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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。

數據科學庫、框架、模塊和工具包非常適合進行數據科學研究，但它們也是深入研究這一學科的好方法，不需要真正理解數據科學。在本書中，您將了解到許多最基本的數據科學工具和算法都是通過從頭實現來實現的。

如果你有數學天賦和一些編程技能，作者Joel Grus將幫助你熟悉作為數據科學核心的數學和統計，以及作為數據科學家的入門技能。如今，這些雜亂的、充斥著海量數據的數據，為一些甚至沒人想過要問的問題提供了答案。這本書為你提供了挖掘這些答案的訣竅。

參加Python速成班

• 學習線性代數、統計和概率的基礎知識，并了解如何以及何時在數據科學中使用它們
• 收集、探索、清理、分析和操作數據
• 深入了解機器學習的基本原理
• 實現諸如k近鄰、樸素貝葉斯、線性和邏輯回歸、決策樹、神經網絡和聚類等模型
• 探索推薦系統、自然語言處理、網絡分析、MapReduce和數據庫

簡單易懂，讀起來很有趣，介紹Python對于初學者和語言新手都是理想的。作者Bill Lubanovic帶您從基礎知識到更復雜和更多樣的主題，混合教程和烹飪書風格的代碼配方來解釋Python 3中的概念。章節結尾的練習可以幫助你練習所學的內容。

您將獲得該語言的堅實基礎，包括測試、調試、代碼重用和其他開發技巧的最佳實踐。本書還向您展示了如何使用各種Python工具和開放源碼包將Python用于商業、科學和藝術領域的應用程序。

• 學習簡單的數據類型，以及基本的數學和文本操作
• 在Python的內置數據結構中使用數據協商技術
• 探索Python代碼結構，包括函數的使用
• 用Python編寫大型程序，包括模塊和包
• 深入研究對象、類和其他面向對象的特性
• 檢查從平面文件到關系數據庫和NoSQL的存儲
• 使用Python構建web客戶機、服務器、api和服務
• 管理系統任務，如程序、進程和線程
• 了解并發性和網絡編程的基礎知識

使用Python進行自然語言處理(NLP)，學習如何設置健壯環境來執行文本分析。這第二版經歷了一個重大的修改，并介紹了幾個重要的變化和基于NLP的最新趨勢的新主題。

您將了解如何在NLP中使用最新的、最先進的框架，以及機器學習和深度學習模型，用于Python支持的監督情感分析，以解決實際的案例研究。首先回顧Python中關于字符串和文本數據的NLP基礎知識，然后討論文本數據的工程表示方法，包括傳統的統計模型和新的基于深度學習的嵌入模型。本文還討論了解析和處理文本的改進技術和新方法。

文本摘要和主題模型已經全面修訂，因此本書展示了如何在NIPS會議論文的興趣數據集上下文中構建、調整和解釋主題模型。此外，這本書涵蓋了文本相似性技術與現實世界的電影推薦人的例子，以及情緒分析使用監督和非監督的技術。還有一章專門討論語義分析，您將了解如何從頭構建自己的命名實體識別(NER)系統。雖然該書的整體結構保持不變，但整個代碼庫、模塊和章節都已更新到最新的Python 3。x版本。

你將學習

• 理解NLP和文本的語法、語義和結構
• 發現文本清理和功能工程
• 回顧文本分類和文本聚類
• 評估文本摘要和主題模型
• 學習NLP的深度學習

這本書是給誰的

• IT專業人員、數據分析師、開發人員、語言學專家、數據科學家和工程師，以及任何對語言學、分析和從文本數據中產生見解有濃厚興趣的人。

如果編程是一種魔法，那么web抓取無疑是一種魔術。通過編寫一個簡單的自動化程序，您可以查詢web服務器、請求數據并解析它以提取所需的信息。這本實用書籍的擴展版不僅介紹了web抓取，而且還提供了從現代web中抓取幾乎所有類型數據的全面指南。

第1部分側重于web抓取機制:使用Python從web服務器請求信息，執行服務器響應的基本處理，并以自動方式與站點交互。第2部分探索了各種更具體的工具和應用程序，以適應您可能遇到的任何web抓取場景。

• 解析復雜的HTML頁面
• 使用Scrapy框架開發爬行器
• 學習存儲您搜集的數據的方法
• 從文檔中讀取和提取數據
• 清理和規范化格式錯誤的數據
• 閱讀和編寫自然語言
• 瀏覽表單和登錄
• 抓取JavaScript和爬過api
• 使用和編寫圖像到文本的軟件
• 避免抓取陷阱和機器人攔截器
• 使用抓取工具來測試你的網站

Python程序員將使用這些有用的單行程序來提高他們的計算機科學技能。

Python單行程序將教會您如何閱讀和編寫“單行程序”:將有用功能的簡明語句封裝到一行代碼中。您將學習如何系統地解包和理解任何一行Python代碼，并像專家一樣編寫雄辯、強大的壓縮Python。

本書共分五章，內容包括技巧和技巧、正則表達式、機器學習、核心數據科學主題和有用的算法。對一行程序的詳細解釋將介紹關鍵的計算機科學概念，并提高您的編碼和分析技能。您將了解高級Python特性，如列表理解、切片、lambda函數、正則表達式、映射和縮減函數以及切片分配。您還將學習如何:

