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作為布爾邏輯的替代

雖然邏輯是理性推理的數學基礎和計算的基本原理，但它僅限于信息既完整又確定的問題。然而，許多現實世界的問題，從金融投資到電子郵件過濾，本質上是不完整或不確定的。概率論和貝葉斯計算共同提供了一個處理不完整和不確定數據的框架。

不完全和不確定數據的決策工具和方法

貝葉斯編程強調概率是布爾邏輯的替代選擇，它涵蓋了為真實世界的應用程序構建概率程序的新方法。本書由設計并實現了一個高效概率推理引擎來解釋貝葉斯程序的團隊編寫，書中提供了許多Python示例，這些示例也可以在一個補充網站上找到，該網站還提供了一個解釋器，允許讀者試驗這種新的編程方法。

原則和建模

只需要一個基本的數學基礎，本書的前兩部分提出了一種新的方法來建立主觀概率模型。作者介紹了貝葉斯編程的原理，并討論了概率建模的良好實踐。大量簡單的例子突出了貝葉斯建模在不同領域的應用。

形式主義和算法

第三部分綜合了已有的貝葉斯推理算法的工作，因為需要一個高效的貝葉斯推理引擎來自動化貝葉斯程序中的概率演算。對于想要了解貝葉斯編程的形式主義、主要的概率模型、貝葉斯推理的通用算法和學習問題的讀者，本文提供了許多參考書目。

常見問題

第四部分連同詞匯表包含了常見問題的答案。作者比較了貝葉斯規劃和可能性理論，討論了貝葉斯推理的計算復雜性，討論了不完全性的不可約性，討論了概率的主觀主義和客觀主義認識論。

貝葉斯計算機的第一步

創建一個完整的貝葉斯計算框架需要新的建模方法、新的推理算法、新的編程語言和新的硬件。本書著重于方法論和算法，描述了實現這一目標的第一步。它鼓勵讀者探索新興領域，例如仿生計算，并開發新的編程語言和硬件架構。

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

Perkovic對使用Python編程的介紹:作為應用程序開發的重點，第二版不僅僅是對編程的介紹。這是一本包羅萬象的計算機科學入門書，采用了“在正確的時間使用正確的工具”的教學方法，并側重于應用程序開發。該方法是實踐和問題導向的，與實踐問題和解決方案出現在整個文本。文本是命令式的，但并不回避在適當的時候盡早討論對象。關于用戶定義類和面向對象編程的討論將在后面的課文中出現，當學生有更多的背景知識和概念時，可以激發他們的學習動機。章節包括問題解決技術和經典算法的介紹，問題解決和編程以及將核心技能應用于應用程序開發的方法。本版本還包括在更廣泛的領域中提供的示例和實踐問題。另一章的案例研究是獨家威利E-Text，為學生提供實際應用的概念和工具，涵蓋在章節中。

介紹使用spaCy使用Python進行自然語言處理，spaCy是一個領先的Python自然語言處理庫。

使用Python和spaCy進行自然語言處理將向您展示如何快速輕松地創建聊天機器人、文本壓縮腳本和訂單處理工具等NLP應用程序。您將了解如何利用spaCy庫智能地從文本中提取含義;如何確定句子中詞語之間的關系(句法依賴分析);識別名詞、動詞和其他詞類(詞性標注);并將專有名詞分類，如人員、組織和地點(識別命名實體)。你甚至會學到如何將陳述轉換成問題來保持對話的進行。您還將學習如何:

• 使用單詞向量進行數學運算，找到含義相似的單詞(第5章)
• 使用spaCy內置的displaCy visualizer識別數據中的模式(第7章)
• 自動從用戶輸入中提取關鍵字并將其存儲在關系數據庫中(第9章)
• 部署聊天機器人應用程序，在互聯網上與用戶互動(第11章)

每一章的“嘗試這個”部分鼓勵您通過擴展該書的示例腳本來處理更廣泛的輸入、添加錯誤處理和構建專業質量的應用程序，從而實踐您所學到的知識。在本書的最后，您將使用Python和spaCy創建自己的NLP應用程序。

//nostarch.com/NLPPython

Yuli Vasiliev是一名程序員、自由撰稿人和顧問，專門從事開源開發、Oracle數據庫技術和自然語言處理。

Introduction

Chapter 1: How Natural Language Processing Works Chapter 2: The Text-Processing Pipeline Chapter 3: Working with Container Objects and Customizing spaCy Chapter 4: Extracting and Using Linguistic Features Chapter 5: Working with Word Vectors Chapter 6: Finding Patterns and Walking Dependency Trees Chapter 7: Visualizations Chapter 8: Intent Recognition Chapter 9: Storing User Input in a Database Chapter 10: Training Models Chapter 11: Deploying Your Own Chatbot Chapter 12: Implementing Web Data and Processing Images Linguistic Primer

