Python教程

资源名称：Python3.5从零开始学 PDF 内容简介： 《Python 3.5从零开始学》专门针对Python新手量身定做，涵盖了Python 3 实际开发的重要知识点，内容包括：Python语言的类型和对象、操作符和表达式、编程结构和控制流、函数、序列、多线程、正则表达式、面向对象编程、文件操作、网络编程、邮件收发、数据库操作等，提供Python爬虫、数据处理项目范例，各章还安排了调试、问题解答、温故知新、牛九小试等内容，以帮助读者学会处理程序异常、解答学习困惑、巩固知识、学以致用。 《Python 3.5从零开始学》通俗易懂、示例丰富、代码可读性及可操作性强。非常适合Python 3.x初学者、想学习和了解Python 3的程序员，也可作为Python网课、培训及大专院校教学用书。 作者简介： 刘宇宙，计算科学学学士，多年工作经验，先后供职于上海海鼎、上海云卯、上海宏力达，目前供职于上海透云科技码上加事业部，担任软件工程师，从事大数据研发。先后从事过卡系统的研发，云计算项目中IAAS系统的研发，大数据项目研发，物联网研发。对Java、Python有深入研究。Python技术爱好者，在CSDN发表原创Python博文多篇。 资源目录： 第1章 进入Python 3.5的精彩世界 1 1.1 Python的起源 2 1.2 Python的应用场合 3 1.3 从2.7到3.5，Python的新特性 5 1.4 如何学习Python 6 1.5 Python环境构建 7 1.5.1 在Windows系统中安装Python 7 1.5.2 在Linux和UNIX系统中安装Python 14 1.5.3 在Mac OS系统中安装Python 17 1.5.4 其他版本 18...

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：零起点PYTHON机器学习快速入门 PDF 内容简介： 《零起点Python机器学习快速入门》采用独创的黑箱模式，MBA案例教学机制，结合一线实战案例，介绍 Sklearn人工智能模块库和常用的机器学习算法。《零起点Python机器学习快速入门》中配备大量图表说明，没有枯燥的数学公式，只要懂 Word、Excel，就能够轻松阅读全书，并学习使用书中的知识，分析大数据。 《零起点Python机器学习快速入门》具有以下特色： 独创的黑箱教学模式，《零起点Python机器学习快速入门》无任何抽象理论和深奥的数学公式。 首次系统化融合 Sklearn人工智能软件和 Pandas数据分析软件，不用再直接使用复杂的 Numpy数学矩阵模块。 系统化的 Sklearn函数 API接口中文文档，可作为案头工具书随时查阅。 基于 Sklearn+Pandas架构，全程采用 MBA案例模式，无需任何理论基础，懂 Excel就可看懂。 资源目录： 第 1 章从阿尔法狗开始说起 1 1.1 阿尔法狗的前世今生 1 1.2 机器学习是什么 2 1.3 机器学习大史记 3 1.4 机器学习经典案例 11 第2 章开发环境 13 2.1 数据分析首选Python 13 2.2 用户运行平台 18 2.3...

资源名称：Python机器学习算法 PDF  内容简介： 《Python机器学习算法》是一本机器学习入门读物，注重理论与实践的结合。全书主要包括6个部分，每个部分均以典型的机器学习算法为例，从算法原理出发，由浅入深，详细介绍算法的理论，并配合目前流行的Python语言，从零开始，实现每一个算法，以加强对机器学习算法理论的理解、增强实际的算法实践能力，最终达到熟练掌握每一个算法的目的。与其他机器学习类图书相比，《Python机器学习算法》同时包含算法理论的介绍和算法的实践，以理论支撑实践，同时，又将复杂、枯燥的理论用简单易懂的形式表达出来，促进对理论的理解。 资源目录： 0 绪论 1 0.1 机器学习基础 1 0.1.1 机器学习的概念 1 0.1.2 机器学习算法的分类 2 0.2 监督学习 3 0.2.1 监督学习 3 0.2.2 监督学习的流程 3 0.2.3 监督学习算法 4 0.3 无监督学习 4 0.3.1 无监督学习 4 0.3.2 无监督学习的流程 4 0.3.3 无监督学习算法 5 0.4 推荐系统和深度学习 6 0.4.1 推荐系统...

