前段时间，看到不少 Python 领域的公众号发本文同款标题的文章，点进去之后没想到居然推的是我 16 年组织翻译的《Think Python（第二版）》。老实说还是很意外的。...其实，《Think Python》是很多Python初学者的不二入门教材，受到广泛好评。该书原作者是美国Olin工程学院的教授Allen B. Downey。...而我使用的第一本教材，就是Allen Downey的《Think Python》，副标题叫“如何像计算机科学家一样思考”。 后来，我到了一家互联网公司，接触运营工作。...了解Python的朋友都知道，Python脚本的默认文件名后缀就是`.py`。...搭建“编程派”网站（后来还开通了“编程派”微信订阅号和今日头条号）的目的，就是为了能够让更多的人了解Python语言，更快地获取国外的Python教程和资源，一起交流、学习Python。
不多的国内的经典统计教材。两位都是社会学出身，不重推导重应用。每章都有详细的Sas和SPSS程序和输出的分析。两位估计洋墨水喝得比较多，中文写的书，但是明显老外写书的风格。...这是一本国内很好的多元统计教材。 2、《Analyzing Multivariate Data（英文版）》 Lattin等著 机械工业出版社 这本书有很多直观的感觉和解释，非常有意思。...绝对是该领域最权威，最经典的书了。王学民老师说：这本书不是那么好懂的，数学系的人，就算看得懂每个公式，未必能懂它的意思（不是数学系的人，还是别看了吧）。
我们公众号之前曾经推送过类似的推文，但当时推荐的书籍不是很全面，另一方面笔者最近又看了不少经典的脑电书籍，因此在这里就重新做一个梳理，把一些经典的EEG脑电方面的教材推荐给大家，希望对EEG领域的同学和研究者有所帮助...本书是ERP领域的大牛Steven Luck教授所写，这已经是第二版了，是ERP研究者不得不读的经典教材。该书详细地介绍了ERP研究中的实验设计、信号的采集与处理技术以及后续的ERP成分分析技术。...《事件相关电位原理与技术》 本书同样是介绍ERP技术，应该说是国内出版的关于ERP技术的经典书籍，可以作为入门进行学习。...本书同样是ERP领域的大牛Steven Luck教授所写，本书可以作为ERP研究者的ERP成分“词典”，书中汇总了几乎所有ERP成分，对其实验、产生机制等进行了系统阐述，可以说是ERP研究者不得不读的经典教材...《Signal processing for neuroscientists》（Second Edition） 本书专为神经科学家而写，也是非常经典的一本讲解时间序列信号（如EEG）技术的教材，主要包括信号的傅里叶变换
机器之心报道 编辑：张倩 《统计学习导论》很经典，但用的是 R 语言，没关系，这里有份 Python 版习题实现。...斯坦福经典教材《The Element of Statistical Learning》（简称 ESL）被称为频率学派的统计学习「圣经」，由三位统计学大师——Trevor Hastie、Robert Tibshirani...但对于刚入门的小白来说，把这本经典教材啃下来难度还是相当大的，因为书中有大量的公式、矩阵推导，总长度达到 700 多页。...为了克服这一障碍，有人尝试用 Python 语言解决了书里的所有概念、应用练习，并将其上传到了 GitHub。...如果你正在读这本书或者想重新做一下书里的练习，可以参考这份 Python 版资料，也可以跟着教材的配套视频边学边做。
今天与大家分享了教科书中的几个经典问题。其实在实际工业应用中，我们不会完全按照教科书中的方式去实践。
整理 | AI科技大本营（ID:rgznai100） 想入门Python，但一直没找到合适的参考书籍？ 《Think Python》是很多Python初学者的不二入门教材，受到广泛好评。...Allen称，《Think Python》是面向Python编程初学者的入门书籍。该书从编程的基本概念开始，经过精心设计，可以在首次使用时定义所有术语，并按照逻辑顺序发展介绍每个新概念。...中文版本译者是一名自学Python的编程爱好者。选择翻译《Think Python》，一是因为它是作者入门使用的第一本教材；二是，它确实非常浅显易懂，把很多概念用非常朴实的话进行解释。...《Think Python》 第二版有以下新特点： 本书及其中的代码都已更新至Python 3。 我增加了一些小节内容，还在本书网站上介绍如何在网络浏览器上运行Python。...这样，如果你嫌麻烦的话，就可以先不用在本地安装Python。 在海龟绘图这章中，我没有继续使用自己编写的海龟绘图包``Swampy``，改用了一个更标准的Python包 turtle。
Poldrack 公开了他为斯坦福大学统计学本科教程准备的教材。这本书引入了一些实用的新理念和新方法。
导读：《Think Python》是很多Python初学者的不二入门教材，受到广泛好评。该书原作者是美国Olin工程学院的教授Allen B. Downey，目前该书的原版和中文版本都已免费开源。...来源：AI科技大本营（ID:rgznai100）整理 Allen称，《Think Python》是面向Python编程初学者的入门书籍。...中文版本译者是一名自学Python的编程爱好者。选择翻译《Think Python》，一是因为它是作者入门使用的第一本教材；二是，它确实非常浅显易懂，把很多概念用非常朴实的话进行解释。...《Think Python》 第二版有以下新特点： 本书及其中的代码都已更新至Python 3。 我增加了一些小节内容，还在本书网站上介绍如何在网络浏览器上运行Python。...这样，如果你嫌麻烦的话，就可以先不用在本地安装Python。 在海龟绘图这章中，我没有继续使用自己编写的海龟绘图包Swampy，改用了一个更标准的Python包 turtle。
经常刷菜鸟团的小伙伴一定都已经是文献不求人的老手了，可是有时候想查点经典教材或者电子书的时候，那些大牛网站可能就不一定下载的到了。最近发现的两个网站我觉得还不错，推荐给大家。...举个小例子，搜了一部经典的教材，点击详情页，然后点右下角 ED2K 就会弹出下载提示。悄悄的说一句，其实这个网站也可以搜文献、小说和杂志，喜欢原文电子书的小伙伴不要错过啦。 ?...万千合集站 第二个网站是国内的聚合搜索网站，搜索各大高校相关的教材及经典教科书是一个好去处。 http://www.hejizhan.com/bbs/ ?
