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资源名称：Python算法教程 内容简介： 本书用Python语言来讲解算法的分析和设计。本书主要关注经典的算法，但同时会为读者理解基本算法问题和解决问题打下很好的基础。全书共11章。分别介绍了树、图、计数问题、归纳递归、遍历、分解合并、贪心算法、复杂依赖、Dijkstra算法、匹配切割问题以及困难问题及其稀释等内容。本书在每一章结束的时候均有练习题和参考资料，这为读者的自我检查以及进一步学习提供了较多的便利。在全书的最后，给出了练习题的提示，方便读者进行查漏补缺。 作者简介： Magnus Lie Hetland是一位经验丰富的Python程序员，他自20世纪90年代以来就一直在使用该语言。同时，他还是挪威科技大学的副教授，有着数十年的算法教学经验，是《Beginning Python》1一书的作者。 资源目录： 作者简介 版权声明 内容提要 技术评审人简介 译者简介 译者序 致谢 前言 第1章 引言 1.1 这是一本怎么样的书 1.2 为什么要读这本书 1.3 一些准备工作 1.4 本书主要内容 1.5 本章小结 1.6 如果您感兴趣 1.7 练习题 1.8 参考资料 第2章 基础知识 2.1　计算领域中一些核心理念 2.2　渐近记法 2.3　图与树的实现 2.4　请提防黑盒子 2.5　本章小结 2.6　如果您感兴趣 2.7　练习题 2.8　参考资料 第3章...

资源名称：Python机器学习经典实例 内容简介： 在如今这个处处以数据驱动的世界中，机器学习正变得越来越大众化。它已经被广泛地应用于不同领域，如搜索引擎、机器人、无人驾驶汽车等。本书首先通过实用的案例介绍机器学习的基础知识，然后介绍一些稍微复杂的机器学习算法，例如支持向量机、极端随机森林、隐马尔可夫模型、条件随机场、深度神经网络，等等。 本书是为想用机器学习算法开发应用程序的Python 程序员准备的。它适合Python 初学者阅读，不过熟悉Python 编程方法对体验示例代码大有裨益。 作者简介： 作者简介： Prateek Joshi 人工智能专家，重点关注基于内容的分析和深度学习，曾在英伟达、微软研究院、高通公司以及硅谷的几家早期创业公司任职。 译者简介： 陶俊杰 长期从事数据分析工作，酷爱Python，每天都和Python面对面，乐此不疲。本科毕业于北京交通大学机电学院，硕士毕业于北京交通大学经管学院。曾就职于中国移动设计院，目前在京东任职。 陈小莉 长期从事数据分析工作，喜欢Python。本科与硕士毕业于北京交通大学电信学院。目前在中科院从事科技文献与专利分析工作。 资源目录： 第1章　监督学习　　1 1.1　简介　　1 1.2　数据预处理技术　　2 1.2.1　准备工作　　2 1.2.2　详细步骤　　2 1.3　标记编码方法　　4 1.4　创建线性回归器　　6 1.4.1　准备工作　　6 1.4.2　详细步骤　　7 1.5　计算回归准确性　　9 1.5.1　准备工作　　9 1.5.2　详细步骤　　10 1.6　保存模型数据　　10 1.7　创建岭回归器　　11 1.7.1　准备工作　　11 1.7.2　详细步骤　　12 1.8　创建多项式回归器　　13 1.8.1　准备工作　　13 1.8.2　详细步骤　　14 1.9　估算房屋价格　　15 1.9.1　准备工作　　15 1.9.2　详细步骤　　16 1.10　计算特征的相对重要性　　17 1.11　评估共享单车的需求分布　　19 1.11.1　准备工作　　19 1.11.2　详细步骤　　19 1.11.3　更多内容　　21 第2章　创建分类器　　24...