看到第38章了，整体感觉解释详细，例子丰富；关于Python语言本身的讲解全面详尽而又循序渐进不断重复，同时详述语言现象背后的机制和原理；除语言本身，还包含编程实践和设计以及高级主题。边看边写代码。不然看了会忘，也不会发现细节问题。边看边梳理总结。先看代码，再看文字解释。因为Python本来 ...

学习R有不会的就查工具书《R数据科学》， 工具不是重点，创造价值才是目的。具体到数据科学，表现形式往往是提供解决方案或者做出某种决策。至于使用什么语言，采用什么工具，不本质。用 R 还是 Python 或者是 Julia， 都可以。 工具会影响单位时间内产出的效率。典型的数据分析场景下，生产力 ...

学习深度学习时，我想《Python深度学习》应该是大多数机器学习爱好者必读的书。书最大的优点是框架性，能提供一个“整体视角”，在脑中建立一个完整的地图，知道哪些常用哪些不常用，再据此针对性地查漏补缺就比较方便了，而如果直接查文档面对海量的API往往会无所适从。 全书分为两大部分，第一部分是对于深度 ...

我们知道，TensorFlow是比较流行的深度学习框架，除了看手册文档外，推荐大家看看《Tensorflow深度学习》，共分5方面内容：基础知识、关键模块、算法模型、内核揭秘、生态发展。前两方面由浅入深地介绍了TensorFlow 平台，算法模型方面依托TensorFlow 讲解深度学习模型，内核 ...

探索机器学习，使用Scikit-Learn全程跟踪一个机器学习项目的例子；探索各种训练模型；使用TensorFlow库构建和训练神经网络，深入神经网络架构，包括卷积神经网络、循环神经网络和深度强化学习，学习可用于训练和缩放深度神经网络的技术。 主要分为两个部分。第一部分为第1章到第8章，涵盖 ...

对于初步接触编程语言的朋友，推荐看一看《父与子的编程之旅第2版》，对于完全编程零基础的很友好！ 图文并茂，过多的文字堆垒很容易让人产生厌倦情绪，也更容易让人产生放弃的想法。使用了大量插图，凡是稍显复杂 ...

如果有一定的数据分析与机器学习理论与实践基础，《Python数据科学手册》这本书是绝佳选择。 是对以数据深度需求为中心的科学、研究以及针对计算和统计方法的参考书。很友好实用，结构很清晰。但不适合数据分析的入门的学习人员，尤其matplotlib与机器学习部分，虽点到为止切到要害，但没有一定的基础 ...

下载地址1：网盘下载 下载地址2：网盘下载，提取码：5nso 《流畅的Python》（官方高清中文版PDF+高清英文版PDF+源代码） 官方高清中文版PDF，632页，带目录书签，文字能够复制粘贴； 高清英文版PDF，766页，带目录书签，文字能够复制粘贴 ...