机器学习实战python版本(机器学习 python)

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于机器学习实战python版本的问题，于是小编就整理了1个相关介绍机器学习实战python版本的解答，让我们一起看看吧。

1. python纸质版图书推荐？

python纸质版图书推荐？

《疯狂Python讲义》《零基础轻松学Python》《Python编程 从入门到实践》

第一本《疯狂Python讲义》

从零开始学习，Python编程从入门到实践，看这本就够了。

这是一本非常适合Python零基础入门Python书籍。据说一个8岁的小朋友在此书未正式出版前就已学习了书里讲到的很多内容并动手写出了自己的程序（绝对不是在屏幕上显示“Hello world！”）

该书同样也是为了那些打算深入掌握Python的编程爱好者而编写，适合各种层次的Python开发者阅读，它涵盖了网络编程、网络爬虫、数据分析等互联网企业需要用到的知识。

第二本《零基础轻松学Python》

连Python 之父 Guido Van Rossum都大力推荐的一本书！

本书提供了一套完整系统的Python基础内容，比如For、列表、函数、对象等内容，用通俗易懂的语言和有趣的案例，轻松从零开始让你熟悉和掌握Python。

《零基础轻松学Python》的每一部分内容不仅有生动有趣的实战项目演练，还有实际工作中需要注意的一些问题，一方面能让零基础的读者更好地学习，另一方面也能让有一定基础的Python开发者继续提升自身水平，可以说比《疯狂Python讲义》更适合零基础的人来学习，而且价格也很便宜！

第三本《Python编程 从入门到实践》

大部分人都是通过这本书开始学习Python的！

我掐指那么一算，学习Python的人当中大约有80%都是选择了这本书，包括我自己最初也正是看的这本书（第1版）开启了我学习Python之路。

作为一本入门级的Python教材，可以说这本书的内容非常通俗易懂，而且这本书是用Python3进行讲解的，非常适合新手学习！

本书面向所有的Python层级的读者，分为两部分：

第一部分介绍了在使用Python编程时必须了解的基本概念，包括列表、字典、if语句、类、文件与异常、代码测试，以及matplotlib、NumPy和Pygal等强大的Python库和工具的介绍；

第二部分则是将理论付诸于实践，向读者们详细介绍了如何开发三个具体项目。

简单的Python 2D游戏开发

如何利用数据生成交互式的信息图

创建和定制简单的Web应用

《Python编程 从入门到实践》（第2版）在详细讲解实践过程的同时还为读者提供了解决常见编程问题的方法，可以算得上Python学习中保姆级的教程了！

Python的用途十分广泛，根据使用目地的不同，选择不同的书籍。

1. python入门与熟悉python语言。推荐《笨方法学python (learn python the hard way)》，这本书用非常有趣的讲述方式介绍了python的基本语法，非常适合非计算机专业作为入门书来看。

2. 数据分析与可视化。推荐《利用python进行数据分析 》，这本书主要介绍了数据分析常用的几个模块：numpy、pandas、matplotlib，以及数据预处理需要的数据加载、清理、转换、合并、重塑等等，建议从第4章开始看，看完后，再接着看前3章。很多新接触的人从头开始看容易一头雾水，看不下去，接着就放弃了。以及《Python数据分析与数据化运营》（宋天龙著），实例丰富，附代码。

3. 数据挖掘。必须要懂机器学习的各种算法，我比较推荐的一本也是非常有名的一本书：《机器学习》（周志华著、清华大学出版社），因为封皮和书中的例子多以西瓜为例，所以别名西瓜书。

4. 机器学习相关。推荐《机器学习——Python实践》。该书系统地讲解了机器学习的基本知识，以及在实际项目中使用机器学习的基本步骤和方法；详细地介绍了在进行数据处理、分析时怎样选择合适的算法，以及建立模型并优化等方法，通过不同的例子展示了机器学习在具体项目中的应用和实践经验，是一本非常好的机器学习入门和实践的书籍。不同于很多讲解机器学习的书籍，本书以实践为导向，使用 scikit-learn 作为编程框架，强调简单、快速地建立模型，解决实际项目问题。读者通过对《机器学习——Python实践》的学习，可以迅速上手实践机器学习，并利用机器学习解决实际问题。

到此，以上就是小编对于机器学习实战python版本的问题就介绍到这了，希望介绍关于机器学习实战python版本的1点解答对大家有用。