想要理解和研究机器学习,首先你应该要掌握 Python 或者 R ,都是和 C, Java, PHP 差不多的语言(译:差太多了好吧).不过呢, Python 和 R 都是比较年轻(译:不懂, Python 可并不年轻吧),而且呢更高级,完全不用理解底层(译:?),所以他俩都很容易学. Python 更牛逼的地方在于她能够处理更多的问题,比如,机器学习,算法,图像等,而不像 R 只能是进行数据处理和分析. Python 有着更广泛的应用领域,比如后端框架 Django (译:原文是,'Hosting websites: Jango'),
自然语言处理(译: 原文是, 'natural language proecssing',作者太不认
真,NLP),网站接入等,而且 Python 更像 C 语言(译:扯淡),所以她现在很流行. 毛子的原文里面有不少错误,我以自己的理解加以修正,仅供参考.语法文法错误我就直接修改,原文作者的表达内容错误会依据原文不变,在()内说明.
新手用 Python 进行机器学习的四个步骤
Python 基础知识学习,有书,Mooc,视频.
处理数据,你得了解一些模块,如: Pandas, Numpy, Matplotlib 和
Natural Language Processing.
接着你就得爬取数据,可以通过API,也可以直接到网站上去爬取.网站爬
虫模块: BeautifulSoup(译:应该是 Scrapy, BS 是 HTML/XML 解析器).
我们用拿到的数据来训练算法.
最后一步,就是要学习 ML 的相关算法,以及工具 Scikit-learn.
1. 学习 Python
学习 Python 最简单粗暴的法子就是到Codecademy上去注册个账号来学习基
础知识.一个被好多码农推荐的很经典的网站LearnPythonTheHardWay. Byte of Python这篇文章是非常值得去学习的. Python社区还为新手给出了一个
Python 学习资源列表. O’Reilley 出版的一本书Think Python, 这里可以免费下载. 最后还有一个Introduction to Python for Econometrics,
Statistics and Data Analysis也讲了好多 Python 的基础知识.
2. 导入模块
做机器学习很重要的几个模块和工具是 NumPy, Pandas, Matplotlib 和IPython.Data Analysis with Open Source Tools这本书里面都有涉及这些内容. 上面提到的Introduction to Python for Econometrics, Statistics and
Data Analysis也涵盖了这些东西.还有一本书Python for Data Analysis:
Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython.下面还有一些免费的资源:
10 minutes to Pandas
Pandas for machine learning
100 NumPy exercises
3. 爬取挖掘数据
一旦你掌握了 Python 的基础,下面就要学会怎么去爬取数据. 也就是网页爬虫. 像 Twitter 和 LinkedIn 这些网站都给出了 API s接口,让我们去获得文本数据.关于这方面下面有几本书不错的书: Mining the Social Web(免费), Web Scraping with Python和Web Scraping with Python: Collecting Data from
the Modern Web.
最后这些文本数据要由 NLP 技术处理成数值化数据:Natural language processing with Python . 图像和视频要用图像处理 CV,下面有几个不错的资源: Programming Computer Vision with Python(免费), Programming Computer Vision with Python: Tools and algorithms for analyzing images和Practical Python and OpenCV .
Python 爬虫的一些例子:
Mini-Tutorial: Saving Tweets to a Database with Python
Web Scraping Indeed for Key Data Science Job Skills
Case Study: Sentiment Analysis On Movie Reviews
First Web Scraper
Sentiment Analysis of Emails
Simple Text Classification
Basic Sentiment Analysis with Python
Twitter sentiment analysis using Python and NLTK
Second Try: Sentiment Analysis in Python
Natural Language Processing in a Kaggle Competition for Movie
Reviews
4. 机器学习
机器学习可以分为四部分: 分类, 聚类, 回归和降维.
Machine learning in Python
Scikit-learn官网上有很多指南,下面列一些其它的:
Introduction to Machine Learning with Python and Scikit-Learn
Data Science in Python
Machine Learning for Predicting Bad Loans
A Generic Architecture for Text Classification with Machine
Learning
Using Python and AI to predict types of wine
Advice for applying Machine Learning
Predicting customer churn with scikit-learn
Mapping Your Music Collection
Data Science in Python
Case Study: Sentiment Analysis on Movie Reviews
Document Clustering with Python
Five most popular similarity measures implementation in python
Case Study: Sentiment Analysis on Movie Reviews
Will it Python?
Text Processing in Machine Learning
Hacking an epic NHL goal celebration with a hue light show and
real-time machine learning
Vancouver Room Prices
Exploring and Predicting University Faculty Salaries
Predicting Airline Delays
书:
Collection of books on reddit
Building Machine Learning Systems with Python
Building Machine Learning Systems with Python, 2nd Edition
Learning scikit-learn: Machine Learning in Python
Machine Learning Algorithmic Perspective
Data Science from Scratch – First Principles with Python
Machine Learning in Python
机器学习相关的Blog和课程
在线课程: Collection of links . MOOC : machine learning和Data Analyst Nanodegree.
这里是一些Blog.
机器学习理论
The Elements of statistical Learning
Introduction to Statistical Learning
书:
Introduction to machine learning
A Course in Machine Learning.
还有一些Watch 15 hours theory of machine learning!
越看越懒得翻,着实没什么营养,索性直接列出资源.下面是美国麻省理工学院（MIT）博士林达华老师(ML大牛)推荐的书单.
Machine Learning
Pattern Recognition and Machine Learning
By Christopher M. Bishop
A new treatment of classic machine learning topics, such as classification, regression, and time series analysis from a Bayesian perspective. It is
a must read for people who i ntends to perform research on Bayesian learning and probabilistic inference.
Graphical Models, Exponential Families, and Variational Inference
By Martin J. Wainwright and Michael I. Jordan
It is a comprehensive and brilliant presentation of three closely related subjects: graphical models, exponential families, and variational
inference. This is the best manuscript that I have ever read on this
subject. Strongly recommended to everyone interested in graphical models. The connections between various inference algorithms and convex
optimization is clearly explained. Note: pdf version of this book is
freely available online.
Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think
Viktor Mayer-Schonberger, and Kenneth Cukier
A short but insightful manuscript that will motivate you to rethink how
we should face the explosive growth of data in the new century.
Statistical Pattern Recognition (2nd/3rd Edition)
By Andrew R. Webb, and Keith D. Copsey
A well written book on pattern recognition for beginners. It covers basic topics in this field, including discriminant analysis, decision trees,
feature selection, and clustering -- all are basic knowledge that
researchers in machine learning or pattern recognition should understand.
Learning with Kernels: Support Vector Machines, Regularization,
Optimization, and Beyond
By Bernhard Schlkopf and Alexander J. Smola
A comprehensive and in-depth treatment of kernel methods and support
vector machine. It not only clearly develops the mathematical foundation, namely the reproducing kernel Hilbert space, but also gives a lot of
practical guidance (e.g. how to choose or design kernels.)
Mathematics
Topology (2nd Edition)
By James Munkres
A classic on topology for beginners. It provides a clear introduction of important concepts in general topology, such as continuity, connectedness, compactness, and metric spaces, which are the fundamentals that you have to grasped before embarking on more advanced subjects such as real
analysis.
Introductory Functional Analysis with Applications
ByErwin Kreyszig
It is a very well written book on functional analysis that I would like
to recommend to every one who would like to study this subject for the
first time. Starting from simple notions such as metrics and norms, the
book gradually unfolds the beauty of functional analysis, exposing
important topics including Banach spaces, Hilbert spaces, and spectral
theory with a reasonable depth and breadth. Most important concepts needed in machine learning are covered by this book. The exercises are of great help to reinforce your understanding.
Real Analysis and Probability (Cambridge Studies in Advanced
Mathematics)
By R. M. Dudley
This is a dense text that combines Real analysis and modern probability
theory in 500+ pages. What I like about this book is its treatment that
emphasizes the interplay between real analysis and probability theory.
Also the exposition of measure theory based on semi-rings gives a deep
insight of the algebraic structure of measures.
Convex Optimization
By Stephen Boyd, and Lieven Vandenberghe
A classic on convex optimization. Everyone that I knew who had read this book liked it. The presentation style is very comfortable and inspiring, and it assumes only minimal prerequisite on linear algebra and calculus. Strongly recommended for any beginners on optimization. Note: the pdf of this book is freely available on the Prof. Boyd's website.
Nonlinear Programming (2nd Edition)
By Dimitri P. Bersekas
A thorough treatment of nonlinear optimization. It covers gradient-based techniques, Lagrange multiplier theory, and convex programming. Part of
this book overlaps with Boyd's. Overall, it goes deeper and takes more
efforts to read.
Introduction to Smooth Manifolds
By John M. Lee
This is the book that I used to learn differential geometry and Lie group theory. It provides a detailed introduction to basics of modern
differential geometry -- manifolds, tangent spaces, and vector bundles.
The connections between manifold theory and Lie group theory is also
clearly explained. It also covers De Rham Cohomology and Lie algebra,
where audience is invited to discover the beauty by linking geometry with algebra.
Modern Graph Theory
By Bela Bollobas
It is a modern treatment of this classical theory, which emphasizes the connections with other mathematical subjects -- for example, random walks and electrical networks. I found some messages conveyed by this book is enlightening for my research on machine learning methods.
Probability Theory: A Comprehensive Course (Universitext)
By Achim Klenke
This is a complete coverage of modern probability theory -- not only
including traditional topics, such as measure theory, independence, and convergence theorems, but also introducing topics that are typically in
textbooks on stochastic processes, such as Martingales, Markov chains,
and Brownian motion, Poisson processes, and Stochastic differential
equations. It is recommended as the main textbook on probability theory.
A First Course in Stochastic Processes (2nd Edition)
By Samuel Karlin, and Howard M. Taylor
A classic textbook on stochastic process which I think are particularly
suitable for beginners without much background on measure theory. It
provides a complete coverage of many important stochastic processes in
an intuitive way. Its development of Markov processes and renewal
processes is enlightening.
Poisson Processes (Oxford Studies in Probability)
By J. F. C. Kingman
If you are interested in Bayesian nonparametrics, this is the book that
you should definitely check out. This manuscript provides an unparalleled introduction to random point processes, including Poisson and Cox
processes, and their deep theoretical connections with complete
randomness.
Programming
Structure and Interpretation of Computer Programs (2nd Edition)
By Harold Abelson, Gerald Jay Sussman, and Julie Sussman
Timeless classic that must be read by all computer science majors. While some topics and the use of Scheme as the teaching language seems odd at
first glance, the presentation of fundamental concepts such as
abstraction, recursion, and modularity is so beautiful and insightful
that you would never experienced elsewhere.
Thinking in C++: Introduction to Standard C++ (2nd Edition)
By Bruce Eckel
While it is kind of old (written in 2000), I still recommend this book
to all beginners to learn C++. The thoughts underlying object-oriented programming is very clearly explained. It also provides a comprehensive coverage of C++ in a well-tuned pace.
Effective C++: 55 Specific Ways t o Improve Your Programs and Designs (3rd Edition)
By Scott Meyers
The Effective C++ s eries by Scott Meyers is a must for anyone who i s serious about C++ programming. The items (rules) listed in this book conveys the author's deep understanding of both C++ itself and modern software
engineering principles. This edition reflects latest updates in C++
development, including generic programming the use of TR1 library.
Advanced C++ Metaprogramming
ByDavide Di Gennaro
Like it or hate it, meta-programming has played an increasingly important role in modern C++ development. If you asked what is the key aspects that distinguishes C++ from all other languages, I would say it is the
unparalleled generic programming capability based on C++ t emplates. This book summarizes the latest advancement of metaprogramming in the past decade. I believe it will take the place of Loki's "Modern C++ Design"
to become the bible for C++ meta-programming.
