得深度学习在人们的日常生活中有了用武之地。深度学习的应用领域包括计算机视觉、语音识别、图像识别，自动驾驶，自然语言理解、手写识别、音频处理、信息检索、机器人学等。 关于深度学习，市场上已经有很多参考资料以及著作。若您是个书虫，点击这里可以看到 Amazon 上
作者：不会停的蜗牛 | CSDN AI专栏作者 责编：王艺 | CSDN AI编辑/记者 wangyi@csdn.net 如果您是初学者，那么您可能会将深度学习与机器学习混为一谈。实际上，机器学习包含深度学习，深度学习只是机器学习的研究领域之一。 深度学习是一个交叉学科，涉及到神经网络、人工智能、图建模、最优化理论、模式识别和信号处理等多学科领域知识。 硬件计算能力的升级使得深度学习在人们的日常生活中有了用武之地。深度学习的应用领域包括计算机视觉、语音识别、图像识别，自动驾驶，自然语言理解、手写
机器之心报道 机器之心编辑部 花了七年时间填坑，《机器学习数学》的书稿终于和读者们见面了。 说到《Python 机器学习》，AI 领域的研究者都不会感到陌生。这本书可以说是近十年来最畅销的机器学习书籍之一，也是其作者 Sebastian Raschka 最具代表性的作品。 Sebastian Raschka 《Python 机器学习》在 2015 年出版，一举成为 Packt 和亚马逊网站上的畅销书，在 2016 年获得 ACM 最佳计算奖，并被翻译成多种语言出版。书籍的第二版和第三版也分别于 2017
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
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。
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。
说到《Python 机器学习》，AI 领域的研究者都不会感到陌生。这本书可以说是近十年来最畅销的机器学习书籍之一，也是其作者 Sebastian Raschka 最具代表性的作品。
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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。
机遇 · 学习 · 能力 迎接新的一年 朋友们，新的一年开始了 如果你不甘现状却又改变无门 今天小编精选5堂万能基础课 相信打好基础，就能 抓住领域中更多机会 年初学完，一整年都将充满干劲！ 01 Python完全自学教程 丰富助学资料扎实Python基础 视频+教材+代码+习题+社群辅导 多方位扫清自学路上重重障碍 这套教程可以让你快速找到编程的感觉，领悟程序设计的思想，而且让你不用在初学的时候为那些晦涩难懂的数据结构，各种复杂凌乱的语法以及系统底层而头疼。 · 25+小时讲解，扎实每一步 ·
机遇 · 学习 · 能力 开学季，加油呀！ 同学们，新的学期开始了 如果你不甘现状却又改变无门 今天小编精选5堂万能基础课 相信打好基础，就能 抓住领域中更多机会 学完之后，再也不怕找不到工作啦！ 01 跟着李刚老师学Java 明星导师带你夯实Java基础（Java17） 若将编程当成职业，那就不要浮躁，先踏踏实实学好Java语言基础，再按Java本身的学习规律，一步一个脚印地把基本功练扎实了才可获得更大的成功。 李刚老师在课程中现场编写程序，一步一步的告诉你，要做什么，为什么，怎么来，应怎么做
摘要： AI人才缺口巨大？如果你想成为AI革命中的一员，那么你就必须要学习深度学习，看看这12本书，它们将成为你的利器！ 我相信你应该知道人工智能，尤其是深度学习在过去5年左右取得了不错的进步。 深度学习是由少数研究人员开始的一个相对较小的领域，现在已经变得如此主流，以至于我们现在每天使用的应用程序和服务，现在都在使用深度学习来执行不久前难以想象的任务。 但深度学习并不新鲜，从20世纪40年代开始，Warren McCulloch和Walter Pitts就基于数学和算法创建了神经网络的计算模型。 然而，
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
为何学人工智能首推Python？需要学习哪些知识？简单地讲，人工智能就是图像处理，数据处理，语言处理等多技术融合，在我们生活中经常可见。比如，人脸扫码付款，就是运用人工智能图像处理技术，机器人语言识别，常见的案例为第1个击败人类职业围棋选手的狗，包括在超市购物的扫码付款，都属于人工智能领域。
很多同学问我学游戏开发应该看些什么书，我在这里抛砖引玉，给一份推荐表，希望大家共同提高。由于本人英文不太好，推荐的大部书籍都是国人编写的，有些经典的外文图书可能是翻译不好，我自己难以读下去，所以未能推荐。
