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歡迎學習Python的基礎知識。不僅僅是高級語法和編寫干凈代碼的熟練技巧的集合，您將學習如何通過使用命令行和其他專業工具(如代碼格式化器、類型檢查器、linters和版本控制)來提高您的Python編程技能。

Sweigart帶您通過設置開發環境、命名變量和提高可讀性的最佳實踐，然后處理文檔、組織和性能度量，以及面向對象設計和編程面試中常用的Big-O算法分析。你所學的技能將會提高你編程的能力——不僅僅是用Python，而是用任何語言。

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你將學習:

• 編碼風格，以及如何使用Python的黑色自動格式化工具來更簡潔的代碼
• bug的常見來源，以及如何使用靜態分析器檢測它們
• 如何使用Cookiecutter模板工具在你的代碼項目中構造文件
• 函數式編程技術，如lambda和高階函數
• 如何使用Python內置的timeit和cProfile模塊來配置代碼的速度
• Big-O算法分析背后的計算機科學
• 要使您的注釋和文檔字符串提供信息，以及編寫它們的頻率
• 在面向對象編程中如何創建類，以及為什么它們被用于組織代碼
• 在本書的末尾，您將閱讀兩個經典命令行游戲的詳細源代碼分解，它們是河內塔(一個邏輯謎題)和四人一排(一個雙人游戲)，以及它們的代碼是如何遵循本書的最佳實踐的。你可以通過自己實施這個計劃來測試你的技能。
• 當然，沒有哪本書可以使您成為專業的軟件開發人員。但是，在Python的基礎知識之外，當你學習編寫易于調試和完全Python化的可讀代碼時，你會在這條道路上走得更遠，并使你成為一個更好的程序員

學習設計思維的基本原理，以及如何在定義軟件開發和人工智能解決方案時應用設計思維技術。設計思維是一種創新的方法，它能識別問題并產生解決方案，并能通過原型設計迅速得到驗證。

這本書提供了設計思維的簡史和過程的概述。然后深入探討在設計思維研討會中使用的方法和工具的更多細節，從而得出有用的原型。提供以下指引:

• 為設計思考工作坊做準備
• 發現可能被解決的潛在業務問題
• 優先考慮可能的解決方案
• 識別和描述利益相關者
• 為開發選擇正確的原型
• 限制了原型構建的范圍和最佳實踐

本書最后討論了成功原型的操作化的最佳實踐，并描述了對成功采用至關重要的變更管理技術。您可以使用從閱讀本書中獲得的知識，將設計思維技術融入到您的軟件開發和AI項目中，并確保及時和成功地交付解決方案。

你將學到什么

• 獲得什么是設計思維以及何時應用該技術的基本知識
• 發現在研討會中使用的準備和促進技巧
• 了解想法是如何產生的，然后通過原型驗證
• 了解實現最佳實踐，包括變更管理考慮事項

這本書是給誰的呢

• 商業決策者和項目利益相關者，以及IT項目所有者，他們尋求一種方法，導致快速開發成功的軟件和AI原型，證明真正的商業價值。也為數據科學家，開發人員和系統集成商誰有興趣促進或利用設計思維研討會，以推動潛在的軟件開發和人工智能項目背后的勢頭。

前言 在這本書中，我們從圖形模型的基礎知識、它們的類型、為什么使用它們以及它們解決了什么類型的問題開始。然后我們在圖形模型的上下文中探索子問題，例如它們的表示、構建它們、學習它們的結構和參數，以及使用它們回答我們的推理查詢。

這本書試圖提供足夠的理論信息，然后使用代碼示例窺視幕后，以了解一些算法是如何實現的。代碼示例還提供了一個方便的模板，用于構建圖形模型和回答概率查詢。在文獻中描述的許多種類的圖形模型中，這本書主要關注離散貝葉斯網絡，偶爾也有來自馬爾科夫網絡的例子。