1 class Book(): 2 def __init__(self,ISBN,Ftile,Author,Publisher): 3 ...
看完才觉得回归真得很好玩 3、《Logistics回归模型——方法与应用》 王济川 郭志刚 高等教育出版社 不多的国内的经典统计教材。两位都是社会学出身，不重推导重应用。...这是一本国内很好的多元统计教材。 2、《Analyzing Multivariate Data（英文版）》 Lattin等著 机械工业出版社 这本书有很多直观的感觉和解释，非常有意思。...Bowerman & Connell 著 本书的主讲Box-Jenkins(ARIMA)方法，附上了SAS和Minitab程序 五、抽样 1、《抽样技术》 科克伦著 张尧庭译 绝对是该领域最权威，最经典的书了
Sutton 教授的经典教材《增强学习导论》（Reinforcement Learning: An Introduction）近日准备出第二版，现书稿的草稿在其主页提供，新智元编译图书的目录部分，全书（...Sutton 的这本经典教材《增强学习导论》对连续学习多有涉及，推荐下载阅读。 ? 全书目录 第一版引言 第二版引言 摘要 1....评估-决策方法(Actor-Critic) 13.6 连续问题中的策略梯度（平均回馈率） 13.7 连续行动中的策略参数化 更深层的展望 14.心理学 14.1 术语 14.2 预测和控制 14.3 经典的调节
选自incompleteideas 机器之心编译 参与：黄小天、刘晓坤 强化学习教父 Richard Sutton 的经典教材《Reinforcement Learning：An Introduction
Sutton 教授的经典教材《增强学习导论》（Reinforcement Learning: An Introduction）第二版近期更新，现书稿的草稿在其主页提供，新智元编译图书的目录部分，全书（英文版...评估-决策方法(Actor-Critic) 13.6 连续问题中的策略梯度（平均回馈率） 13.7 连续行动中的策略参数化 13.8 总结 更深层的展望 14.心理学 14.1 预测和控制 14.2 经典的调节
要想学通这个大的领域不是一件容易的事情，所以我打算集大家之长，开通一个“Python快速实战机器学习”系列，用Python代码实践机器学习里面的算法，旨在理论和实践同时进行，快速掌握知识。...主要内容： 本书第一部分主要介绍机器学习基础，以及如何利用算法进行分类，并逐步介绍了多种经典的监督学习算法；第三部分则重点介绍无监督学习及其一些主要算法；第四部分介绍了机器学习算法的一些附属工具。...主要内容 通过具体的例子、很少的理论以及两款成熟的Python框架：Scikit-Learn和TensorFlow。你将会学习到各种技术，从简单的线性回归及发展到深度神经网络。...集成学习和随机森林 第8章 降维 第9章 运行TensorFlow 第10章 人工神经网络简介 第11章 训练深度神经网络 第12章 跨设备和服务器的分布式TensorFlow 第13章 卷积神经网络 Python...的要求说明 // 为了学习机器学习，我们对于Python有两点要求： 掌握Python基础知识 熟悉NumPy,Pandas,Matplotlib等 如果你喜欢本文，请分享到朋友圈，想要获得更多信息，
算法实现 #0 GitHub https://github.com/Coxhuang/Python-DataStructure #1 环境 Python3.7.3 #2 开始 ?...return tar ret = func([1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 5, 6, 7, 8, 8, 9, 9, 9]) print(ret) 未完待续 Python
为何Python语言如此强大，这么说吧： 不懂Python语言，人工智能时代，你将成为新“文盲”！ 不懂Python语言，10年后，小学生都会鄙视你！ 此刻，不会pyhon的内心是崩溃的。。。。 ?...言归正传，为什么人工智能要用Python 一、Python是解释语言，程序写起来非常方便 写程序方便我想也是国家把python纳入教材的原因之一。...基于python实现机器学习，基本上可以说是站在巨人的肩膀上。 三、Python效率超高 python因为是高级解释型语言，所以在性能方面当然是无法满足大规模数据训练的。...Python有着最好的支持。...未来几年，随着人工智能的崛起，更多的应用场景需要落地，Python语言的发展前景形势一片大好。毫无疑问使用Python语言的企业将会越来越多，Python程序猿的人才缺口也将越来越大。
蒙特卡罗是一种估计复杂的概率分布的经典方法。本文部分内容取自Sutton的经典教材《强化学习》，并提供了额外的解释和例子。...解决值函数的一种经典方式是对第一次s的发生的回报进行采样，也叫首次访问蒙特卡罗预测。...Python中的在线策略模型 因为蒙特卡罗方法通常都是相似的结构。我在Python中创建了一个离散蒙特卡罗类，可以用来插入和运行。...https://oneraynyday.github.io/ml/2018/05/24/Reinforcement-Learning-Monte-Carlo/#on-policy-model-in-python
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