NEW YEAR 拥抱元气满满 （假期学习清单·轻松实现弯道超车） 春节假期来了，打算怎么过？ “每天被家里叨不停 做什么都不合家人意 和自己心里想的假期完全不同” 来吧，我们这里有一份春节超车指南 包含Java、Python、人工智能 保你有个充实愉快的寒假 在这个寒假偷偷“卷”起来 去惊艳所有人！ Java后端开发 01 Spring Boot终极课程体系 Spring Boot作为Java后端开发集大成的框架，它几乎无所不能。 Spring Boot就像一种快速、有效的“万能胶”，它几乎能
求导是数学计算中的一个计算方法，它的定义就是，当自变量的增量趋于零时，因变量的增量与自变量的增量之商的极限。在一个函数存在导数时，称这个函数可导或者可微分。可导的函数一定连续。不连续的函数一定不可导。
似乎每个理科生都在生命的一大段时间中幻想过自己精通各种理论和技术，理科生的装腔相比其他人要硬核得多，说起话来也更加烧脑。
做数据挖掘也有些年头了，写这篇文一方面是让我写篇文，朋友作为数据挖掘方面的参考，另一方面也是有抛砖引玉之意，希望能够和一些大牛交流，相互促进，让大家见笑了。 Q&A： Q:学习,最近在看集体智慧编程,
上一篇文章里，有同学留言问我能不能写一篇有关 AI 入门的文章，给新手和想学习 AI 的同学一个宏观的认识，这不，认真的我在周日便写下了这篇文章。 前言 实际上上周我有思考过，我是不是应该适当的缓解下压力，一周七天，我都坐在电脑前，而且晚上睡得还不早，不论是身体还是精神上，有一点吃不消，毕竟我自己都说过，不能本末倒置，颠倒生命的意义，可是我自己都没做到。 所以我计划的是每周至少一天，我要出门，带着单反，在南京城逛逛，拍拍照，培养一些能放松身心的爱好，或者至少要保持好运动，然后留点时间读一些和技术无关的书，
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
專 欄 ❈本文作者：王勇，目前感兴趣项目商业分析、Python、机器学习、Kaggle。17年项目管理，通信业干了11年项目经理管合同交付，制造业干了6年项目管理：PMO,变革，生产转移，清算和资产处理。MBA, PMI-PBA, PMP。❈ 我在学习机器学习算法和玩Kaggle 比赛时候，不断地发现需要重新回顾概率、统计、矩阵、微积分等知识。如果按照机器学习的标准衡量自我水平，这些知识都需要重新梳理一遍。 网上或许有各种各样知识片断，却较难找到一本书将概率，统计、矩阵、微
学习栗 编译自 GitHub 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 你的暑假可能还没到，但机器学习的假期书单已经提前出炉了。 想到假期还可以好好学习，是不是一下子就有动力复习了呢？ 必备解暑神器
链接：oschina.net/news/78629/beginners-how-to-learn-from-zero-artificial-intelligence 此文是想要进入人工智能这个领域、但
直播是一种很特别人类活动，看直播和做直播有着完全不同的两种体验。我常看球，偶尔也打球，虽然自己肯定远不如职业球员，但有些东西总是相通的，有时候看着看着球，感觉像是自己就在场上。
大三的时候学过一门“人工智能导论”的课，只记得课里有一些回溯和图搜索的算法，具体细节全忘了。
学好C可能不会让你找到个好工作，不知道你们用的是什么书，如果是清华大学的那本就直接丢垃圾桶吧。图书馆负一层的好书（ps:我们学校的计算机书都在负一层，看的人少。。）多得是，还有C语言作者写的，首选国外的书，然后是国内的。C的重要就是指针+数据结构。有一本不错的书，如《C和指针》及《C专家编程》。不过，如果不是搞嵌入式的话，C可能会用得很少，多数都是Java的面向对象。图书馆有很多，很不错的书。。这是我们学校的一个不算是优点的优点，我不知道你们系的老师怎样，但是请相信多数情况下只有混得不好的才来当老师（ps:很一般的二本院校）。只是少部分老师也很优秀，至少在我们专业中——电子信息工程是这样的。在我们专业领域，C才是神器相比于汇编语言，只是这个时代汇编语言用于提升运行效率显得有点。。。
“一切都被记录，一切都被分析”就了一个信息爆炸的时代，人类过去两年产生的数据占据了整个人类文明中所产生的数据的90%。而在这些无限丰富的数据中，蕴藏着巨大的价值，数据分析在数据爆炸式增长的前提下变得炙手可热，数据分析师甚至被称为“性感的职业”。由于需求的迫切增加和人才的短缺，数据人才显得弥足珍贵，数据分析师由此披上了华丽的光环。那么对于并非科班出身的人来说，如何通过自己的学习入门并成为厉害的数据分析师呢？下面是一份比较基础的书单，但也可以说是一个相对完整的入门学习体系。