本書作者BrettSlatkin以使用場景為主導的精練教學方式，匯聚了59條優秀的實踐原則、開發技巧和便捷方案，并以實用的代碼范例來解釋它們。作者根據自己在Google公司多年開發Python基礎架構所積累的經驗，揭示了Python語言中一些鮮為人知的微妙特性，并給出了能夠改善代碼功能及運行效率的習慣用法。通過本書，你能夠了解到解決關鍵編程任務所用的佳方式，并學會編寫易于理解、便于維護且利于改進的代碼。

本書可以幫你掌握真正的Pythonic編程方式，令你能夠發揮出Python語言的強大功能，并寫出健壯而高效的代碼。Scott Meyers在暢銷書《Effective C++》中開創了一種以使用場景為主導的精練教學方式，本書作者Brett Slatkin就以這種方式匯聚了59條優秀的實踐原則、開發技巧和便捷方案，并以實用的代碼范例來解釋它們。

Slatkin根據自己在Google公司多年開發Python基礎架構所積累的經驗，揭示Python語言中一些鮮為人知的微妙特性，并給出了能夠改善代碼功能及運行效率的習慣用法。通過本書，你能夠了解到解決關鍵編程任務所用的方式，并學會編寫易于理解、便于維護且利于改進的代碼。本書核心內容包括：

● 涵蓋Python 3.x及Python 2.x主要應用領域的實用指南，以及與之配套的詳細解釋及代碼范例。

● 與函數相關的編程建議，這些建議有助于我們寫出意圖清晰、便于復用且缺陷較少的函數。

● 如何準確地表達類與對象的行為。

● 在使用元類和動態屬性時，如何避免錯誤的用法。

● 更為高效的并發及并行方式。

● 與Python內置模塊相關的編程技巧和習慣用法。

● 多人協作時所用的開發工具和實踐方式。

● 旨在改善代碼質量和程序性能的調試、測試與優化方案。

掌握通過機器學習和深度學習識別和解決復雜問題的基本技能。使用真實世界的例子，利用流行的Python機器學習生態系統，這本書是你學習機器學習的藝術和科學成為一個成功的實踐者的完美伴侶。本書中使用的概念、技術、工具、框架和方法將教會您如何成功地思考、設計、構建和執行機器學習系統和項目。

使用Python進行的實際機器學習遵循結構化和全面的三層方法，其中包含了實踐示例和代碼。

第1部分側重于理解機器學習的概念和工具。這包括機器學習基礎，對算法、技術、概念和應用程序的廣泛概述，然后介紹整個Python機器學習生態系統。還包括有用的機器學習工具、庫和框架的簡要指南。

第2部分詳細介紹了標準的機器學習流程，重點介紹了數據處理分析、特征工程和建模。您將學習如何處理、總結和可視化各種形式的數據。特性工程和選擇方法將詳細介紹真實數據集，然后是模型構建、調優、解釋和部署。

第3部分探討了多個真實世界的案例研究，涵蓋了零售、交通、電影、音樂、營銷、計算機視覺和金融等不同領域和行業。對于每個案例研究，您將學習各種機器學習技術和方法的應用。動手的例子將幫助您熟悉最先進的機器學習工具和技術，并了解什么算法最適合任何問題。

實用的機器學習與Python將授權您開始解決您自己的問題與機器學習今天!

你將學習：

• 執行端到端機器學習項目和系統
• 使用行業標準、開放源碼、健壯的機器學習工具和框架實現實踐示例
• 回顧描述機器學習和深度學習在不同領域和行業中的應用的案例研究
• 廣泛應用機器學習模型，包括回歸、分類和聚類。
• 理解和應用深度學習的最新模式和方法，包括CNNs、RNNs、LSTMs和transfer learning。

這本書是給誰看的 IT專業人士、分析師、開發人員、數據科學家、工程師、研究生

目錄：

Part I: Understanding Machine Learning

• Chapter 1: Machine Learning Basics
• Chapter 2: The Python Machine Learning Ecosystem Part II: The Machine Learning Pipeline
• Chapter 3: Processing, Wrangling and Visualizing Data
• Chapter 4: Feature Engineering and Selection
• Chapter 5: Building, Tuning and Deploying Models Part III: Real-World Case Studies
• Chapter 6: Analyzing Bike Sharing Trends
• Chapter 7: Analyzing Movie Reviews Sentiment
• Chapter 8: Customer Segmentation and Effective Cross Selling
• Chapter 9: Analyzing Wine Types and Quality
• Chapter 10: Analyzing Music Trends and Recommendations
• Chapter 11: Forecasting Stock and Commodity Prices