Introduction to Algorithms (2nd/3rd Edition)
By Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest, and Clifford Stein
If you know nothing about algorithms, you never understand computer
science. This is book is definitely a classic on algorithms and data
structures that everyone who is serious about computer science must read. This contents of this book ranges from elementary topics such as classic sorting algorithms and hash table to advanced topics such as maximum flow,
linear programming, and computational geometry. It is a book for everyone. Everytime I read it, I learned something new.
Design Patterns: Elements of Reusable Object-Oriented Software
By Erich Gamma, Richard Helm, Ralph Johnson, and John Vlissides
Textbooks on C++, Java, or other languages typically use toy examples (animals, students, etc) to illustrate the concept of OOP. This way,
however, does not reflect the full strength of object oriented programming. This book, which has been widely acknowledged as a classic in software engineering, shows you, via compelling examples distilled from real world projects, how specific OOP patterns can vastly improve your code's
reusability and extensibility.
Structured Parallel Programming: Patterns for Efficient Computation
By Michael McCool, James Reinders, and Arch Robison
Recent trends of hardware advancement has switched from increasing CPU frequencies to increasing the number of cores. A significant implication
of this change is that "free lunch has come to an end" -- you have to
explicitly parallelize your codes in order to benefit from the latest
progress on CPU/GPUs. This book summarizes common patterns used in
parallel programming, such as mapping, reduction, and pipelining -- all
are very useful in writing parallel codes.
Introduction to High Performance Computing for Scientists and Engineers
By Georg Hager and Gerhard Wellein
This book covers important topics that you should know in developing high performance computing programs. Particularly, it introduces SIMD, memory hierarchies, OpenMP, and MPI. With these knowledges in mind, you
understand what are the factors that might influence the run-time
performance of your codes.
CUDA Programming: A Developer's Guide to Parallel Computing with GPUs
By Shane Cook
This book provides an in-depth coverage of important aspects related to
CUDA programming -- a programming technique that can unleash the
unparalleled power of GPU computation. With CUDA and an affordable GPU
card, you can run your data analysis program in the matter of minutes which may otherwise require multiple servers to run for hours.
年后跳槽BAT必看：10种数据结构、算法和编程课助你面试通关 译者 | 大鱼 编辑 | 一一 出品 | AI 科技大本营 进入 BAT 这样的巨头企业工作，无疑是很多程序员的梦想。但事实上，能通过这些公司高难度编程面试的只是一小撮人，大多数人因为理论知识和项目实践的匮乏导致在面试后很快被淘汰，没有为面试提前做好扎实的准备工作。 年后是程序员扎堆跳槽的高峰时段，如何准备好这些大公司的编程面试？应该先准备哪些方面？需要解决哪些问题？如何解决编程中出现的文因以及其他相关技术问题？尤其对计算机专业的毕业生而言，这些问题对他们来说无所适从，仅依赖于课本中的编程语言和数据结构来准备面试，很明显远远不够。 程序员 javinpaul 对此深有体会，早年间他面临同样的困境，也因此错失了 Microsoft 和 Amazon 的工作机会，所以他在博客上分享了自己多年来总结的课-程学习经验，以帮助程序员在编程面试中做好准备。 他给出的编程面试“法宝”中，不仅有专门针对于编程面试的书，如《Crack the Coding Interview Questions》，还有线上课-程和编程训练营，来帮助程序员准备编程面试。 线上课-程：