?利用數據結構來解決現實世界的問題，比如使用布爾索引來查找污染水平高于平均水平的城市

?使用NumPy基礎，如數組、形狀、軸、類型、廣播、高級索引、切片、排序、搜索、聚合和統計

?計算多維數據數組的基本統計量和無監督學習的K-Means算法

?使用分組和命名組、負查找頭、轉義字符、空白、字符集(和負字符集)和貪婪/非貪婪操作符創建更高級的正則表達式

?了解廣泛的計算機科學主題，包括字謎、回文、超集、排列、階乘、質數、斐波納契數、混淆、搜索和算法排序

在本書的最后，您將了解如何以最精煉的方式編寫Python，并僅用一行代碼就創建簡潔、漂亮的“Python藝術”片段。

《快速Python書籍，第三版》是由Python權威Naomi Ceder編寫的關于Python語言的全面指南。作為一名熟練的教師，她完美地平衡了語言的細節和你處理任何任務所需的洞察力和建議。大量相關的例子和邊做邊學的練習可以幫助你第一次掌握每個重要的概念。無論您是抓取網站還是玩弄嵌套元組，您都會欣賞這本書的清晰、重點和對細節的關注。

這是Manning受歡迎的《快速Python》一書的第三版，對優雅的Python編程語言及其著名的易于閱讀的語法進行了清晰、清晰的介紹。這是為初學Python的程序員編寫的，最新的版本包含了新的練習。它簡明扼要地介紹了其他語言共有的特性，同時詳細介紹了Python的全面標準函數庫和獨特的特性。

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改進您的編程技術和方法，成為一個更有生產力和創造性的Python程序員。本書探索了一些概念和特性，這些概念和特性不僅將改進您的代碼，而且還將幫助您理解Python社區，并對Python哲學有深入的了解和詳細的介紹。

專業的Python 3，第三版給你的工具寫干凈，創新的代碼。它首先回顧了一些核心的Python原則，這些原則將在本書后面的各種概念和示例中進行說明。本書的前半部分探討了函數、類、協議和字符串的各個方面，描述了一些技術，這些技術可能不是常見的知識，但它們共同構成了堅實的基礎。后面的章節涉及文檔、測試和應用程序分發。在此過程中，您將開發一個復雜的Python框架，該框架將整合在本書中所學到的思想。

這個版本的更新包括Python 3中迭代器的角色、用Scrapy和BeautifulSoup進行web抓取、使用請求調用沒有字符串的web頁面、用于分發和安裝的新工具等等。在本書的最后，您將準備好部署不常見的特性，這些特性可以將您的Python技能提升到下一個級別。

你將學習

• 用各種類型的Python函數實現程序
• 使用類和面向對象編程
• 使用標準庫和第三方庫中的字符串
• 使用Python獲取web站點數據
• 通過編寫測試套件來自動化單元測試
• 回顧成像、隨機數生成和NumPy科學擴展
• 理解Python文檔的精髓，以幫助您決定分發代碼的最佳方式

這本書是給誰看的 熟悉Python的中級程序員，希望提升到高級水平。您應該至少編寫了一個簡單的Python應用程序，并且熟悉基本的面向對象方法、使用交互式解釋器和編寫控制結構。

在Python中獲得操作、處理、清理和處理數據集的完整說明。本實用指南的第二版針對Python 3.6進行了更新，其中包含了大量的實際案例研究，向您展示了如何有效地解決廣泛的數據分析問題。在這個過程中，您將學習最新版本的panda、NumPy、IPython和Jupyter。

本書由Python panda項目的創建者Wes McKinney編寫，是對Python中的數據科學工具的實用的、現代的介紹。對于剛接觸Python的分析人員和剛接觸數據科學和科學計算的Python程序員來說，它是理想的。數據文件和相關材料可以在GitHub上找到。

• 使用IPython外殼和Jupyter筆記本進行探索性計算
• 學習NumPy (Numerical Python)中的基本和高級特性
• 開始使用pandas庫的數據分析工具
• 使用靈活的工具來加載、清理、轉換、合并和重塑數據
• 使用matplotlib創建信息可視化
• 應用panda groupby工具對數據集進行切片、切割和匯總
• 分析和處理有規律和不規則的時間序列數據
• 學習如何解決現實世界的數據分析問題與徹底的，詳細的例子

 創建健壯的軟件需要使用高效的算法，但是程序員在問題出現之前很少考慮這些算法。這個更新版的算法簡而言之描述了大量現有的算法，用于解決各種各樣的問題，并幫助您選擇和實現適合您需要的正確算法—只需足夠的數學知識就可以讓您理解和分析算法的性能。

本書的重點是應用，而不是理論，它提供了幾種編程語言的高效代碼解決方案，您可以輕松地適應特定的項目。每個主要算法都以設計模式的形式呈現，其中包含幫助您理解為什么以及何時使用該算法的信息。

有了這本書，你將: 解決特定的編碼問題或改進現有解決方案的性能 快速定位與您想要解決的問題相關的算法，并確定為什么使用特定的算法是正確的 通過實現技巧獲得C、c++、Java和Ruby中的算法解決方案 了解一個算法的預期性能，以及它需要在最佳狀態下執行的條件 發現相似的設計決策對不同算法的影響 學習先進的數據結構，提高算法的效率