Chapter 12: Deep Learning for Computer Vision

主題： Mastering Machine Learning with Python in Six Steps

簡介： 分六個步驟探索高級Python 3主題的基本原理，所有這些步驟都是為了讓您成為一個有價值的實踐者而設計的。這個更新版本的方法是基于“六度分離”理論，它指出每個人和所有事物都是最大的六步，并將每一個主題呈現為兩個部分：理論概念和使用適當的Python 3包的實際實現。您將從Python3編程語言的基礎知識、機器學習歷史、演化和系統開發框架開始。本文還介紹了探索性分析、特征降維、回歸、時間序列預測等關鍵數據挖掘/分析概念及其在Scikit學習中的有效實現。您還將學習常用的模型診斷和調優技術。其中包括類創建的最佳概率截止點、方差、偏差、bagging、boosting、集成投票、網格搜索、隨機搜索、貝葉斯優化以及物聯網數據的降噪技術。最后，您將回顧高級文本挖掘技術、推薦系統、神經網絡、深度學習、強化學習技術及其實現。本書中提供的所有代碼都將以iPython筆記本的形式提供，使您能夠嘗試這些示例并將它們擴展到您的優勢。

作者簡介： Swamynathan Manohar 是一名數據科學從業者和一名狂熱的程序員，在數據倉庫、商業智能（BI）、分析工具開發、即席分析、預測建模、數據科學產品開發、咨詢等各種數據科學相關領域擁有超過14年的經驗，制定策略并執行分析計劃。

 Manning2020新書《Practices of the Python Pro》，250頁pdf

專業開發人員知道編寫干凈、組織良好、易于維護的應用程序代碼的許多好處。通過學習和遵循已建立的模式和最佳實踐，您可以將您的代碼和您的職業生涯提升到一個新的水平。

通過Python Pro的實踐，您將學習如何使用非常流行的編程語言Python來設計專業級別的、干凈的、易于維護的軟件。您會發現一些容易理解的示例，它們使用偽代碼和Python來介紹軟件開發的最佳實踐，以及許多即時有用的技術，可以幫助您像專業人員一樣編寫代碼。

Python Pro的實踐教會您設計和編寫可理解、可維護和可擴展的專業質量的軟件。Dane Hillard是一名Python專業人員，他幫助許多開發人員完成了這一步，并且他知道這需要什么。通過一些有用的示例和練習，他可以告訴您何時、為什么以及如何模塊化代碼，如何通過減少復雜性來提高質量，等等。接受這些核心原則，您的代碼將變得更容易閱讀、維護和重用。

簡要介紹： 這本書內容豐富，覆蓋全面，詳細介紹了機器學習的各種技術。本書的目的是提供不同分類方法的最新評論，比較它們在各種具有挑戰性的數據集上的性能，并繪制關于其適用于現實工業問題的結論。在描述內容之前，我們首先需要定義分類的含義，對這項任務的不同觀點給出一些背景知識，并介紹作為本書基礎的EuropeaCommunity StatLog項目。

作者介紹： D. Michie, 奧納德·米奇出生于1923年11月11日。他獲得了牛津大學生物科學研究的碩士、博士和DSc學位。由于對人工智能的貢獻，他被選為美國人工智能協會的創始會員。他對將人類智能編程成機器的興趣，起源于二戰期間他在布萊奇公園（Bletchley Park）加入英國破譯密碼小組（British code breaking group）期間。2007年7月7日，唐納德·米奇教授死于一場車禍。 D.J. Spiegelhalter,劍橋大學統計實驗室公共風險理解溫頓教授，劍橋丘吉爾學院院士。鏡架是一位被ISI高度引用的研究員。他的研究興趣是統計學，包括臨床試驗的貝葉斯方法、專家系統和復雜建模與流行病學、條件獨立的圖形模型、統計軟件、臨床試驗中的一般問題以及公眾對風險的理解。 C.C. Taylor，查爾斯·泰勒是利茲大學統計系的統計學教授。他的研究興趣是統計學習和數據挖掘、空間統計和圖像分析。

簡介： 使用Python和Dask進行數據科學教育，您可以構建可處理大量數據集的可擴展項目。 學習Dask框架后，您將分析NYC Parking Ticket數據庫中的數據，并使用Data Frames簡化流程。 然后，您將使用Dask-ML創建機器學習模型，構建交互式可視化效果，并使用AWS和Docker構建集群。

作者介紹： Jesse Daniel是一位經驗豐富的Python開發人員。 他在丹佛大學教授課程：數據科學的Python，并領導一家位于丹佛的媒體技術公司的數據科學家團隊。

簡介：

• part1 可伸縮計算的構建基塊
  • 為什么可擴展計算很重要
  • 介紹DASK
• part2 使用dask data frames處理結構化數據
  • dask data frames介紹
  • 將數據加載到dataframes中
  • 清理和轉換dataframe
  • 總結和分析數據框架
  • 使用Seaborn可視化數據
  • 使用datashader可視化位置數據
• part3 擴展和部署dask
  • 處理陣列
  • 使用dask-ML進行機器學習
  • 擴展和部署Dask