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關(guān)于Python,程序江湖里從不缺少金句：「人生苦短，我用Python！」「學(xué)完P(guān)ython，便可上天！」，而最近這些話從調(diào)侃正在變?yōu)槭聦崳?/p> 上周，PYPL(編程語言受歡迎程度) 四月官方榜單已發(fā)布，Python榮獲NO.1，相比去年 4 月份，今年上漲了 5.2%，成績頗為亮眼， 從去年開始，Python就開始霸占榜單長達(dá)1年，成為編程市場上份額最高的語言！ 今天小編帶來了6本Python和python機器學(xué)習(xí)相關(guān)新書，如果你喜歡，歡迎收藏。  書名： 《從零開始學(xué)Python（第2版）》 作者： [美] 約翰·保羅·穆勒（John Paul Mueller） 譯者： 武傳海 編輯推薦： “達(dá)人迷”是暢銷美國近30年的經(jīng)典圖書品牌，經(jīng)過億萬讀者的檢驗。 本書面向零基礎(chǔ)讀者，巧用類比式描述，技術(shù)知識點輕松掌握；基于案例進行講解，讀者可輕松理解編程思維，并在配套代碼中參透Python編程的技巧。本書囊括5項常見任務(wù)&2項高級任，助力快速掌握Python。 除此之外，書中還有一系列的Python周邊小知識，教你更好地掌握Python，活學(xué)活用Python。  書名： 《Python 3破冰人工智能：從入門到實戰(zhàn)》 作者： 黃海濤 編輯推薦： 數(shù)學(xué)基礎(chǔ)： 從歷年數(shù)學(xué)建模競賽入手，解讀人工智能中的數(shù)學(xué)方法。 編程實踐： 100余個代碼實例，全面講解網(wǎng)絡(luò)爬蟲、數(shù)據(jù)存儲與數(shù)據(jù)分析等內(nèi)容。 算法應(yīng)用： 實戰(zhàn)案例輔以豐富圖解，詳盡分析人工智能算法特性及其應(yīng)用場景。 本書創(chuàng)新性地從數(shù)學(xué)建模競賽入手，深入淺出地講解了人工智能領(lǐng)域的相關(guān)知識。 本書內(nèi)容基于Python 3.6 ，從人工智能領(lǐng)域的數(shù)學(xué)出發(fā)，到Python在人工智能場景下的關(guān)鍵模塊；從網(wǎng)絡(luò)爬蟲到數(shù)據(jù)存儲，再到數(shù)據(jù)分析；從機器學(xué)習(xí)到深度學(xué)習(xí)，涉及自然語言處理、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、推薦系統(tǒng)和知識圖譜等。 此外， 本書還提供了近140個代碼案例和大量圖表 ，全面系統(tǒng)地闡述了算法特性，個別案例算法來自于工作經(jīng)驗總結(jié)，力求幫助讀者學(xué)以致用。  書名： 《Python和NLTK自然語言處理》 作者： [印度] 尼天·哈登尼亞（Nitin Hardeniya）等 譯者： 林賜 編輯推薦： 使用詞性標(biāo)注和分塊的方法對文本進行整理與清洗。 把文本標(biāo)記為句子，把句子標(biāo)記為單詞。 NLTK是自然語言處理領(lǐng)域中非常受歡迎和廣泛使用的Python庫。NLTK的優(yōu)點在于其簡單性，其中大多數(shù)復(fù)雜的自然語言處理任務(wù)使用幾行代碼即可完成。 本書旨在講述如何用Python和NLTK解決各種自然語言處理任務(wù)并開發(fā)機器學(xué)習(xí)方面的應(yīng)用。本書介紹了NLTK的基本模塊，講述了采用NLTK實現(xiàn)自然語言處理的大量技巧，討論了一些文本處理方法和語言處理技術(shù)，展示了使用Python實現(xiàn)NLP項目的大量實踐經(jīng)驗。本書主要內(nèi)容包括文本挖掘/NLP任務(wù)中所需的所有預(yù)處理步驟，如何使用Python 3的NLTK 3進行文本處理，如何通過Python開展NLP項目。  書名： 《Python機器學(xué)習(xí)》 作者： [印]阿布舍克·維賈亞瓦吉亞（Abhishek Vijayvargia） 譯者： 宋格格 編輯推薦： Python機器學(xué)習(xí)實用教程 本書提供配套資源可供讀者下載 本書通過解釋數(shù)學(xué)原理和展示編程示例對機器學(xué)習(xí)進行了系統(tǒng)、全面的解析。共分為12章，內(nèi)容涵蓋了機器學(xué)習(xí)以及Python語言的基礎(chǔ)知識、特征工程的概念與操作技術(shù)、數(shù)據(jù)可視化技術(shù)的實現(xiàn)、監(jiān)督學(xué)習(xí)及無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法、文本分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)、推薦系統(tǒng)的構(gòu)建方法以及預(yù)測處理時間序列的方法等。 閱讀《Python機器學(xué)習(xí)》能夠加深讀者對機器學(xué)習(xí)的認(rèn)識和理解，從而達(dá)到理論與實踐相結(jié)合、學(xué)以致用的目的。  書名： 《scikit-learn機器學(xué)習(xí)（第2版）》 |
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