Python教程

资源名称：零起点PYTHON足彩大数据与机器学习实盘分析 内容简介： 《零起点Python足彩大数据与机器学习实盘分析》采用Python编程语言、Pandas数据分析模块、机器学习和人工智能算法，对足彩大数据进行实盘分析。设计并发布了开源大数据项目zc-dat足彩数据包，汇总了2010—2016年全球5万余场足球比赛的赛事和赔率数据，包括威廉希尔、澳门、立博、Bet365、Interwetten、SNAI、皇冠、易胜博、伟德、必发等各大赔率公司。介绍了如何使用Python语言抓取网页数据，下载更新zc-dat足彩数据包，并预测分析比赛获胜球队的取胜概率，同时提出了检测人工智能算法优劣的“足彩图灵”法则。 作者简介： 何海群，网名：字王，CHRD前海智库CTO，《中华大字库》发明人，出版书籍20余部，在人工智能、数据分析等方面具有20年一线专业经验；zwPython开发平台、zwQuant量化软件设计师，中国“Python创客”项目和“Python产业联盟”发起人，国内Python量化课程：《Python量化实盘 魔鬼训练营》创始人，极宽量化开源团队的创始人。 1990年，发明国内VR数据手套并获得专利授权，被业界称为“中国VR之父”；1992年，论文《人工智能与中文字型设计》入选《广东青年科学家文集》，现已成为中文字库行业三大基础建模理论之一；1997年，出版国内首部网络经济专著《网络商战》；2008年，在北京联合创办国内4A级网络公关公司，服务过200余家国际五百强企业，被公关协会誉为：中国网络公关事业的开创者与启蒙者；2012年，发布国内自主研发的智能中文字库设计软件《x2ttf涂鸦造字》，全功能全免费公益软件；2016年，推出国内首套纯python开源量化软件：zwQuant，以及国内Tick级别开源金融大数据项目：zwDat金融数据包。 研究成果有：“小数据”理论，快数据模型，黑天鹅算法，GPU超算工作站、MTRD多节点超算集群算法、“1+N”网络传播模型、人工智能“足彩图灵法则”等。 资源目录： 第1章 足彩与数据分析 1 1.1 “阿尔法狗”与足彩 1 1.2 案例1-1：可怕的英国足球 3 1.3 关于足彩的几个误区 7 1.4 足彩·大事件 8 1.5 大数据图灵（足彩）原则 10 1.6 主要在线彩票资源 11 1.7 主要在线足彩数据源 15 1.8 足彩基础知识 17 1.9 学习路线图 18 第2章 开发环境 19 2.1 数据分析首选Python 19 2.1.1...

资源名称：Ansible快速入门 技术原理与实战 完整pdf 第1章 Ansible介绍 第2章 Ansible入门 第3章 Ansible进阶 第4章 Ansible Playbook杂谈 第5章 role和Ansible Galaxy 第6章 Ansible Tower   资源截图：

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资源名称：斯坦福大学机器学习课程原始讲义 英文pdf 资源截图：

资源名称：Python全栈数据工程师养成攻略 中文pdf 第1章 写在前面第2章 学会Python第3章 获取数据第4章 存储数据第5章 静态可视化第6章 自然语言理解第7章 Web基础第8章 Web进阶第9章 动态可视化第10章 机器学习第11章 深度学习第12章 数据的故事 资源截图：

资源名称：Python高性能编程 中文pdf 第1章　理解高性能Python　1第2章　通过性能分析找到瓶颈　15第3章　列表和元组　58第4章　字典和集合　69第5章　迭代器和生成器　84第6章　矩阵和矢量计算　94第7章　编译成C　126第8章　并发　171第9章　multiprocessing模块　193第10章　集群和工作队列　251第11章　使用更少的RAM　273第12章　现场教训　311 资源截图：

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资源名称：从Excel到Python:数据分析进阶指南 pdf 第1章 生成数据表 第2章 数据表检查第3章 数据表清洗第4章 数据预处理第5章 数据提取第6章 数据筛选第7章 数据汇总第8章 数据统计第9章 数据输出 资源截图：

资源名称：Python学习手册 第5版 [鲁特兹] PDF Part I．Getting Started Part II．Types and Operations Part III．Statements and Syntax Part IV．Functions and Generators Part V．Modules and Packages Part VI．Classes and OOP Part VII．Exceptions and Tools Part VIII．Advanced Topics Part IX．Appendixes 资源截图：

资源名称：Python机器学习和算法高级版视频教程 教程目录： 00、课程介绍 01、机器学习的数学基础1 – 数学分析 02、数学基础2 – 数理统计与参数估计 03、数学基础3 – 矩阵和线性代数 04、数学基础4 – 凸优化 05、Python基础及其数学库的使用 06、Python基础及其机器学习库的使用 07、回归 08、回归实践 09、决策树和随机森林 10、随机森林实践 11、提升 12、XGBoost 13、SVM 14、SVM实践 15、聚类 16、聚类实践 17、EM算法 18、EM算法实践 19、贝叶斯网络 20、朴素贝叶斯实践 21、主题模型LDA 22、LDA实践 23、隐马尔科夫模型HMM 24、HMM实践