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本书介绍了贝叶斯统计中的主要概念,以及将其应用于数据分析的方法。本书采用编程计算的实用方法介绍了贝叶斯建模的基础,使用一些手工构造的数据和一部分简单的真实数据来解释和探索贝叶斯框架中的核心概念,然后在本书涉及的模型中,抽象出了线性模型用于解决回归和分类问题,此外还详细解释了混合模型和分层模型,并单独用一章讨论了如何做模型选择,还简单介绍了非参模型和高斯过程。 本书所有的贝叶斯模型都用PyMC3实现。PyMC3是一个用于概率编程的Python库,其许多特性都在书中有介绍。在本书和PyMC3的帮助下,读者将学会实现、检查和扩展贝叶斯统计模型,从而解决一系列数据分析的问题。 从本书你将学到: 从实用的角度理解基本的贝叶斯概念; 学习如何用PyMC3构建概率模型; 掌握检查和修改模型的技能; 利用分层模型的优势给模型加入结
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作为一种便捷地收集网上信息并从中抽取出可用信息的方式,网络爬虫技术变得越来越有用。使用Python这样的简单编程语言,你可以使用少量编程技能就可以爬取复杂的网站。 《用Python写网络爬虫》作为使用Python来爬取网络数据的杰出指南,讲解了从静态页面爬取数据的方法以及使用缓存来管理服务器负载的方法。此外,本书还介绍了如何使用AJAX URL和Firebug扩展来爬取数据,以及有关爬取技术的更多真相,比如使用浏览器渲染、管理cookie、通过提交表单从受验证码保护的复杂网站中抽取数据等。本书使用Scrapy创建了一个高级网络爬虫,并对一些真实的网站进行了爬取。 《用Python写网络爬虫》介绍了如下内容: 通过跟踪链接来爬取网站; 使用lxml从页面中抽取数据; 构建线程爬虫来并行爬取页面; 将下载的内容进行缓存,以降低带宽消耗; 解析依赖于JavaScript的网
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本书用实际生活中的例子带你了解常用的设计模式,介绍了诸多有关编写Python风格代码的底层细节和概念,包括故障排除、实践、系统架构和设计原则等,帮你解决每天都会遇到的问题。 探索用工厂方法和抽象工厂来创建对象 使用原型模式克隆对象 使用适配器模式让不兼容的接口变得兼容 使用代理模式保障接口安全 使用策略模式动态选择算法 使用修饰器模式,在不使用子类化的情况下扩展对象 使用模型–视图–控制器模式将逻辑从用户界面解耦
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当前,深度学习和人工智能的发展和应用给人们留下了深刻的印象。神经网络是深度学习和人工智能的关键元素,然而,真正了解神经网络工作机制的人少之又少。本书用轻松的笔触,一步一步揭示了神经网络的数学思想,并介绍如何使用Python编程语言开发神经网络。 本书将带领您进行一场妙趣横生却又有条不紊的旅行——从一个非常简单的想法开始,逐步理解神经网络的工作机制。您无需任何超出中学范围的数学知识,并且本书还给出易于理解的微积分简介。本书的目标是让尽可能多的普通读者理解神经网络。读者将学习使用Python开发自己的神经网络,训练它识别手写数字,甚至可以与专业的神经网络相媲美。 本书适合想要了解深度学习、人工智能和神经网络的读者阅读,尤其适合想要通过Python编程进行神经网络开发的读者参考。 这是一本精心编写、给完全
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《可爱的Python》的内容主要来自CPyUG社区的邮件列表,由Python的行者根据自身经验组织而成,是为从来没有听说过Python的其他语言程序员准备的一份实用的导学性质的书。笔者试图将优化后的学习体验,通过故事的方式传达给读者,同时也分享了蟒样(Pythonic式)的知识获取技巧,而且希望将最常用的代码和思路,通过作弊条(CheatSheet,提示表单)的形式分享给有初步基础的Python用户,来帮助大家多快好省地完成功能。《《可爱的Python》》期望成为学习使用Python的同好们的沟通话题,引发进一步的学习/应用/创造/推广,就是笔者的追求!因为Python语言本身是种很灵活的动态脚本语言,同一个目标可以使用多种方式完成,笔者为了让拥有各种不同技术背景的读者可以快速无碍地理解,选择了一种实际上可能比较笨拙的方式来实现功能,聪明的读者一定可以看出来的,
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