摘要：
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
摘要：
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
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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
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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
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
摘要：
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
摘要：
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