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Python Book為任何與數據打交道但沒有編程經驗的人提供了學習Python的基本入門指南。作者是一位經驗豐富的數據科學家和Python程序員，他向讀者展示了如何使用Python進行數據分析、探索、清理和討論。讀者將了解Python語言中哪些內容對數據分析很重要，以及為什么重要。

Python Book為讀者提供了全面全面的Python介紹，它既簡單到對初學者來說是理想的，又深刻到對那些更有經驗的人來說是有用的。這本書幫助初出乍到的程序員在閱讀過程中逐漸提高他們的技能，并始終理解他們所涉及的內容以及為什么它是有用的。Python被谷歌、Facebook、Instagram、Spotify等大公司使用，在未來的幾年里，它將繼續成為編程領域的中心。

包含了Python編程主題的深入討論，如變量，等式和比較，元組和字典數據類型，while和for循環，以及if語句，讀者還將學習:

• 如何使用非常有用的Python編程庫，包括Pandas和Matplotlib
• 如何編寫Python函數和類
• 如何編寫和使用Python腳本
• 在Python中處理不同的數據類型

完美的統計學家，計算機科學家，軟件程序員，和從業人員在私營行業和醫學，Python書也將對任何上述領域的學生感興趣。因為它假設沒有編程經驗或知識，所以這本書非常適合那些使用數據工作并希望學習使用Python來增強他們工作的人。

使用Scikit-Multiflow框架設計、開發和驗證帶有流數據的機器學習模型。這本書是一個快速入門指南，為數據科學家和機器學習工程師尋求實現機器學習模型流數據與Python產生實時見解。

本書首先介紹流數據、與它相關的各種挑戰、它的一些實際業務應用程序和各種窗口技術。然后，您將研究增量學習算法和在線學習算法，以及使用流數據進行模型評估的概念，并將介紹Python中的Scikit-Multiflow框架。接下來回顧了各種變化檢測/概念漂移檢測算法，以及使用Scikit-Multiflow實現各種數據集。

本書還介紹了流數據的各種有監督和無監督算法，以及它們使用Python在各種數據集上的實現。本書最后簡要介紹了其他可用于流媒體數據的開源工具，如Spark、MOA(大規模在線分析)、Kafka等。

你會學習到： 理解流數據的機器學習概念 回顧增量學習和在線學習 開發檢測概念漂移的模型 探索流數據上下文中的分類、回歸和集成學習技術 應用最佳實踐來調試和驗證流數據上下文中的機器學習模型 介紹其他處理流數據的開源框架。

通過使用Python開發用例，全面了解監督學習算法您將學習監督學習概念、Python代碼、數據集、最佳實踐、常見問題和缺陷的解決方案，以及實現結構化、文本和圖像數據集算法的實踐知識。

你將從介紹機器學習開始，強調監督學習、半監督學習和非監督學習之間的區別。在接下來的章節中，你將學習回歸和分類問題，它們背后的數學，像線性回歸、邏輯回歸、決策樹、KNN、樸素貝葉斯等算法，以及像隨機森林、支持向量機、梯度增強和神經網絡等高級算法。提供了所有算法的Python實現。最后，您將得到一個端到端模型開發流程，包括模型的部署和維護。在閱讀了Python的監督學習之后，你將會對監督學習和它的實際實現有一個廣泛的理解，并且能夠以一種創新的方式運行代碼和擴展它。

你將學習：

• 回顧使用Python進行監督學習的基本構建塊和概念
• 為結構化數據以及文本和圖像開發監督學習解決方案
• 解決圍繞過擬合、特征工程、數據清理和建立最佳擬合模型的交叉驗證的問題
• 理解從業務問題定義到模型部署和模型維護的端到端模型周期
• 在使用Python創建監督學習模型時，避免常見的缺陷并遵循最佳實踐

這本書是給誰的

• 對監督學習的最佳實踐和標準感興趣，并使用分類算法和回歸技術來開發預測模型的數據科學家或數據分析師。

//www.apress.com/gp/book/9781484261552

有興趣的數據科學專業人士可以通過本書學習Scikit-Learn圖書館以及機器學習的基本知識。本書結合了Anaconda Python發行版和流行的Scikit-Learn庫，演示了廣泛的有監督和無監督機器學習算法。通過用Python編寫的清晰示例，您可以在家里自己的機器上試用和試驗機器學習的原理。

所有的應用數學和編程技能需要掌握的內容，在這本書中涵蓋。不需要深入的面向對象編程知識，因為工作和完整的例子被提供和解釋。必要時，編碼示例是深入和復雜的。它們也簡潔、準確、完整，補充了介紹的機器學習概念。使用示例有助于建立必要的技能，以理解和應用復雜的機器學習算法。

