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前言

計算機是如何解決問題的?你的小GPS怎么能在無數可能的路線中找到最快的到達目的地的路線，而且只需要幾秒鐘?當你在網上購物時，如何保護你的信用卡號碼不被人截獲? 這些問題的答案，以及其他許多問題的答案，就是算法。我寫這本書是為了為你解開算法的奧秘。我與人合著了教科書《算法導論》。這是一本神奇的書(當然，我是有偏見的)，但它在某些方面相當專業。這本書不是算法導論。甚至都不是教科書。它既不廣泛也不深入計算機算法領域，它沒有規定地教授設計計算機算法的技術，它包含為讀者解決一個問題或練習。那么這本書到底是什么呢? 這是一個你可以開始的地方，如果

• 你對計算機如何解決問題感興趣。
• 你想知道如何評估這些解決方案的質量。
• 你想知道計算中的問題和解決問題的方法是如何與非計算機世界相聯系的。
• 你可以處理一些數學問題，而且你沒有必要編寫過計算機程序(盡管編寫過程序也無妨)。

一些關于計算機算法的書是概念性的，很少有技術細節。有些書充滿了技術上的精確性。有些介于兩者之間。每一種類型的書都有自己的位置。我會把這本書放在中間類別。是的，它有一些數學，而且在某些地方變得相當精確，但我避免深入討論細節(除了可能在書的最后，我無法控制自己)。 我覺得這本書有點像一道開胃菜。假設你去一家意大利餐館點了一份開胃菜，吃完再決定是否點剩下的菜。它來了，你吃了它。也許你不喜歡開胃菜，決定不點別的。也許你喜歡它，但是它讓你覺得很飽，所以你不需要點其他東西。也許你喜歡開胃菜，但它并沒有填飽你的肚子，你期待著這頓飯剩下的部分。把這本書當作開胃菜，我希望能得到后兩種結果中的一種: 要么你讀了這本書，感到滿意，覺得沒必要再深入研究算法的世界; 或者你非常喜歡你在這里讀到的東西，想要了解更多。每一章的結尾都有一個標題為“進一步閱讀”的章節，它將引導你閱讀深入主題的書籍和文章。

你能從這本書中學到什么?

我不能告訴你你將從這本書中學到什么。以下是我想讓你從這本書中學到的東西：

• 計算機算法是什么，描述它們的一種方式，以及如何評估它們。
• 在計算機中搜索信息的簡單方法。
• 在計算機中重新排列信息，使其按規定順序排列的方法。(我們稱這個任務為排序)
• 如何解決基本問題，我們可以在計算機中建模的數學結構稱為圖。在許多應用中，圖的建模公路網絡(其他路口十字路口有直接的道路,這些道路和多久?)，任務之間的依賴關系(任務必須先于其他任務?)，財務關系(所有世界貨幣之間的匯率是什么?),或人們之間的交互(誰知道誰?誰恨誰?哪個演員和哪個演員演了一部電影?)
• 如何解決關于文本字符字符串的問題。其中一些問題在生物學等領域有應用，其中字符代表堿基分子，字符串代表DNA結構。密碼學背后的基本原理。即使你自己從未加密過信息，你的電腦也可能加密過(比如你在網上購物時)。數據壓縮的基本思想，遠遠超出了“f u cn rd th u cn gt a gd jb n gd pay”。
• 有些問題很難在合理的時間內用電腦解決，或者至少沒有人知道如何解決。

目錄

1. What Are Algorithms and Why Should You Care?（什么是算法?你為什么要關心它?）
2. How to Describe and Evaluate Computer Algorithms（如何描述和評估計算機算法?）
3. Algorithms for Sorting and Searching（排序和搜索算法）
4. A Lower Bound for Sorting and How to Beat It（排序的下界以及如何超越它）
5. Directed Acyclic Graphs（有向無環圖）
6. Shortest Paths（最短路徑）
7. Algorithms on Strings（字符串算法）
8. Foundations of Cryptography（密碼學基礎）
9. Data Compression（數據壓縮）
10. Hard? Problems（難？問題）

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

統計學習是一套以復雜數據建模和數據理解為目的的工具集，是近期才發展起來的統計學的一個新領域。本書出自統計學習領域聲名顯赫的幾位專家，結合R語言介紹了分析大數據必不可少的工具，提供一些重要的建模和預測技術，并借助豐富的實驗來解釋如何用R語言實現統計學習方法。論題包括線性回歸、分類、重抽樣方法、壓縮方法、基于樹的方法、支持向量機、聚類等，作者借助彩圖和實際案例直觀解釋這些方法。為了讀者更好地理解書中內容，每章后還配有豐富的概念性和應用性練習題。

　　書中內容與《The Elements of Statistical Learning》的大部分內容相同，但是本書起點低，弱化了數學推導的細節，更注重方法的應用，所以更適合作為入門教材。當然，這本《統計學習導論》不僅是優秀的“統計學習”或“機器學習”課程的教材，也是數據挖掘、數據分析等相關從業者不可或缺的參考書。

Gareth James　斯坦福大學統計學博士畢業，師從Trevor Hastie。現為南加州大學馬歇爾商學院統計學教授，美國統計學會會士，數理統計協會終身會員，新西蘭統計協會會員。《Statistica Sinica》、《Applications and Case Studies》、《Theory and Methods》等期刊的副主編。