虽然训练营可以学习方法论、重点总结以及严谨练习，但它的费用有点高，并不是每个学生都能负担得起。另一个选择是如《Software Engineer Interview Unleashed》这样的线上课-程，既便宜又能提供类似编程训练营里面的互动指导。 Software Engineer Interview Unleashed： 在诸如 Udemy 和 PluralSight 这样一些流行的线上课-程网站上，有很多可供大家选择的编程面试课-程，而你要选择合适自己的课-程。 PluralSight： 十门针对编程面试的数据结构与算法课 javinpaul 分享了一些有助于准备编程面试的优质课-程，你可以根据个人的经验和技能，从中选择一到两门课，从而去准备下一次工作面试。这些课-程的大部分都侧重于数据结构与算法，这是所有编程面试中最重要的话题，但它们也会教你如何解决问题以及工作面试中其他方面的知识，如关于编程语言的问题，Java、C++、数据库、SQL 概念及 Linux 命令等。 一旦你完成了任何一门在线培训课-程，就会具备足够的知识去开始下一次面试，同时也会更清楚未来的努力方向。 一、数据结构与算法分析 -- 求职面试 要记住，选择合适的数据结构能够大大提升 CPU 和应用程序的内存性能。比如用集合来解决重复元素问题会容易很多。你也会学习到如何求每种数据结构的复杂度。最后，你可以写出运行更快且内存使用率低的代码，也能学习如何使用被许多程序员忽略的技术来分析问题。
第一课 0. Python 是什么类型的语言？ Python是脚本语言 脚本语言(Scripting language)是电脑编程语言，因此也能让开发者藉以编写出让电脑听命行事的程序。以简单的方式快速完成某些复杂的事情通常是创造脚本语言的重要原则，基于这项原则，使得脚本语言通常比C语言、C++语言或Java 之类的系统编程语言要简单容易。 也让脚本语言另有一些属于脚本语言的特性： ?语法和结构通常比较简单 ?学习和使用通常比较简单 ?通常以容易修改程序的“解释”作为运行方式，而不需要“编译” ?程序的开发产能优于运行性能 一个脚本可以使得本来要用键盘进行的相互式操作自动化。一个Shell脚本主要由原本需要在命令行输入的命令组成，或在一个文本编辑器中，用户可以使用脚本来把一些常用的操作组合成一组串行。主要用来书写这种脚本的语言叫做脚本语言。很多脚本语言实际上已经超过简单的用户命令串行的指令，还可以编写更复杂的程序。 1. IDLE 是什么？ IDLE是一个Python Shell，shell的意思就是“外壳”，基本上来说，就是一个通过键入文本与程序交互的途径！像我们Windows那个cmd窗口，像Linux那个黑乎乎的命令窗口，他们都是shell，利用他们，我们就可以给操作系统下达命令。同样的，我们可以利用IDLE这个shell与Python进行互动。 2. print() 的作用是什么？ print() 会在输出窗口中显示一些文本（在这一讲中，输出窗口就是IDLE shell 窗口）。 3. Python 中表示乘法的符号是什么？ Python中的乘号是*（星号）。 4. 为什么>>>print('I love https://www.doczj.com/doc/e04672150.html, ' * 5) 可以正常执行， 但>>>print('I love https://www.doczj.com/doc/e04672150.html, ' + 5) 却报错？
https://www.doczj.com/doc/e04672150.html, 学Python matplotlib(面积图)_光环大数据python培训 我们之前写过一篇文章是关于折线图的可视化《从零开始学Python【14】—matplotlib(折线图)》，一般来说，折线图表达的思想是研究某个时间序列的趋势。往往一条折线图可以根据某个分组变量进行拆分，比如今年的销售额可以拆分成各个事业线的贡献；流量可以拆分为各个渠道；物流总量可以拆分为公路运输、铁路运输、海运和空运。按照这个思路可以将一条折线图拆分成多条折线图，直观的发现各个折线图的趋势，但遗憾的是不能得知总量的趋势。为了解决这个问题，我们可以借助matplotlib中的stackplot函数绘制面积图来直观表达分组趋势和总量趋势。 stackplot函数语法及参数含义 stackplot(x,*args,**kargs) x指定面积图的x轴数据 *args为可变参数，可以接受任意多的y轴数据，即各个拆分的数据对象 **kargs为关键字参数，可以通过传递其他参数来修饰面积图，如标签、颜色 可用的关键字参数： labels:以列表的形式传递每一块面积图包含的标签，通过图例展现 colors:设置不同的颜色填充面积图
https://www.doczj.com/doc/e04672150.html, 案例分享 以我国2017年的物流运输量为例，来对比绘制折线图和面积图。这里将物流运输量拆分成公路运输、铁路运输和水路运输，绘图的对比代码见下方所示： # ========== Python3 + Jupyter ========== ## 导入第三方模块import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 设置图形的显示风格https://www.doczj.com/doc/e04672150.html,e('ggplot')# 设置中文和负号正常显示plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'Microsoft YaHei'plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False# 读取数据transport = pd.read_excel('transport.xls')# 窥探数据框的前5行transport.head()# 折线图的x变量值，即Jan（一月份）到Aug（八月份）8个值N = np.arange(transport.shape[1]-1)# 绘制拆分的折线图labels = transport.Indexchannel = transport.columns[1:]for i in range(transport.shape[0]): plt.plot(N, # x坐标transport.loc[i,'Jan':'Aug'], # y坐标 label = labels[i], # 添加标签marker = 'o', # 给折线图添加圆形点linewidth = 2 # 设置线的宽度 )# 添加标题和坐标轴标签plt.title('2017年各运输渠道的运输量')plt.ylabel('运输量(万吨)')# 修改x轴的刻度标签plt.xticks(N,channel)# 剔除图框上边界和右边界的刻度plt.tick_params(top = 'off', right = 'off')# 显示图例（即显示label的效果） plt.legend(loc = 'best') # 显示图形plt.show() 这就是绘制分组的折线图思想，虽然折线图能够反映各个渠道的运输量随月份的波动趋势，但无法观察到1月份到8月份的各自总量。接下来我们看看面积图的展现。