来自：开源中国社区 链接：http://www.oschina.net/news/78629/beginners-how-to-learn-from-zero-artificial-intelligence（点击尾部阅读原文前往） 原文：https://medium.com/digitalmind/artificial-intelligence-resources-f4efeac949b4#.ndykohymp 此文是想要进入人工智能这个领域、但不知道从哪里开始的初学者最佳的学习资源列表。 一、机器学习 有
这次主页君蒙电子工业出版社赞助，为大家准备了6个三本：包含OpenCV类书籍四本，机器学习类书籍两本，每本书送出三份，一共十八个名额。这六种书籍都是干货满满的书籍，而且都是根据大家的需求挑出来的，力求符合大家需要的书籍。这六种书分别是： 《OpenCV3编程入门》 《OpenCV算法精解：基于Python与C++》 《OpenCV编程案例详解》 《OpenCV图像处理编程实例》 《机器学习——Python实践》 《机器学习之路——Caffe、Keras、scikit-learn实战》 非常符合大家的需求有
几个月前，小编借着调查 AI 类技术书市场情况的机会，发现了一本比较特殊的技术书，于是向大家推荐了这本《深度学习入门：基于 Python 的理论与实现》。
跟挺多非物理专业的同学聊天，被问到的最多的就是这个问题了。挺多同学也想转到理论物理专业并且做一些理论物理的研究。咱们今天就来聊聊这个话题。主要是下次被问到的话就可以直接把这一篇分享过去了。不过这个也只是我的个人观点。大家可以在留言区进行一些补充。
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
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
大多数人学习数据科学的重心放在编程上面，然而，要真正精通数据科学的话是不能够忽视数据科学背后的数据基础。本篇文章，将分享给读者我喜欢的七本有关于数据科学基础的书，下面将逐一为大家介绍这七本数学基础书，请大家开始“享受”吧！ 首先要明确一点，我们为什么要为学习数据科学的数学基础而努力呢？以下是激励我的原因：
我是在半年前接触到Python的，我之前没有一点编程基础，但在我自学的这半年里，我发现自己越来越喜欢他，迄今为止，Python都非常友好并且易于学习！
读书的时候，很喜欢数学，然则，发现生活中很少用到稍微深点的数学知识，毕业后发现工作里真心也很少用到数学，因为算法都基本用不上。再也没有接触到数学。但是我知道数学给了我比较好的逻辑思维能力。最近开始学习机器学习里的深度学习，刚开始在慕课网上看了基本的机器学习概念，然后开始看吴恩达在斯坦福的教学视频，惊奇的发现他都是在推倒数学公式。然而有些数学知识我已经忘的差不多。机遇巧合之下，在部门的图书馆发现了一本深度学习的书，里面把深度学习里要用到的数学基础知识大概了讲了一遍。这一刻，我终于知道数学在实际中如何运用了，并
原标题： The 7 best deep learning books you should be reading right now 原作者： Adrian Rosebrock 翻译者： Amusi
我是一名iOS开发工程师，我想成为一名优秀的程序员，我虽然不是计算机系的学生，但我不能落后，我要努力成为优秀程序员的一员。我觉得每个人都有自己的想法和规划，一个理智的人会去分辨旁人的风言风语，把善意的话听进去，使自己成长。同时不受那些自己不上进也看不惯别人学习的人。时刻明确自己的目标，努力做好自己，在程序员这条路上，要谦虚要谨慎。话不多说。把我这几天准备的书单推荐给大家。
有一天小码匠跟我说，学编程有助于锻炼她的逻辑思维，每次写算法，她都会先思考逻辑，想明白了才动手写，
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 说起学数学，你是不是就会开始头疼： 抽象 枯燥 不好理解 看数学书就像啃天书 …… 总之一个字：“难”！ 数学仿佛一座难以逾越的大山，让很多想要进入像人工智能等需要有数学基础的领域的朋友望而却步，也让很多为了考研等不得不学习数学的朋友艰难前行！ 数学，很重要，不得不学习！ 可是，它又很难学，怎么办？ 你的痛，博文菌懂！ 所以，今天就给你推荐一本看得懂又好看的数学书——《马同学图解线性代数》，这是一本万人亲测的硬核教程，有百幅图解助力，让学数学不再是
很多编程语言都允许定义个数可变的参数，这样可以在调用函数时传入任意多个参数。Python当然也不例外，Python允许在形参前面添加一个星号(*)，这样就意味着该参数可接收多个参数值，多个参数值被当成元组传入。下面程序定义了一个形参个数可变的函数。
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