本书主要分为两个部分。第一部分为第1章到第8章，涵盖机器学习的基础理论知识和基本算法——从线性回归到随机森林等，帮助读者掌握Scikit-Learn的常用方法；第二部分为第9章到第16章，探讨深度学习和常用框架TensorFlow，一步一个脚印地带领读者使用TensorFlow搭建和训练深度神经网络，以及卷积神经网络。

这是一本以Python为工具，以商业实战为导向的数据科学家养成手册，从技术、业务、商业实战3个维度为有志成为数据科学家的读者提供了系统化的学习路径。
3位作者是数据科学和金融领域的资深专家，不仅技术精湛、经验丰富，而且在本书的写作上也颇下功夫：首先，将数学和算法等复杂的技术用图形化的方式来展现，尽可能降低读者的理解难度；其次，本书不是一本教科书或案例集，而是针对数据科学家的能力模型提供系统化的解决方案。
全书一共19章：内容依次围绕技术、业务和商业实战3个维度展开：
技术维度：较为系统和深度地讲解了数据挖掘、数据分析以及机器学习等数据科学中核心的技术。
业务维度：围绕宏观业务分析和微观客户分析展现了数据科学在市场研究、企业管理、客户画像与分析、精准营销、风险度量、流失预警等方面的知识点。
实战维度：以案例的形式全面展现了著名咨询公司从事客户量化分析的方法论，为读者提供了标准的数据科学工作模板。
本书脚本请到作者的Github主页上下载（https://github.com/changgz/Pydsci）。

这是一部从实战角度讲解如何利用Python进行数据分析、挖掘和数据化运营的著作，不仅对数据分析的关键技术和技巧进行了总结，更重要的是对会员、商品、流量、内容4个主题的数据化运营进行了系统讲解。
作者是国内一线数据分析师和大数据专家，在数据分析和数据化运营领域有近10年的经验，在业内颇具知名度和影响力。本书不仅得到了宋星、黄成明、宫鑫等14位资深专家的好评和推荐，还得到了天善智能、中国统计网等多个数据科学相关机构的支持和高度认可。
全书的内容在逻辑上共分为两大部分：
第一部分（第1~4章）：Python数据分析与挖掘
着重讲解了Python和数据化运营的基本知识，以及Python数据获取（结构化和非结构化）、预处理、分析和挖掘的关键技术和经验。包含11条数据预处理经验、39个数据预处理知识点、14个数据分析和挖掘的建模主题。
第二部分（第5~9章）：Python数据化运营
这是本书的核心，详细讲解了会员运营、商品运营、流量运营和内容运营4大主题，以及提升数据化运营价值的方法。在每个运营主题中都包含了基本知识、评估指标、应用场景、数据分析模型、数据分析小技巧、数据分析大实话以及2个综合性的应用案例。
本书提供案例数据和源代码（中文注释）下载，供读者实操时使用。

本书是Python经典实例解析，采用基于实例的方法编写，每个实例都会解决具体的问题和难题。主要内容有：数字、字符串和元组，语句与语法，函数定义，列表、集、字典，用户输入和输出等内置数据结构，类和对象，函数式和反应式编程，Web服务等等。

本书由pandas项目创始人Wes McKinney亲笔撰写，详细介绍利用Python进行操作、处理、清洗和规整数据等方面的具体细节和基本要点。第2版针对Python 3.6进行全面修订和更新，涵盖新版的pandas、NumPy、IPython和Jupyter，并增加大量实际案例，可以帮助你高效解决一系列数据分析问题。
第2版中的主要更新包括：
• 所有的代码，包括把Python的教程更新到了Python 3.6版本（第1版中使用的是Python 2.7）
• 更新了Python第三方发布版Anaconda和其他所需Python包的安装指引
• 更新pandas库到2017年的新版
• 新增一章，关于更多高级pandas工具和一些使用提示
• 新增statsmodels和scikit-learn的简明使用介绍

本书是机器学习入门书，以Python语言介绍。主要内容包括：机器学习的基本概念及其应用；实践中最常用的机器学习算法以及这些算法的优缺点；在机器学习中待处理数据的呈现方式的重要性，以及应重点关注数据的哪些方面；模型评估和调参的高级方法，重点讲解交叉验证和网格搜索；管道的概念；如何将前面各章的方法应用到文本数据上，还介绍了一些文本特有的处理方法。

神经网络是一种模拟人脑的神经网络，以期能够实现类人工智能的机器学习
技术。
本书揭示神经网络背后的概念，并介绍如何通过Python实现神经网络。全书
分为3章和两个附录。第1章介绍了神经网络中所用到的数学思想。第2章介绍使
用Python实现神经网络，识别手写数字，并测试神经网络的性能。第3章带领读
者进一步了解简单的神经网络，观察已受训练的神经网络内部，尝试进一步改善
神经网络的性能，并加深对相关知识的理解。附录分别介绍了所需的微积分知识
和树莓派知识。
本书适合想要从事神经网络研究和探索的读者学习参考，也适合对人工智
能、机器学习和深度学习等相关领域感兴趣的读者阅读。

本书作为数据挖掘入门读物，介绍了数据挖掘的基础知识、基本工具和实践方法，通过循序渐进地讲解算法，带你轻松踏上数据挖掘之旅。本书采用理论与实践相结合的方式，呈现了如何使用决策树和随机森林算法预测美国职业篮球联赛比赛结果，如何使用亲和性分析方法推荐电影，如何使用朴素贝叶斯算法进行社会媒体挖掘，等等。本书也涉及神经网络、深度学习、大数据处理等内容。

《Python自然语言处理(影印版)》提供了非常易学的自然语言处理入门介绍，该领域涵盖从文本和电子邮件预测过滤，到自动总结和翻译等多种语言处理技术。在《Python自然语言处理(影印版)》中，你将学会编写Python程序处理大量非结构化文本。你还将通过使用综合语言数据结构访问含有丰富注释的数据集，理解用于分析书面通信内容和结构的主要算法。
《Python自然语言处理》准备了充足的示例和练习，可以帮助你：
从非结构化文本中抽取信息，甚至猜测主题或识别“命名实体”；
分析文本语言结构，包括解析和语义分析；
访问流行的语言学数据库，包括WordNet和树库(treebank)；
从多种语言学和人工智能领域中提取的整合技巧。
《Python自然语言处理(影印版)》将帮助你学习运用Python编程语言和自然语言工具包(NLTK)获得实用的自然语言处理技能。如果对于开发Web应用、分析多语言新闻源或记录濒危语言感兴趣——即便只是想从程序员视角观察人类语言如何运作，你将发现《Python自然语言处理》是一本令人着迷且极为有用的好书。

◎ 编辑推荐
☆本书基于作者的开源GitHub图书，广受读者喜爱，市面上难得的原创Python进阶图书。
☆写作方式别具一格，核心知识点通过三大板块来阐述：基础知识、案例故事、编程建议。
其中基础知识帮助大家快速回顾Python基础；案例故事由作者经历的编程项目与案 例改编而来，兼具实战性与趣味性；编程建议以大家喜闻乐见的条目式知识点呈现，短小精悍，可直接应用于自己的编程实践中。
◎ 内容简介
本书基于广受好评的“Python工匠”系列开源文章。
全书从工程实践角度出发，通过剖析核心知识、展示典型案例与总结实用技巧，帮助大家系统进阶Python，写好工程代码，做好实践项目。
本书共计13章，分为五大部分：变量与基础类型、语法结构、函数与装饰器、面向对象编程、总结与延伸，涵盖Python编程的方方面面。