第一节课 0. Python 是什么类型的语言？ Python是脚本语言 脚本语言(Scripting language)是电脑编程语言，因此也能让开发者藉以编写出让电脑听命行事的程序。以简单的方式快速完成某些复杂的事情通常是创造脚本语言的重要原则，基于这项原则，使得脚本语言通常比C语言、C++语言或Java 之类的系统编程语言要简单容易。也让脚本语言另有一些属于脚本语言的特性： 语法和结构通常比较简单 学习和使用通常比较简单 通常以容易修改程序的“解释”作为运行方式，而不需要“编译” 程序的开发产能优于运行性能 一个脚本可以使得本来要用键盘进行的相互式操作自动化。一个Shell脚本主要由原本需要在命令行输入的命令组成，或在一个文本编辑器中，用户可以使用脚本来把一些常用的操作组合成一组串行。主要用来书写这种脚本的语言叫做脚本语言。很多脚本语言实际上已经超过简单的用户命令串行的指令，还可以编写更复杂的程序。 1. IDLE 是什么？ IDLE是一个Python Shell，shell的意思就是“外壳”，基本上来说，就是一个通过键入文本与程序交互的途径！像我们Windows那个cmd窗口，像Linux那个黑乎乎的命令窗口，他们都是shell，利用他们，我们就可以给操作系统下达命令。同样的，我们可以利用IDLE这个shell与Python进行互动。 2. print() 的作用是什么？ print() 会在输出窗口中显示一些文本（在这一讲中，输出窗口就是IDLE shell窗口）。 3. Python 中表示乘法的符号是什么？ Python中的乘号是*（星号）。 4. 为什么 >>>print('I love https://www.doczj.com/doc/e04672150.html, ' * 5) 可以正常执行， 但 >>>print('I love https://www.doczj.com/doc/e04672150.html, ' + 5) 却报错？ 在Python 中不能把两个完全不同的东西加在一起，比如说数字和文本，正是这个原因，>>>print('I love https://www.doczj.com/doc/e04672150.html, ' + 5) 才会报错。这就像是在说“五只小甲 鱼加上苍井空会是多少？”一样没有多大意义，结果可能是五，可能是六，也可能是八！不过乘以一个整数来翻倍就具有一定的意义了，前边的例子就是将 "I love https://www.doczj.com/doc/e04672150.html," 这个字符串打印五次。 5. 如果我需要在一个字符串中嵌入一个双引号，正确的做法是？ 你有两个选择：可以利用反斜杠（\）对双引号转义：\"，或者用单引号引起这个字符串。例如：' I l"o"ve https://www.doczj.com/doc/e04672150.html, '。 6. 为什么我们要使用Python3？Python2到底有什么问题？看起来很多程序员依然都在使用Python2？ 确实还有相当多的程序员在使用 Python2，不过 Python3 才是 Python 发展的未来，就像 XP 和WIN7 一样。在《零基础入门学习Python》的系列教程准备中，小甲鱼发觉Python3 中的新特性确实很妙，很值得进行深入学习！你也不用担心，如果你了解了Python3，Python2 的代码阅读对于你来说根本不成问题！ 第二节课 0. 什么是BIF？ BIF 就是Built-in Functions，内置函数。为了方便程序员快速编写脚本程序（脚本就是要编程速度快快快！！！），Python 提供了非常丰富的内置函数，我们只需要直接调用即可，例如
如何从零开始学习网页制作网站建设问答以及需要学习的软件
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如何从零开始学习网页制作网站建设问答需要掌握的技术和软件有哪些？ “零”的意义：没有任何网页制作基础，没有接触过如何制作网页！ 1.我没基础，可否学习网页制作？ 可以！完全可以！因为谁都不是生来就会的。大家都是通过后期老师的教学来学会的。所以别人能会，你也可以！ 2.我应该怎么开始学习网页制作？ 现在网上有很多教程或者专业的教学网站，可以先去看看了解，掌握好最基础的知识和概念。如果你是自学，看一些免费的教程尽量选择录制日期比较新的视频教程。因为技术是在不断进步的，而且进步的非常快！当然你要是想快速并系
统的学习，建议你找一个好的老师。 3.我需要有哪些准备？需不需要会英语？ 有一台电脑。 还有一个积极好学的心态。 会英语最好，不会也没关系。 4.学网页需要多久？ 永远也学不完。但是，阶段的学习会非常快，可以完整制作一个目前阶段需求的项目。技术在日新月异地变化。活到老，学到老。 5.所需要掌握的软件有哪些？ Phpstorm 6.我们需要学习哪些内容？ a)html:超文本标记语言，是网页的根本，是 用来布局 b)css：层叠样式表，它的作用是装饰网页
c)javascript:网页脚本，最主要是要掌握一些 库，比如jquery,jquery.form,模板库即可，简称：js d)一门服务器端的语言.比如 php,asp,c#,java,python,ruby.技术是用share. 是用来分享。 e)数据库：mysql,其它类型的据库： mssql,oracle,sqllite3.数据库只是数据的载体，sql:结构化查询语言。 综上我们要想做成一个完整的网站，我们需要掌握的技术： Html,css,javascript,php,mysql(sql) Div css 布局很好，大多采用div css Html包含了div,div是html中一个元素，在实际的开发过程中，我们会遇到更多的html其它
PHP起步 欢迎来到PHP的世界！ PHP语言是最受欢迎的Web开发语言之一。它以学习简单、开发快速、性能稳定而倍 受Web开发人员的青睐。PHP不仅使用人员众多、数以万计的Web站点用它构建，而且有 强大的社区支持，使得无论是用PHP开发Web应用，还是学习PHP语言，都会快速有效、 事半功倍。在各种Web开发语言、框架、概念纷扰的今天，PHP仍以其独特魅力吸引更多 的Web开发人员学习和使用。 选择PHP，没错的！ 1.1初识 PHP PHP是一种服务器端的、嵌入HTML的脚本语言。它的语法结构和C语言极为相似。为了能够快速地编写动态Web页面，PHP还加入了自己的某些语言特征，这些特征都非常容 易理解和使用。先来看一个嵌入有PHP代码的HTML文档。
