看到第38章了，整體感覺解釋詳細，例子豐富；關於Python語言本身的講解全面詳盡而又循序漸進不斷重復，同時詳述語言現象背后的機制和原理；除語言本身，還包含編程實踐和設計以及高級主題。邊看邊寫代碼。不然看了會忘，也不會發現細節問題。邊看邊梳理總結。先看代碼，再看文字解釋。因為Python本來 ...

學習R有不會的就查工具書《R數據科學》， 工具不是重點，創造價值才是目的。具體到數據科學，表現形式往往是提供解決方案或者做出某種決策。至於使用什么語言，采用什么工具，不本質。用 R 還是 Python 或者是 Julia， 都可以。 工具會影響單位時間內產出的效率。典型的數據分析場景下，生產力 ...

學習深度學習時，我想《Python深度學習》應該是大多數機器學習愛好者必讀的書。書最大的優點是框架性，能提供一個“整體視角”，在腦中建立一個完整的地圖，知道哪些常用哪些不常用，再據此針對性地查漏補缺就比較方便了，而如果直接查文檔面對海量的API往往會無所適從。 全書分為兩大部分，第一部分是對於深度 ...

我們知道，TensorFlow是比較流行的深度學習框架，除了看手冊文檔外，推薦大家看看《Tensorflow深度學習》，共分5方面內容：基礎知識、關鍵模塊、算法模型、內核揭秘、生態發展。前兩方面由淺入深地介紹了TensorFlow 平台，算法模型方面依托TensorFlow 講解深度學習模型，內核 ...

探索機器學習，使用Scikit-Learn全程跟蹤一個機器學習項目的例子；探索各種訓練模型；使用TensorFlow庫構建和訓練神經網絡，深入神經網絡架構，包括卷積神經網絡、循環神經網絡和深度強化學習，學習可用於訓練和縮放深度神經網絡的技術。 主要分為兩個部分。第一部分為第1章到第8章，涵蓋 ...

對於初步接觸編程語言的朋友，推薦看一看《父與子的編程之旅第2版》，對於完全編程零基礎的很友好！ 圖文並茂，過多的文字堆壘很容易讓人產生厭倦情緒，也更容易讓人產生放棄的想法。使用了大量插圖，凡是稍顯復雜 ...

如果有一定的數據分析與機器學習理論與實踐基礎，《Python數據科學手冊》這本書是絕佳選擇。 是對以數據深度需求為中心的科學、研究以及針對計算和統計方法的參考書。很友好實用，結構很清晰。但不適合數據分析的入門的學習人員，尤其matplotlib與機器學習部分，雖點到為止切到要害，但沒有一定的基礎 ...

下載地址1：網盤下載 下載地址2：網盤下載，提取碼：5nso 《流暢的Python》（官方高清中文版PDF+高清英文版PDF+源代碼） 官方高清中文版PDF，632頁，帶目錄書簽，文字能夠復制粘貼； 高清英文版PDF，766頁，帶目錄書簽，文字能夠復制粘貼 ...