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Python基础教程（第3版）
23人今日阅读 推荐值 82.4%
本书包括Python程序设计的方方面面：首先从Python的安装开始，随后介绍了Python的基础知识和基本概念，包括列表、元组、字符串、字典以及各种语句；然后循序渐进地介绍了一些相对高级的主题，包括抽象、异常、魔法方法、属性、迭代器；此后探讨了如何将Python与数据库、网络、C语言等工具结合使用，从而发挥出Python的强大功能，同时介绍了Python程序测试、打包、发布等知识；最后，作者结合前面讲述的内容，按照实际项目开发的步骤向读者介绍了10个具有实际意义的Python项目的开发过程。
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Python数据结构与算法分析（第2版）
20人今日阅读 推荐值 88.9%
了解数据结构与算法是透彻理解计算机科学的前提。随着Python日益广泛的应用，Python程序员需要实现与传统的面向对象编程语言相似的数据结构与算法。本书是用Python描述数据结构与算法的开山之作，汇聚了作者多年的实战经验，向读者透彻讲解在Python环境下，如何通过一系列存储机制高效地实现各类算法。通过本书，读者将深刻理解Python数据结构、递归、搜索、排序、树与图的应用，等等。
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零基础入门学习Python（第2版）
20人今日阅读 推荐值 78.9%
本书提倡理解为主，应用为王。因此，只要有可能，小甲鱼（注：作者）都会通过生动的实例来让大家理解概念。虽然这是一本入门书籍，但本书的“野心”并不止于“初级水平”的教学。本书前半部分首先讲解基础的Python 3语法知识，包括列表、元组、字符串、字典以及各种语句；之后循序渐进地介绍一些相对高级的主题，包括抽象、异常、魔法方法以及属性迭代器。后半部分则围绕着Python 3在爬虫、界面开发和游戏开发上的应用，通过实例引导读者进行深入学习和探究，既富有乐趣，又锻炼了读者的动手能力。本书适合学习Python 3的入门读者，也适合对编程一无所知，但渴望用编程改变世界的朋友们。
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Python机器学习基础教程
19人今日阅读 推荐值 84.5%
本书是机器学习入门书，以Python语言介绍。主要内容包括：机器学习的基本概念及其应用；实践中最常用的机器学习算法以及这些算法的优缺点；在机器学习中待处理数据的呈现方式的重要性，以及应重点关注数据的哪些方面；模型评估和调参的高级方法，重点讲解交叉验证和网格搜索；管道的概念；如何将前面各章的方法应用到文本数据上，还介绍了一些文本特有的处理方法。
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Python与量化投资：从基础到实战
9人今日阅读
本书主要讲解如何利用Python进行量化投资，包括对数据的获取、整理、分析挖掘、信号构建、策略构建、回测、策略分析等。本书也是利用Python进行数据分析的指南，有大量的关于数据处理分析的应用，并将重点介绍如何高效地利用Python解决投资策略问题。本书分为Python基础和量化投资两大部分：Python基础部分主要讲解Python软件的基础、各个重要模块及如何解决常见的数据分析问题；量化投资部分在Python基础部分的基础上，讲解如何使用优矿（uqer.io）回测平台实现主流策略及高级定制策略等。
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机器学习算法的数学解析与Python实现
8人今日阅读 推荐值 82.8%
学习机器学习的动机很多，可能是实际工作需要，可能是兴趣爱好，也可能是学业要求，从每种动机的角度看，这个问题都可能有不同的答案。我认同许多人所说的求知不能太功利这一观点，不过大家的时间和精力毕竟有限，就算不去追求投入产出比，至少也应该有一个学这门知识想要达到的目的。机器学习是更偏重于应用的学问，在当下的发展也确实使得机器学习越来越像一门技能，而不仅仅是技术。初学算法时我最想学的是里面的“最强算法”，不过在第1章我将介绍，机器学习算法没有最强的，只有最合适的，对于不同的问题，对应会有不同的最合适算法。所以，我们更需要关注的应该是问题，而不是算法本身。在本书中我选择介绍市面上成熟的机器学习算法包，通过现成的算法包，就能够根据实际要解决的问题直接选择所需要的机器学习算法，从而把注意力集中在对不同算法的选择上。本书的目标读者是想要学习机器学习的学生、程序员、研究人员或者爱好者，以及想要知道机器学习是什么、为什么和怎么用的所有读者。本书第1章介绍机器学习总体背景，第2章介绍配置环境，第3章到第10章彼此独立，每一章介绍一种具体的机器学习算法，读者可以直接阅读想要了解的算法，第11章介绍了集成学习方法，这是一种组合机器学习算法的方法，也是当前在实际使用中常见又十分有效的提升性能的做法。
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算法精粹：经典计算机科学问题的Python实现
8人今日阅读 推荐值 70.9%
本书是一本面向中高级程序员的算法教程，借助Python语言，用经典的算法、编码技术和原理来求解计算机科学的一些经典问题。全书共9章，不仅介绍了递归、结果缓存和位操作等基本编程组件，还讲述了常见的搜索算法、常见的图算法、神经网络、遗传算法、k均值聚类算法、对抗搜索算法等，运用了类型提示等Python高级特性，并通过各级方案、示例和习题展开具体实践。 本书将计算机科学与应用程序、数据、性能等现实问题深度关联，定位独特，示例经典，适合有一定编程经验的中高级Python程序员提升用Python解决实际问题的技术、编程和应用能力。
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程序员数学：用Python学透线性代数和微积分
50人今日阅读 推荐值 84.4%
代码和数学是相知相惜的好伙伴，它们基于共同的理性思维，数学公式的推导可以自然地在编写代码的过程中展开。本书带领程序员使用自己熟知的工具，即代码，来理解机器学习和游戏设计中的数学知识。通过Python代码和200多个小项目，读者将掌握二维向量、三维向量、矩阵变换、线性方程、微积分、线性回归、logistic回归、梯度下降等知识。
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Effective Python：编写高质量Python代码的90个有效方法（原书第2版）
41人今日阅读 推荐值 90.3%
本书可以帮你掌握真正的Pythonic编程方式，令你能够完全发挥出Python语言的强大功能，并写出健壮而高效的代码。Scott Meyers在畅销书《Effective C++》中开创了一种以使用场景为主导的精练教学方式，本书作者Brett Slatkin就以这种方式汇聚了90条实践原则、开发技巧和便捷方案，并以实用的代码范例来解释它们。Slatkin根据自己在Google公司多年开发Python基础架构所积累的经验，揭示Python语言中一些鲜为人知的微妙特性，并给出了能够改善代码功能及运行效率的习惯用法。通过本书，你能够了解到解决关键编程任务所用的奇妙方式，并学会编写易于理解、便于维护且利于改进的代码。
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论人类不平等的起源和基础（果麦经典）
36人今日阅读 推荐值 76.0%
本书采用1876年典藏版法文原著，在此版本上进行翻译。译文尊重卢梭当年应第戎学院征文而执笔的写作原意和部分词汇的专业用法，更加精准流畅。开篇导读，帮助读者对卢梭以及对这部著作进行一个提纲概括式的了解，减轻名著入门难的障碍。本版新增卢梭当时于论文写成后又添加的19个补充注释，使读者更加全面的了解卢梭在写作过程中的哲学思辨，延伸的知识也令本著作更加立体。还收录当年日内瓦著名博物学家博纳(Bonnet)以菲洛普利(Philopolis)的笔名写信反对《论人类不平等的起源和基础》后，卢梭亲自雄辩答复博纳质疑的回信，是值得收藏的经典版本。
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