用Python解决数据结构与算法问题（一）：Python基础 python学习之路 - 从入门到精通到大师 一、你【实战追-女生视频】好世界 Python是一种现代的，易于学习的面向对象的编程语言。它具有一组强【扣扣】大的内置数据类型和易于使用的控件结构。由于是解释【１】型语言，因此通过简单地查看和描述交互式会话，更容易进行【О】检查。所以好多人会和你说推荐你使用 anaconda 的，比如：【⒈】深度学习入门笔记（五）：神经网络的编程基础。 在 j【б】upyter notebook 中是提示输入语句，然后计算你提供的Py【９】thon语句。例如： pri【５】nt("Hello，World") Hel【２】lo，World 打印结果【６】： print("".join("Hello World")) 二、数据入门 因为Python是支持面向对象的编程范式，这意味着Python认为在解决问题的过程中的重点是数据。在任何面向对象的编程语言中，类都是被定义用来描述数据的外观（状态）和数据能做什么（行为）。因为类的用户只看数据项的状态和行为，所以类类似于抽象的数据类型。数据项在面向对象的范式中称为对象，对象是类的实例。
Python有： 两个主要的内置数字类，分别是 int （整型数据类型）和 float （浮点数据类型）。 标准的算术运算，+，-，*，-，和 **（取幂），可以用括号强制操作的顺序来规避正常的操作符优先级。 其他很有用的操作是余数（模组）操作符%、和整数除法--。注意，当两个整数相除，结果是一个浮点数。整数除法运算符通过截断所有小数部分来返回商的整数部分。 布尔数据类型，作为Python bool类的实现，在表示真值时非常有用。 布尔数据 在标准的布尔操作中，and、or、not，布尔类型的状态值可能是True 和 False。 False or True not (False or True) True and True 布尔数据对象也被用作比较运算符的结果，例如相等（==）和大于（）。 关系运算符和逻辑运算符 此外，关系运算符和逻辑运算符可以组合在一起形成复杂的逻辑问题。下表展示了关系和逻辑运算符： 标识符在编程语言中作为名称使用。在Python中，标识符以字母
Python学习线路图(2018年版) 身为技术小白如何搞懂Python？快速入门进阶？ 众所周知，Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，纯粹的自由软件，常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块，尤其是C/C++很轻松地联结在一起。千锋Python率先推出爬虫分布式课程，覆盖全数据库，优化机器学习案例。对！想学来看，不服来战~不啰嗦，火速献上学习线路图(〃’▽’〃) Python初级开发工程师 python语言基础 Python3入门，数据类型，字符串 判断/循环语句，函数，命名空间，作用域 类与对象，继承，多态 tkinter界面编程 文件与异常，数据处理简介 Pygame实战飞机大战，2048 Python语言高级 Python常见第三方库与网络编程 Python正则表达式 邮箱爬虫，文件遍历，金融数据爬虫，
多线程爬虫 Python线程、进程 Python MySQL数据库，协程，jython Python全栈工程师前端 CSS CSS3 网页界面设计实战 javaScript jquerry jquerry EasyUI, Mobile简介，photoshop Bootstrap Python全栈工程师后端 Django入门 Django高级 Django实战 Python高级开发工程师python全栈工程师后端高级
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教案 课程名称Python Web开发基础教程课程代码 系(部) 教研室(实验室) 授课教师 职称 年月
课程 名称 Python Web开发基础教程总计： 62 学时课程 类别 专业课课程代码 授课教师学分 讲授： 44 学时 实验： 22 学时 其他：学时 授课对象教材 和主要参考资料教材：夏帮贵《Python Web开发基础教程》人民邮电出版社 2019.12 参考资料：[美] Julia Elman（茱莉亚·埃尔曼），[美] Mark Lavin（马克·拉温）著，侯荣涛，吴磊译《轻量级Django》，中国电力出版社,2016.10 课程简介 Python 因其功能强大、简单易学、开发成本低廉，已成为深受广大应用程序开发人员喜爱的程序设计语言之一。Python 被广泛应用到各种领域，从简单的文字处理，到Web 应用和游戏开发，甚至于数据分析、人工智能和航天飞机控制，Python 都能胜任。随着网络的广泛普及，Web 应用开发已成为开发人员的必备技能之一。Python 具备上百种Web 开发框架，使用Web 框架在Python 中开发Web 应用，可以极大地提高开发效率。 Django 是Python 世界中成熟的Web 框架。Django 功能全面，各模块之间紧密结合。由于Django 提供了丰富、完善的文档，因此开发人员可以快速掌握Python Web 开发知识并及时解决学习中遇到的各种问题 《Python Web开发基础教程》课程作为Python Web开发入门教学课程，讲授内容主要包括：开发环境配置、Django 配置、URL 分发、模型和数据库、视图、模板、表单、Django 工具等内容。 本课程是一门实践性非常强的课程，因此在教学过程中应注重理论紧密联系实际和加强实习环节的教学，通过实验要掌握Python Web开发方法技巧。 教学难点重点第 1 章Python Web 开发起步第 2 章Django 配置 第 3 章URL 分发 第 4 章模型和数据库 第 5 章视图 第 6 章模板 第7 章表单 第8 章Django工具 第9 章Python在线题库
python数据分析(pandas) 几年后发生了。在使用SAS工作超过5年后，我决定走出自己的舒适区。作为一个数据科学家，我寻找其他有用的工具的旅程开始了！幸运的是，没过多久我就决定，Python作为我的开胃菜。 我总是有一个编写代码的倾向。这次我做的是我真正喜欢的。代码。原来，写代码是如此容易！ 我一周内学会了Python基础。并且，从那时起，我不仅深度探索了这门语言，而且也帮助了许多人学习这门语言。Python是一种通用语言。但是，多年来，具有强大的社区支持，这一语言已经有了专门的数据分析和预测模型库。 由于Python缺乏数据科学的资源，我决定写这篇教程来帮助别人更快地学习Python。在本教程中，我们将讲授一点关于如何使用Python 进行数据分析的信息，咀嚼它，直到我们觉得舒适并可以自己去实践。