资源名称：Python金融实战 PDF 内容简介： Python凭借其简单、易读、可扩展性以及拥有巨大而活跃的科学计算社区，在需要数据分析和处理大量数据的金融领域得到了广泛而迅速的应用，并且成为越来越多专业人士*的编程语言之一。 本书通过12章内容介绍了Python在金融领域的应用，从Python的安装、基础语法，再到一系列简单的编程示例，本书循序渐进地引导读者学习Python。同时，本书还结合Python的各个模块以及金融领域中的期权价格、金融图形绘制、时间序列、期权定价模型、期权定价等内容，深度揭示了Python在金融行业中的应用技巧。 本书适合金融、会计等相关专业的高校师生阅读，也适合金融领域的研究人员和从业人员参考学习。对于有一定计算机编程基础，但想要从事金融行业的读者，本书也是不错的参考用书。 资源目录：   第1章 Python简介及安装 1 1.1 Python简介 1 1.2 如何安装Python 3 1.3 Python的不同版本 3 1.4 运行Python的3种方式 4 1.4.1 用GUI启动Python 4 1.4.2 从Python命令行启动Python 5 1.4.3 从DOS窗口启动Python 6 1.5 如何退出Python 7 1.6 错误提示 7 1.7 Python语言是区分大小写的 8 1.8 变量的初始化 8 1.9 寻找在线帮助...

资源名称：Python数据科学导论 PDF 下载 内容简介： 本书涵盖的主题非常广泛，介绍了数据科学方方面面的知识，每一章都侧重于介绍数据科学的某一方面，为读者以后的深入学习打下基础。具体内容包括：第1、2章系统介绍大数据科学的背景知识及框架结构；第3~5章介绍机器学习相关知识；第6~9章介绍几个比较有趣的数据科学主题。本书是学习数据科学知识的入门教材，在深入学习本书的实例前，需要掌握SQL、Python及HTML5的入门知识，了解统计学和机器学习相关知识。 资源目录： 译者序  前言  关于本书  关于作者  关于封面插图  第1章　大数据世界中的数据科学1  1.1　数据科学和大数据的好处和用途2  1.2　数据种类3  1.2.1　结构化数据3  1.2.2　非结构化数据3  1.2.3　自然语言数据4  1.2.4　计算机数据4  1.2.5　图类数据5  1.2.6　音频、视频和图像数据5  1.2.7　流数据6  1.3　数据科学过程6  1.3.1　设置研究目标6  1.3.2　检索数据6  1.3.3　数据准备7  1.3.4　数据探索7  1.3.5　数据建模7  1.3.6　展示与自动化7  1.4　大数据生态系统与数据科学7  1.4.1　分布式文件系统7  1.4.2　分布式编程框架9  1.4.3　数据集成框架9  1.4.4　机器学习框架9  1.4.5　NoSQL数据库10  1.4.6　调度工具10  1.4.7　基准测试工具10  1.4.8　系统部署11  1.4.9　服务开发11  1.4.10　安全11  1.5　Hadoop工作示例介绍11  1.6　本章小结16 第2章　数据科学过程17  2.1　数据科学过程概述17  2.2　步骤1：定义研究目标并创立项目章程19  2.2.1　了解研究的目标和背景20  2.2.2　创立项目章程20...

资源名称：Python入门 教程内容： 1.程序设计的基础知识 2.数据类型、运算符与表达式、变量赋值与简单IO操作 3.程序控制结构 4.函数与递归函数 5.字符串 6.列表与元组 7.字典与集合

资源名称：智普python就业班实地培训视频教程   教程内容：智普Python就业班实地培训视频教程 ,原版课程是按日期排版的，看到上面只有视频以及教程都是按顺序排列的，我就不按日期排了。 智普python视频教程  01 Python简介智普python视频教程  02 分支语句if基础智普python视频教程  03 分支语句与或非智普python视频教程  04 分支语句嵌套智普python视频教程  05 分支语句习题1智普python视频教程  06 分支语句习题2智普python视频教程  07 多分支语句智普python视频教程  08 循环体while基本框架智普python视频教程  09 循环体while基础习题1智普python视频教程  10 循环体while基础习题2智普python视频教程  11 循环体while基础习题3智普python视频教程  12 多重循环体智普python视频教程  13 多重循环体习题1智普python视频教程  14 多重循环体习题2智普python视频教程  15 多重循环体习题3智普python视频教程  16 字符串基础智普python视频教程  17 字符串基本运算智普python视频教程  18 字符串基本访问智普python视频教程  19 字符串基本操作习题智普python视频教程  20 字符串操作习题答案智普python视频教程  21...

资源名称：python零基础1-30讲整合包 教程内容：

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