內容概述

• 第一章：概率論，涵蓋了理解圖形模型所需的概率論的概念。

• 第2章：有向圖形模型，提供了關于貝葉斯網絡的信息，他們的屬性相關的獨立性，條件獨立性，和D分離。本章使用代碼片段加載貝葉斯網絡并理解其獨立性。

• 第三章：無向圖模型，介紹了馬爾可夫網絡的性質，馬爾可夫網絡與貝葉斯網絡的區別，以及馬爾可夫網絡的獨立性。

• 第四章：結構學習，涵蓋了使用數據集來推斷貝葉斯網絡結構的多種方法。我們還學習了結構學習的計算復雜性，并在本章使用代碼片段來學習抽樣數據集中給出的結構。

• 第5章：參數學習，介紹了參數學習的最大似然法和貝葉斯方法。

• 第6章：使用圖形模型的精確推理，解釋了精確推理的變量消除算法，并探索了使用相同算法回答我們的推理查詢的代碼片段。

• 第7章：近似推理方法，探討了網絡太大而無法進行精確推理的近似推理。我們還將通過在馬爾科夫網絡上使用循環信念傳播運行近似推論的代碼樣本。

目錄

首先加速介紹R生態系統、編程語言和工具，包括R腳本和RStudio。通過使用許多例子和項目，這本書教你如何將數據導入R，以及如何使用R處理這些數據。一旦基礎扎實，《實用R 4》的其余部分將深入具體的項目和例子，從使用R和LimeSurvey運行和分析調查開始。接下來，您將使用R和MouselabWeb執行高級統計分析。然后，您將看到在沒有統計信息的情況下R如何工作，包括如何使用R自動化數據格式化、操作、報告和自定義函數。

本書的最后一部分討論了在服務器上使用R;您將使用R構建一個腳本，該腳本可以運行RStudio服務器并監視報表源的更改，以便在發生更改時向用戶發出警報。這個項目包括定期電子郵件提醒和推送通知。最后，您將使用R創建一個定制的個人最重要信息的每日綱要報告，例如天氣報告、每日日歷、待辦事項等等。這演示了如何自動化這樣一個過程，以便用戶每天早上導航到相同的web頁面并獲得更新的報告。

你將學到什么

• 設置并運行R腳本，包括在新機器上的安裝以及下載和配置R
• 使用RStudio Server將任何機器變成可從任何地方訪問的強大數據分析平臺
• 編寫基本的腳本并修改現有的腳本以滿足自己的需要。
• 在R中創建基本的HTML報告，根據需要插入信息
• 構建一個基本的R包并發布它

這本書是給誰的

• 建議您之前接觸過統計學、編程和SAS，但不是必需的。

機器學習已經成為許多商業應用和研究項目中不可或缺的一部分，但這一領域并不僅限于擁有廣泛研究團隊的大公司。如果您使用Python，即使是初學者，這本書也會教你構建自己的機器學習解決方案的實用方法。今天，有了所有可用的數據，機器學習應用程序只受限于你的想象力。

您將學習使用Python和scikit-learn庫創建成功的機器學習應用程序所需的步驟。兩位作者安德烈亞斯?穆勒(Andreas Muller)和薩拉?圭多(Sarah Guido)關注的是使用機器學習算法的實踐層面，而不是背后的數學。熟悉NumPy和matplotlib庫將有助于您從本書獲得更多信息。

通過這本書，你會學到 :

• 機器學習的基本概念和應用
• 廣泛應用的機器學習算法的優缺點
• 如何表示機器學習處理過的數據，包括關注哪些數據方面
• 先進的模型評估和參數調整方法
• 用于鏈接模型和封裝工作流的管道概念
• 處理文本數據的方法，包括特定于文本的處理技術
• 提高機器學習和數據科學技能的建議

概率圖模型是機器學習中的一種技術，它使用圖論的概念來簡明地表示和最佳地預測數據問題中的值。

圖模型為我們提供了在數據中發現復雜模式的技術，廣泛應用于語音識別、信息提取、圖像分割和基因調控網絡建模等領域。

這本書從概率論和圖論的基礎開始，然后繼續討論各種模型和推理算法。所有不同類型的模型都將與代碼示例一起討論，以創建和修改它們，并在它們上運行不同的推理算法。有一整章是關于樸素貝葉斯模型和隱馬爾可夫模型的。這些模型已經通過實際例子進行了詳細的討論。