　　Daniela Witten　斯坦福大學統計學博士畢業，師從Robert Tibshirani。現為華盛頓大學生物統計學副教授，美國統計學會和國際數理統計協會會士，《Journal of Computational and Graphical Statistics》和《Biometrika》等期刊副主編。

　　Trevor Hastie　美國統計學家和計算機科學家，斯坦福大學統計學教授，英國皇家統計學會、國際數理統計協會和美國統計學會會士。Hastie參與開發了 R 中的大部分統計建模軟件和環境，發明了主曲線和主曲面。

　　Robert Tibshirani　斯坦福大學統計學教授，國際數理統計協會、美國統計學會和加拿大皇家學會會士，1996年COPSS總統獎得主，提出lasso方法。Hastie和Tibshirani都是統計學習領域的泰山北斗，兩人合著《The Elements of Statistical Learning》，還合作講授斯坦福大學的公開課《統計學習》。 　

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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。

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。

這本書在對算法工作原理的高層次理解和對優化模型的具體細節的了解之間找到一個平衡點。這本書將給你的信心和技能時，開發所有主要的機器學習模型。在這本Pro機器學習算法中，您將首先在Excel中開發算法，以便在用Python/R實現模型之前，實際了解可以在模型中調優的所有細節。

你將涵蓋所有主要的算法:監督和非監督學習，其中包括線性/邏輯回歸;k - means聚類;主成分分析;推薦系統;決策樹;隨機森林;“GBM”;和神經網絡。您還將通過CNNs、RNNs和word2vec等文本挖掘工具了解最新的深度學習。你不僅要學習算法，還要學習特征工程的概念來最大化模型的性能。您將看到該理論與案例研究，如情緒分類，欺詐檢測，推薦系統，和圖像識別，以便您得到最佳的理論和實踐為工業中使用的絕大多數機器學習算法。在學習算法的同時，您還將接觸到在所有主要云服務提供商上運行的機器學習模型。

你會學到什么？

• 深入了解所有主要的機器學習和深度學習算法
• 充分理解在構建模型時要避免的陷阱
• 在云中實現機器學習算法
• 通過對每種算法的案例研究，采用動手實踐的方法
• 學習集成學習的技巧，建立更精確的模型
• 了解R/Python編程的基礎知識和Keras深度學習框架

這本書是給誰看的

希望轉換到數據科學角色的業務分析師/ IT專業人員。想要鞏固機器學習知識的數據科學家。

//www.manning.com/books/mastering-large-datasets-with-python

現代數據科學解決方案需要簡潔、易于閱讀和可伸縮。在《用Python掌握大型數據集》一書中，作者J.T. Wolohan向您介紹了如何使用Python編碼的功能影響方法來處理小型項目并對其進行擴展。您將探索有助于清晰性和可伸縮性的方法和內置Python工具，比如高性能并行方法，以及支持高數據吞吐量的分布式技術。本實用教程中豐富的實踐練習將為任何大型數據科學項目鎖定這些基本技能。

對這項技術

當應用于大量文件或分布式數據集時，在筆記本大小的數據上運行良好的編程技術可能會變慢，甚至完全失敗。通過掌握強大的map和reduce范型，以及支持它的基于python的工具，您可以編寫以數據為中心的應用程序，這些應用程序可以有效地擴展，而不需要在需求發生變化時重寫代碼庫。

關于這本書

使用Python掌握大型數據集教會您編寫可以處理任何大小的數據集的代碼。您將從筆記本大小的數據集開始，這些數據集通過將大任務分解為可以同時運行的小任務來教會您并行化數據分析。然后將這些程序擴展到云服務器集群上的工業級數據集。有了map和reduce范型，您將探索像Hadoop和PySpark這樣的工具來有效地處理大量的分布式數據集，使用機器學習加速決策制定，并使用AWS S3簡化數據存儲。

里面有什么

• 對map和reduce范例的介紹

• 并行化與多處理模塊框架

• 分布式計算的Hadoop和Spark

• 運行AWS作業來處理大型數據集

【導讀】Python現在是編程首選語言，但是面向數據科學家的Python的教程并非那么好上手。最近Wenqiang Feng, Xu Gao and Upendra Madam三位數據科學家撰寫了一本《給數據科學家的Python技能秘籍》，簡明扼要，非常實用，使用與數據科學家相關的詳細演示代碼和示例來共享一些用于數據科學家工作的有用python技巧，值得放在身旁學習查看！

地址： //runawayhorse001.github.io/PythonTipsDS/pd.html

為什么寫這本筆記？

不管你喜歡與否，Python一直是最流行的編程語言之一。我已經使用Python將近4年了。坦白地說，在第一次使用Python時，我并沒有被它所吸引。在開始工作后，我不得不使用Python。漸漸地，我認識到了Python的優雅之處，并將其作為我的主要編程語言之一。但我相信:

• 大多數強調編程的Python書籍或教程會淹沒新入門的用戶。

• 雖然大多數用于數據科學家或數據分析的Python書籍或教程都沒有涵蓋工程師方面的一些基本技能。

所以我想保留一些有價值的建議，這些建議在我的日常工作中得到了廣泛的應用。

Fundamentals of Python Programming