Python教程

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资源名称：Python机器学习 完整pdf 第1章 赋予计算机学习数据的能力11.1构建智能机器将数据转化为知识11.2 机器学习的三种不同方法11.2.1 通过监督学习对未来事件进行预测21.2.2 通过强化学习解决交互式问题41.2.3 通过无监督学习发现数据本身潜在的结构41.2.4 基本术语及符号介绍51.3 构建机器学习系统的蓝图61.3.1 数据预处理61.3.2 选择预测模型类型并进行训练71.3.3 模型验证与使用未知数据进行预测81.4 Python在机器学习中的应用8本章小结9第2章 机器学习分类算法102.1 人造神经元—早期机器学习概览102.2 使用Python实现感知器学习算法132.3 自适应线性神经元及其学习的收敛性192.3.1 通过梯度下降最小化代价函数202.3.2 使用Python实现自适应线性神经元212.3.3 大规模机器学习与随机梯度下降25本章小结29第3章 使用scikit-learn实现机器学习分类算法303.1 分类算法的选择303.2 初涉scikit-learn的使用30使用scikit-learn训练感知器313.3 逻辑斯谛回归中的类别概率343.3.1 初识逻辑斯谛回归与条件概率343.3.2 通过逻辑斯谛回归模型的代价函数获得权重363.3.3 使用scikit-learn训练逻辑斯谛回归模型373.3.4 通过正则化解决过拟合问题393.4 使用支持向量机最大化分类间隔413.4.1 对分类间隔最大化的直观认识413.4.2 使用松弛变量解决非线性可分问题423.4.3 使用scikit-learn实现SVM443.5 使用核SVM解决非线性问题443.6 决策树483.6.1 最大化信息增益—获知尽可能准确的结果493.6.2 构建决策树523.6.3 通过随机森林将弱分类器集成为强分类器533.7 惰性学习算法—k-近邻算法54本章小结57第4章 数据预处理—构建好的训练数据集584.1 缺失数据的处理584.1.1 将存在缺失值的特征或样本删除594.1.2 缺失数据填充604.1.3 理解scikit-learn预估器的API604.2 处理类别数据614.2.1 有序特征的映射614.2.2...

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资源名称：Python网络爬虫实战 胡松涛 完整高清 PDF 本书从Python的安装开始，详细讲解了Python从简单程序延伸到Python网络爬虫的全过程。本书从实战出发，根据不同的需求选取不同的爬虫，有针对性地讲解了几种Python网络爬虫。本书共8章，涵盖的内容有Python语言的基本语法、Python常用IDE的使用、Python第三方模块的导入使用、Python爬虫常用模块、Scrapy爬虫、Beautiful Soup爬虫、Mechanize模拟浏览器和Selenium模拟浏览器。本书所有源代码已上传网盘供读者下载。本书内容丰富，实例典型，实用性强。适合Python网络爬虫初学者、数据分析与挖掘技术初学者，以及高校及培训学校相关专业的师生阅读。 资源截图：

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资源名称：Python入门经典 以解决计算问题为导向的Python编程实践 中文PDF 第一部分关于计算机的思考 第0章计算机科学研究 第二部分开始编程 第1章入门 第2章控制语句 第3章算法和程序开发 第三部分组织：数据结构和函数 第4章字符串 第5章函数快速入门 第6章列表和元组 第7章深入了解函数 第8章字典和集合 第9章文件 第10章程序开发进阶 第四部分类：自定义数据结构和算法 第11章类 第12章类进阶 第13章使用类开发程序 第五部分成为更好的程序员 第14章异常和异常处理 第15章测试 第16章递归：另一种控制机制  资源截图：

资源名称：Python参考手册 第4版 修订版 中文pdf 第一部分 Python语言第1章 Python简介 2第2章 词汇和语法约定 20第3章 类型与对象 26第4章 运算符与表达式 52第5章 程序结构与控制流 65第6章 函数与函数编程 75第7章 类与面向对象编程 96第8章 模块、包与分发 118第9章 输入与输出 129第10章 执行环境 142第11章 测试、调试、探查与调优 149第二部分 Python库第12章 内置函数和异常 164第13章 Python运行时服务 178第14章 数学运算 197第15章 数据结构、算法与代码简化 209第16章 字符串和文本处理 225第17章 Python数据库访问 241第18章 文件和目录处理 254第19章 操作系统服务 268第20章 线程与并发性...

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