對于那些在機器學習方面追求職業生涯的人來說，Scikit-Learn機器學習應用手冊是一個很好的起點。學習這本書的學生將學習基本知識，這是勝任工作的先決條件。讀者將接觸到專門為數據科學專業人員設計的蟒蛇分布，并將在流行的Scikit-Learn庫中構建技能，該庫是Python世界中許多機器學習應用程序的基礎。

你將學習

• 使用Scikit-Learn中常見的簡單和復雜數據集
• 將數據操作為向量和矩陣，以進行算法處理
• 熟悉數據科學中使用的蟒蛇分布
• 應用帶有分類器、回歸器和降維的機器學習
• 優化算法并為每個數據集找到最佳算法
• 從CSV、JSON、Numpy和panda格式加載數據并保存為這些格式

這本書是給誰的

• 有抱負的數據科學家渴望通過掌握底層的基礎知識進入機器學習領域，而這些基礎知識有時在急于提高生產力的過程中被忽略了。一些面向對象編程的知識和非常基本的線性代數應用將使學習更容易，盡管任何人都可以從這本書獲益。

關于本書

我編寫了《Geoprocessing for Python》 來幫助您學習處理地理空間數據的基礎知識，主要使用GDAL/OGR。當然，還有其他的選擇，但是其中一些是在GDAL之上構建的，所以如果您理解了這本書中的內容，您就可以很容易地獲得它們。這不是一本關于地理信息系統或遙感的書，盡管會解釋一些背景理論。相反，本書將教您如何編寫用于操作和創建空間數據的Python代碼，以及一些簡單的分析。您可以使用這些構建塊來簡化您自己設計的更復雜的分析。

關于作者

Chris Garrard是在猶他州立大學昆尼自然資源學院的遙感/地理信息系統實驗室做了近15年的開發人員。在那段時間里，她一直在教授一門關于Python的GIS課程，她還在校園和會議上教授研討會。她喜歡向人們展示處理數據的開源方法，但是她最喜歡的教學方法是“Aha!”，當某人意識到編碼的能力對他們的工作有多大幫助的時候。

面向人群

這本書是為任何想學習使用地理空間數據的人準備的。本文解釋了GIS和遙感的一些基礎知識，以便初次接觸地理空間分析的讀者了解他們為什么要學習某些內容，但是代碼開始時非常簡單，因此具有地理空間背景但沒有太多編碼經驗的人也會從中受益。

內容介紹

本書共分13章。它首先介紹了地理空間數據和Python，然后介紹了矢量數據、空間參考系統、光柵數據和可視化。

• 第1章是空間數據和分析的介紹。它描述了您可以對不同類型的數據執行的分析類型，以及向量和柵格數據之間的差異以及它們各自的用途。

• 第2章是Python的快速入門。

• 第3章解釋了什么是OGR庫，并教你如何讀、寫和編輯向量數據源。

• 第4章深入探討向量格式之間的差異。雖然在許多情況下可以對各種格式進行相同的處理，但是在這里您將了解特定的功能。

• 第5章教你如何過濾和選擇基于空間和attri- bute關系的數據。

• 第6章描述了創建和編輯點、線和多邊形幾何圖形的細節。

• 第7章向您展示了如何查看幾何圖形之間的空間關系，以及如何使用這些概念進行簡單的分析。

• 第8章包括空間參考系統的介紹，然后教你如何使用它們并在它們之間轉換數據。

• 第9章解釋了什么是GDAL庫，并教你如何讀寫光柵數據集。它還向您展示了如何在實際坐標和像素偏移量之間進行轉換。

• 第10章向您介紹如何處理光柵數據的各個方面，如地面控制點、顏色表、直方圖和屬性表。它還包括回調函數和錯誤處理程序的使用。

• 第11章描述了如何在映射代數中使用NumPy和SciPy，包括局部、焦點、區域和全局分析，并介紹了重新采樣數據的一些方法。

• 第12章向您展示了一些用于有監督和無監督地圖分類的技術。

• 第13章教你如何使用matplotlib和Mapnik來可視化你的數據。

獲得高級數據分析概念的廣泛基礎，并發現數據庫中的最新革命，如Neo4j、Elasticsearch和MongoDB。這本書討論了如何實現ETL技術，包括主題爬行，這是應用在諸如高頻算法交易和面向目標的對話系統等領域。您還將看到機器學習概念的示例，如半監督學習、深度學習和NLP。使用Python的高級數據分析還包括時間序列和主成分分析等重要的傳統數據分析技術。