你會學到什么

• 掌握概率論和圖論的基本知識
• 使用馬爾可夫網絡
• 實現貝葉斯網絡
• 圖模型中的精確推理技術，如變量消除算法
• 了解圖模型中的近似推理技術，如消息傳遞算法

圖模型中的示例算法 通過真實的例子來掌握樸素貝葉斯的細節 使用Python中的各種庫部署PGMs 獲得隱馬爾可夫模型的工作細節與現實世界的例子

詳細 概率圖模型是機器學習中的一種技術，它使用圖論的概念來簡潔地表示和最佳地預測數據問題中的值。在現實問題中，往往很難選擇合適的圖模型和合適的推理算法，這對計算時間和精度有很大的影響。因此，了解這些算法的工作細節是至關重要的。

這本書從概率論和圖論的基礎開始，然后繼續討論各種模型和推理算法。所有不同類型的模型都將與代碼示例一起討論，以創建和修改它們，并在它們上運行不同的推理算法。有一個完整的章節專門討論最廣泛使用的網絡樸素貝葉斯模型和隱馬爾可夫模型(HMMs)。這些模型已經通過實際例子進行了詳細的討論。

風格和方法 一個易于遵循的指南，幫助您理解概率圖模型使用簡單的例子和大量的代碼例子，重點放在更廣泛使用的模型。

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。

本書通過提供真實的案例研究和示例，為使用Python庫進行機器學習提供了堅實的基礎。它涵蓋了諸如機器學習基礎、Python入門、描述性分析和預測分析等主題。包括高級機器學習概念，如決策樹學習、隨機森林、增強、推薦系統和文本分析。這本書在理論理解和實際應用之間采取了一種平衡的方法。所有的主題都包括真實世界的例子，并提供如何探索、構建、評估和優化機器學習模型的逐步方法。

這本教科書解釋的概念和技術需要編寫的程序，可以有效地處理大量的數據。面向項目和課堂測試，這本書提出了一些重要的算法，由例子支持，給計算機程序員面臨的問題帶來意義。計算復雜性的概念也被介紹，演示什么可以和不可以被有效地計算，以便程序員可以對他們使用的算法做出明智的判斷。特點:包括介紹性和高級數據結構和算法的主題，與序言順序為那些各自的課程在前言中提供; 提供每個章節的學習目標、復習問題和編程練習，以及大量的說明性例子; 在相關網站上提供可下載的程序和補充文件，以及作者提供的講師資料; 為那些來自不同的語言背景的人呈現Python的初級讀本。

這本書提供 訪問Spark平臺的真實文檔和示例，以構建大型企業級機器學習應用程序。

在過去的十年里，機器學習取得了一系列驚人的進步。這些突破正在影響我們的日常生活，并對每個行業產生影響。下一代機器學習Spark提供了Spark和Spark MLlib的介紹，并在標準Spark MLlib庫之外，向更強大的第三方機器學習算法和庫邁進。在這本書的結尾，你將能夠通過許多實際的例子和有洞察力的解釋將你的知識應用到現實世界的用例中

• 介紹機器學習、Spark和Spark MLlib 2.4.x
• 使用XGBoost4J Spark和LightGBM庫在Spark上實現閃電般的快速漸變增強
• 用Spark的隔離林算法檢測異常
• 使用支持多種語言的Spark NLP和Stanford CoreNLP庫
• 使用Alluxio內存數據加速器for Spark優化ML工作負載
• 使用GraphX和GraphFrames進行圖形分析
• 利用卷積神經網絡進行圖像識別
• 利用Keras框架和Spark分布式深度學習庫

這本書是給誰的

數據科學家和機器學習工程師，他們希望將自己的知識提升到一個新的水平，使用Spark和更強大的下一代算法和庫，而不是標準Spark MLlib庫中提供的；同時也是有抱負的數據科學家和工程師的入門書，他們需要機器學習的入門知識，Spark，SparkMLlib。