学习Python和机器学习的几个不错网址

一、Python学习：

 

1、在 codecademy.com 注册，学习 Python 基础知识。

2、https://learnpythonthehardway.org/book/  ，一个为广大 Python 编程者所推荐的网站。

3、然后还有一个优秀的 PDF， byte of python 。

4、python社团还为初学者准备了一个Python资源列表list of python resources。

5、 O’Reilley 的书籍 《Think Python》，也可以从这里免费下载 。

6、Python 用于计量经济学、统计学和数据分析的介绍：《Introduction to Python for Econometrics, Statistics and Data Analysis 》，其中也包含了 Python 的基础知识。

 

二、机器学习

 

1、免费书籍《Introduction to Python for Econometrics, Statistics and Data Analysis》，同时也包括 Numpy，Pandas，Matplotlib 和 IPython这几个模块。

2、还有一个资源是 Python for Data Analysis: Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython，也包含了一些很重要的模块。

3、以下是其他免费模块的相关链接： Numpy (Numerical Python, Numpy Userguide, Guide to NumPy), Pandas (Pandas, Powerful Python Data Analysis Toolkit，Practical Business Python，Intros to Pandas Data Structure) 和 Matplotlib books。

4、其它资源:

• 10 minutes to Pandas
• Pandas for machine learning
• 100 NumPy exercises
• Mini-Tutorial: Saving Tweets to a Database with Python （微型教程：使用Python保存推文到数据库）
• Web Scraping Indeed for Key Data Science Job Skills （网页抓取关键数据科学工作技巧）
• Case Study: Sentiment Analysis On Movie Reviews （案例学习：电影评论中的情感分析）
• First Web Scraper （第一网页抓取）
• Sentiment Analysis of Emails （邮件的情感分析）
• Simple Text Classification （简单文本分类）
• Basic Sentiment Analysis with Python （Python基础情感分析）
• Twitter sentiment analysis using Python and NLTK （使用Python和NLTK 做Twitter情感分析）
• Second Try: Sentiment Analysis in Python （第二个尝试：Python情感分析）
• Natural Language Processing in a Kaggle Competition for Movie Reviews （电影评论相关Kaggle Competition中的NLP自然语言处理）
• Introduction to Machine Learning with Python and Scikit-Learn （机器学习中 Python 和 Scikit-Learn 的介绍）
• Data Science in Python （Python 中的数据科学）
• Machine Learning for Predicting Bad Loans （用机器学习来预测坏账）
• A Generic Architecture for Text Classification with Machine Learning （通过机器学习来分类文本的通用架构）
• Using Python and AI to predict types of wine （利用 Python 和 AI 人工智能来预测酒的品种）
• Advice for applying Machine Learning （应用机器学习的建议）
• Predicting customer churn with scikit-learn （使用 scikit-learn 预测用户流失）
• Mapping Your Music Collection （映射你的音乐收藏）
• Data Science in Python （Python 中的数据科学）
• Case Study: Sentiment Analysis on Movie Reviews （案例学习：电影评论中的情感分析）
• Document Clustering with Python （Python中的文档聚类）
• Five most popular similarity measures implementation in python （5 个最流行的Python相似度测量的实现）
• Case Study: Sentiment Analysis on Movie Reviews （案例学习：电影评论中的情感分析）
• Will it Python? （将会是 Python 么？）
• Text Processing in Machine Learning （机器学习中的文本处理）
• Hacking an epic NHL goal celebration with a hue light show and real-time machine learning （使用色彩灯光秀和实时机器学习黑入史诗级 NHL（北美冰球联赛）进球庆祝）
• Vancouver Room Prices （温哥华房间价格）
• Exploring and Predicting University Faculty Salaries （探索和预测大学教师工资）
• Predicting Airline Delays （预测航班延误）

关于机器学习和 Python 中模块 scikit-learn 的书籍：

• Collection of books on reddit （收集 reddit 新闻网站上的书籍）
• Building Machine Learning Systems with Python （用 Python 建立机器学习系统）
• Building Machine Learning Systems with Python, 2nd Edition （用 Python 建立机器学习系统，第二版）
• Learning scikit-learn: Machine Learning in Python （学习 scikit-learn:Python 中的机器学习）
• Machine Learning Algorithmic Perspective (透视机器学习算法)
• Data Science from Scratch – First Principles with Python (抓取的数据科学——关于 Python 的首要原则)
• Machine Learning in Python （Python 中的机器学习）

标签： 数据分析 数据库

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