讀完這本書，你將對分析項目的每個技術方面都有了經驗。您將了解使用Python代碼的概念，并提供在您自己的項目中使用的示例。

你會學到什么

• 使用數據分析技術，如分類、聚類、回歸和預測
• 處理結構化和非結構化數據、ETL技術以及不同類型的數據庫，如Neo4j、Elasticsearch、MongoDB和M- ySQL
• 考察不同的大數據框架，包括Hadoop和Spark
• 發現先進的機器學習概念，如半監督學習，深度學習，和NLP

這本書是給誰看的

對數據分析領域感興趣的數據科學家和軟件開發人員。

簡介： Google一直是引入突破性技術和產品的先驅。在效率和規模方面，TensorFlow也不例外，因此，編寫本書只是向讀者介紹TensorFlow核心團隊所做的這些重要更改。本書著重于機器學習方面的TensorFlow的不同應用，并更深入地探討了方法的最新變化。對于那些想要用TensorFlow進行機器學習的人來說，這本書是一個很好的參考點。本書分為三個部分。第一篇：使用TensorFlow 2.0進行數據處理。第二部分：使用TensorFlow 2.0構建機器學習和深度學習模型。它還包括使用TensorFlow 2.0的神經語言編程（NLP）。第三部分介紹了如何在環境中保存和部署TensorFlow 2.0模型。這本書對數據分析人員和數據工程師也很有用，因為它涵蓋了使用TensorFlow 2.0處理大數據的步驟。想要過渡到數據科學和機器學習領域的讀者也會發現，本書提供了實用的入門指南，以后可能會出現更復雜的方面。書中提供的案例研究和示例使您很容易理解和理解相關的基本概念。本書的優勢在于其簡單性以及將機器學習應用于有意義的數據集。

目錄：

• Chapter 1：tenforflow 2.0介紹
  • tensor
  • TensorFlow 1.0與 Tensorflow 2.0的對比
  • Tensorflow 2.0安裝于基礎操作
• Chapter 2：tenforflow 與監督學習
  • 監督機器學習是什么
  • TF2.0實現線性回歸
  • 使用TF和Keras的線性回歸應用
  • TF2.0實現邏輯回歸
  • TF2.0實現boosted樹
• Chapter 3：tenforflow與深度神經網絡
  • 什么是神經網絡
  • 前向傳播與反向傳播
  • TF2.0構建神經網絡
  • 深度神經網絡
  • TF2.0構建深度神經網絡
  • 使用Keras模型估量
  • 總結
• Chapter 4：圖片與Tensorflow
  • 圖片處理
  • 卷積神經網絡
  • TF2.0與卷積神經網絡
  • 遷移學習
  • TF2.0與變分自編碼器
  • 總結
• Chapter 5：TF2.0與自然語言處理（NLP）
  • NLP概述
  • 文本處理
  • 文本分類與TF
  • TF projector
• Chapter 6：TF模型
  • TF部署
  • 模型部署的Python
  • 基于TF的Keras模型

由于特征工程通常是特定于數據類型且依賴于應用程序的，本書包含專門介紹主要數據類型的特征工程的章節，如文本數據、圖像數據、序列數據、時間序列數據、圖形數據、流數據、軟件工程數據、Twitter 數據和社交媒體數據。這些章節介紹了生成經過反復測試、手工制作的特定于域的功能以及自動通用功能生成方法（如 Word2Vec）的方法。

本書目錄：

1. 預覽概述
2. 文本數據特征工程　
3. 視覺數據特征提取學習
4. 基于特征的時序分析
5. 數據特征流工程
6. 序列特征生成與特征工程
7. 圖與網絡特征生成
8. 特征選擇與評估
9. 監督學習中的自動特征工程
10. 基于模式的特征生成
11. 深度學習特征表示
12. 用于社交機器人檢測的特征工程
13. 用于軟件分析的特征生成與工程
14. Twitter應用特征工程

本書還包含有關特征選擇、基于特征轉換的自動方法、使用深度學習方法生成功能以及使用頻繁和對比度模式生成特征的章節。有幾章是關于在特定應用中使用特征工程的。

本書包含許多有用的特征工程概念和技術，這些概念和技術適用于多種方案：（a） 生成功能以表示沒有要素時的數據，（b） 在（人們可能擔心）存在時生成有效特征功能不夠好/競爭力不夠，（c） 在功能過多時選擇功能，（d） 為特定類型的應用程序生成和選擇有效功能，以及 （e） 了解與相關挑戰以及需要處理的方法，各種數據類型。