目录 1. 数据分析的Python基础 o为什么学Python用来数据分析 o Python 2.7 v/s 3.4 o怎样安装Python o在Python上运行一些简单程序 2. Python的库和数据结构 o Python的数据结构 o Python的迭代和条件结构 o Python库 3. 在Python中使用Pandas进行探索性分析
o序列和数据框的简介 o分析Vidhya数据集——贷款的预测问题 4. 在Python中使用Pandas进行数据再加工 5. 使用Python中建立预测模型 o逻辑回归 o决策树 o随机森林 让我们开始吧 1.数据分析的Python基础 为什么学Python用来数据分析 很多人都有兴趣选择Python作为数据分析语言。这一段时间以来，我有比较过SAS和R。这里有一些原因来支持学习Python： ?开源——免费安装 ?极好的在线社区 ?很容易学习 ?可以成为一种通用的语言，用于基于Web的分析产品数据科学和生产中。
Python数据挖掘与机器学习实战—选题大纲（一组一章，第一章除外）
或从下列选题中选择：（除第1讲） 选题名称内容结构内容要求 第1讲 机器学习与Python库（该讲不可选）解释器Python3.6与IDE：Anaconda/Pycharm 1.Python基础：列表/元组/字典/类/文件 2.numpy/scipy/matplotlib/panda 的介绍和典型使用 3.多元高斯分布 4.典型图像处理 5.scikit-learn的介绍和典型使用 6.多种数学曲线 7.多项式拟合 8.快速傅里叶变换FFT 9.奇异值分解SVD 10.Soble/Prewitt/Laplacian算子 与卷积网络 代码和案例实践 1.卷积与(指数)移动平均线 2.股票数据分析 3.实际生产问题中算法和特征的关系 4.缺失数据的处理 5.环境数据异常检测和分析 第2讲回归线性回归 1.Logistic/Softmax回归 2.广义线性回归 3.L1/L2正则化 4.Ridge与LASSO 5.Elastic Net 6.梯度下降算法：BGD与SGD 7.特征选择与过拟合 8.Softmax回归的概念源头 9.最大熵模型 10.K-L散度 代码和案例实践 1.股票数据的特征提取和应用 2.泰坦尼克号乘客缺失数据处理和存活率 预测 3.环境检测数据异常分析和预测 4.模糊数据查询和数据校正方法 5.PCA与鸢尾花数据分类 6.二手车数据特征选择与算法模型比较 7.广告投入与销售额回归分析 8.鸢尾花数据集的分类
第3讲 决策树和随机森林熵、联合熵、条件熵、KL散度、互信息 1.最大似然估计与最大熵模型 2.ID3、C4.5、CART详解 3.决策树的正则化 4.预剪枝和后剪枝 5.Bagging 6.随机森林 7.不平衡数据集的处理 8.利用随机森林做特征选择 9.使用随机森林计算样本相似度 10.异常值检测 代码和案例实践 1.随机森林与特征选择 2.决策树应用于回归 3.多标记的决策树回归 4.决策树和随机森林的可视化 5.社会学人群收入预测 6.葡萄酒数据集的决策树/随机森林分类 7.泰坦尼克乘客存活率估计 第4讲SVM 线性可分支持向量机 1.软间隔 2.损失函数的理解 3.核函数的原理和选择 4.SMO算法 5.支持向量回归SVR 6.多分类SVM 代码和案例实践： 1.原始数据和特征提取 2.调用开源库函数完成SVM 3.葡萄酒数据分类 4.数字图像的手写体识别 5.MNIST手写体识别 6.SVR用于时间序列曲线预测 7.SVM、Logistic回归、随机森林三者的 横向比较 第5讲聚类各种相似度度量及其相互关系 1.Jaccard相似度和准确率、召回率 2.Pearson相关系数与余弦相似度 3.K-means与K-Medoids及变种 4.AP算法(Sci07)/LPA算法及其应用 5.密度聚类DBSCAN/DensityPeak(Sci14) 6.谱聚类SC 7.聚类评价和结果指标 代码和案例实践： 1.K-Means++算法原理和实现 2.向量量化VQ及图像近似 3.并查集的实践应用 4.密度聚类的异常值检测 5.谱聚类用于图片分割 第6讲 隐马尔科夫模型 HMM 主题模型LDA 1.词潜入和word2vec 2.前向/后向算法 3.HMM的参数学习 4.Baum-Welch算法详解 5.Viterbi算法详解 6.隐马尔科夫模型的应用优劣比较 7.共轭先验分布 https://www.doczj.com/doc/e04672150.html,place平滑 9.Gibbs采样详解 代码和案例实践： 1.敏感话题分析 2.网络爬虫的原理和代码实现 3.LDA开源包的使用和过程分析 4.HMM用于中文分词
只需十四步：从零开始掌握Python机器学习（附资源） 2017-03-14 机器之心 选自kdnuggets 作者：Matthew Mayo 机器之心编译 参与：黄小天、吴攀、晏奇、蒋思源 Python 可以说是现在最流行的机器学习语言，而且你也能在网上找到大量的资源。你现在也在考虑从Python 入门机器学习吗？本教程或许能帮你成功上手，从0 到 1 掌握Python 机器学习，至于后面再从1 到100 变成机器学习专家，就要看你自己的努力了。本教程原文分为两个部分，机器之心在本文中将其进行了整合，原文可参阅：http://suo.im/KUWgl 和http://suo.im/96wD3。本教程的作者为KDnuggets 副主编兼数据科学家Matthew Mayo。 「开始」往往是最难的，尤其是当选择太多的时候，一个人往往很难下定决定做出选择。本教程的目的是帮助几乎没有Python 机器学习背景的新手成长为知识渊博的实践者，而且这个过程中仅需要使用免费的材料和资源即可。这个大纲的主要目标是带你了解那些数量繁多的可用资源。毫无疑问，资源确实有很多，但哪些才是最好的呢？哪些是互补的呢？以怎样的顺序学习这些资源才是最合适的呢？ 首先，我假设你并不是以下方面的专家： 机器学习 Python 任何Python 的机器学习、科学计算或数据分析库 当然，如果你对前两个主题有一定程度的基本了解就更好了，但那并不是必要的，在早期阶段多花一点点时间了解一下就行了。 基础篇 第一步：基本Python 技能 如果我们打算利用Python 来执行机器学习，那么对Python 有一些基本的了解就是至关重要的。幸运的是，因为Python 是一种得到了广泛使用的通用编程语言，加上其在科学计算和机器学习领域的应用，所以找到一个初学者教程并不十分困难。你在Python 和编程上的经验水平对于起步而言是至关重要的。 首先，你需要安装Python。因为我们后面会用到科学计算和机器学习软件包，所以我建议你安装Anaconda。这是一个可用于Linux、OS X 和Windows 上的工业级的Python 实现，完整包含了机器学习所需的软件包，包括numpy、scikit-learn 和matplotlib。其也包含了iPython Notebook，这是一个用在我们许多教程中的交互式环境。我推荐安装Python 2.7。 ?
1、函数的基本概念及调用（ppt） 2、自定义函数 如何创建函数？def语句 In [2]: # 定义函数 def f(x): if x <5: print('输入值小于5') else: print('输入值大于等于5') # 定义函数，其中x是参数（局部变量）f(10) # 运行函数 输入值大于等于5 In [3]: # 关于retuen def f1(x): y =2**x # 没有return def f2(x): y =2**x return y # 含有return print(f1(2),f2(2)) # return语句退出函数，并返回一个表达式。不带参数值的return语句返回None None 4 In [4]: # 默认参数 def f(x,n =2): return(x**n) print(f(10)) print(f(10,3)) # n = 2,这里n的默认值为2，如果不输入则以默认值为主 100 1000
小作业 ① 函数f （x ），输入一个字符串，分别print 出每个字母 ② f(x,y,z),函数内部算法：生成 ((x+y)*(x-y))**z ③ 编写一个求平均值的函数 f(*m) ④ 定义一个函数，用于求矩形面积、圆形面积 ⑤ 定义一个函数，函数的作用是把输入的列表变成一连串字典的key ，并生成字典，需要用input 输入 3、局部变量及全局变量 定义在函数内部的变量拥有一个局部作用域，定义在函数外的拥有全局作用域。 局部变量只能在其被声明的函数内部访问，而全局变量可以在整个程序范围内访问。调用函数时，所有在函数内声明的变量名称都将被加入到作用域中 In [6]: (1,) ('a', 'b') (1, 2, 3, [44, 33]) ('a', 'b')
好用的十款Python机器学习库 1. Pipenv Pipenv 是 Kenneth Reitz 的业余项目，旨在将其他软件包(例如 npm 和yarn)整合到 Python 里。它不需要安装 virtualenv, virtualenvwrapper，不用管理 requirements.txt 文件，并且不用确保依赖版本的可复现性。通过Pipenv，你可以在 Pipfile 中指定依赖项。该工具可生成一个 Pipfile.lock 文件，使你的构建更具确定性，避免产生难以查找的 Bug。 2.PyTorch PyTorch是Facebook深度学习框架，源于 Torch 框架，同时改善了 Torch 框架，基于ython 语言，由于实现了动态计算图范式， PyTorch 已经成为众多研究人员的首选框架之一，可以计算梯度，而且非常快，可扩展性强。 3. Caffe2 Caffe2 支持分布式训练、部署(即使是在移动平台上)，新的 CPU 和支持CUDA 的硬件。PyTorch 可能更适合做研究，而 Caffe2 更加适合大规模部署，就像在 Facebook 上看到的那样。另外，你可以在 PyTorch 里构建并训练模型，同时用 Caffe2 部署。 4. Pendulum Pendulum 的优势之一在于，它是 Python 标准 datetime 替代品，因此你可以轻松地将其与现有的代码集成，并且在你需要的时候才使用它的功能。Pendulum 的作者特别注意时间分区的处理，默认在每个实例中时间分区是可用的，并且以 UTC 计时。你也可以获得扩展 timedelta 来简化 datetime 的计算。
1、字典dict 基本概念 字典是另一种可变容器模型，且可存储任意类型对象。 字典的每个键值(key=>value)对用冒号(:)分割，每个对之间用逗号(,)分割，整个字典包括在花括号({})中 键必须是唯一的，但值则不必。 In [1]: {'小头爸爸': 35, '大头儿子': 6, '隔壁老王': 37}
{'a': 2} {'var1': 1, 'var2': 'hello', 'var3': [1, 2, 3], 'var4': {'a': 1, 'b': 2}} {'var2': 'hello', 'var5': '添加一个值', 'var3': [1, 2, 3], 'var4': '任意修改其中一个 值'} {} # 字典的特点 dic = {'a':1,'b':2,'c':3} # 键值对，一定共同出现，不能只有一个 dic = {'a':1,'a':2} print (dic) # 不允许同一个键出现两次：创建时如果同一个键被赋值两次，后一个值会被记住 dic = {'var1':1, 'var2':'hello', 'var3':[1,2,3], 'var4':{'a':1,'b':2}} # key 必须是不可变对象，value 则可以是任意对象：数值，字符串，序列，字典 print (dic) # 字典是一个无序集合,序列由于没有key 来做对应，所以以顺序来对应值# 序列有顺序，字典没有！ dic['var5'] = '添加一个值' # 任意添加元素 dic['var4'] = '任意修改其中一个值' # 任意修改元素 del dic['var1'] # 任意删除元素 print (dic) dic.clear() # 清空词典所有条目 print (dic) del dic # 删除词典#print(dic)
Python基础入门课程 --学习笔记 近期忽然有点迷上了爬虫Python，可能原因是最近人工智能，深度学习炒的比较热火有关。所以在网上搜了一大圈，想找点基础教程看看，发现还真不少，不过还真没有发现比较适合我这种菜鸟的教程，要么是英文的，要么一开始就讲的比较深，连测试环境都搭建不起了。让人一看就有点畏难放弃了。最后终于发现了唐老师的视频教程，好了，废话不多说，我就把我最近一段时间的学习笔记给大家分享一下。 要想学习Python，首先要搭建测试环境。本教程所用的环境如下： 一、测试环境： 系统：64位win7中文版 浏览器：Google Chrome，尽量不要用IE浏览器，测试中可能不能使用。 Python：Anaconda3-4.3.1-Windows-x86_64.exe Python可以自行通过Baidu自行搜索下载安装即可。 二、Python安装： 如果你能下载到上面的版本，直接双击运行安装即可，可以更改安装路径到D盘，因为占用空间比较大。我就是安装到D盘。安装完成后你就可以在开始菜单-所有程序-Anaconda3找到Jupyter Notebook。本次教程所有脚本全部在该notebook中运行和测试。
三、入门学习： 如果你顺利看到这里，并能在你的电脑上看到上面的截图，那么恭喜你，你已经成功的拥有了本次学习测试的环境。 1、打开Jupyter notebook。 路径：开始菜单-所有程序- Anaconda3找到Jupyter Notebook单击打开， 界面如下。如能打开Dos窗口，不能出现下面的截图，请尝试安装Google Chrome，并设置成默认浏览器即可解决。 单击上图中的New，从下来菜单中选择Python 3即可打开代码编辑窗口。 如下两图：
在使用Python的时候，经常会用到列表，列表(list)就是动态数组，相当于C++标准库的Vector。但不同的是，Python的列表可以存储多种数据类型于一身，非常强大。 下面介绍几种Python列表的常用用法： 一. 列表的创建： 使用[] 把数据包含起来，便可以创建一个列表了。 1. [ ] 可以不包含任何数据，则表示创建一个空列表 >>> name = [] 2. [ ] 也可以包含多种数据类型的数据 >>> name = ["damao", 30, "ermao"] 二. 列表的打印： 1. 使用内置函数print() 便可打印整个列表里的数据” >>> print(name) ["damao", 30, "ermao"] 2. 当然也可以打印列表的某个下标的数据： >>> print(name[0]) damao 3. 也可以分片打印列表的某段下标的数据 >>> print(name[0:2])
['damao', 30] #注意，没有打印name[2]的数据:) 4. 如果想要分别打印列表里的每个数据，只需要一个for就可以搞定： >>> for each in name: print(each) damao 30 ermao 5. 当然也可以直接打印出列表内数据的个数： >>> print(len(name)) 3 三、列表的扩展： 1. 我们可以在列表末尾追加一个任意数据类型数据： >>> name.append(["daoluan", 666]) >>> print(name) ['damao', 30, 'ermao', ['daoluan', 666]] 2. 也可以在列表末尾追加一个列表里的所有数据： >>> name.extend(["sanmao", 10, "simao"]) >>> print(name)