本书基于受欢迎的“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。本书的写作方式别具一格，核心知识点都会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。

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◎ 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。

◎ 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。

《案例研究：原理与实践》是经典作品《Case Study Research: Principles and Practices》的中译本。本书的目标在于对案例研究提供一种方法论上的总体理解，同时也为成功实施案例研究提供必要的工具和技术。

约翰·吉尔林编著的《案例研究--原理与实践》目标在于对案例研究提供一种总体上的理解，同时也为成功实施案例研究提供必要的工具和技术。副标题反映了我在普遍原则和具体实践两方面的考虑。 本书第一部分探讨了一些深嵌在这个主题中的复杂问题。第2章提供了案例研究的定义以及该定义的逻辑蕴涵。这一定义引出了许多内容，因此这一章不应该一带而过。第3章通过与跨案例研究的比较说明了案例研究在方法论上的强项和弱点。案例研究在有些研究环境中很有用，但并不适用于所有研究。我们需要更好地辨别这些不同的情况。 本书第二部分致力于解决人们可以怎样动手打造一个案例研究的实践问题。第4章论及预备事项。第5章概述了选择案例的多种策略。第6章为理解案例研究设计提出了一个实验模板。第7章展示了一类颇为不同的路径——过程追踪。结尾部分简短讨论了那些解释单个结果而非一组结果的案例研究(这被认为是一...(展开全部)

内容介绍 本书基于Python全面介绍了机器学习在信贷风控领域的应用与实践，从原理、算法与工程实践3个维度全面展开，包含21种实用算法和26个解决方案。 作者是智能风控、人工智能和算法领域的资深专家，曾在多加知名金融科技企业从事风控算法方面的研究与实践，经验丰富，本书得到了风控领域9位专家的高度评价。 全书一共8章，每个章节都由问题、算法、案例三部分组成，具有系统性和实战性。 第1-2章讲解了信贷业务的基础知识以及常用的规则引擎、信用评估引擎的建模方法。 第3章以项目冷启动为背景，讲解了风控领域应用广泛的迁移学习方法。 第4-5章介绍了幸存者偏差与不均衡学习中所使用的无监督学习与半监督学习方法。 第6章阐述了无监督的异常识别算法，该算法常用于数据清洗与冷启动项目，是反欺诈引擎中常用的个体欺诈检测方法。 第7章分享了一些经作者实践证明效果较好的模型优化...(展开全部)

本书将带你了解特征工程的完整过程，使机器学习更加系统、高效。你会从理解数据开始学习，机器学习模型的成功正是取决于如何利用不同类型的特征，例如连续特征、分类特征等。你将了解何时纳入一项特征、何时忽略一项特征，以及其中的原因。你还会学习如何将问题陈述转换为有用的新特征，如何提供由商业需求和数学见解驱动的特征，以及如何在自己的机器上进行机器学习，从而自动学习数据中的特征。

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本书共16章。第1~10章介绍Python编程，涉及人工智能、基本描述统计、集中趋势和分散度量、模拟、静态和动态可视化、使用CSV文件、用于数据探索和数据整理的Pandas、时间序列和简单线性回归。第11~16章提供多种实践案例研究，涉及自然语言处理、Twitter数据挖掘、IBM Watson认知计算、包含分类和回归的有监督机器学习、聚类无监督机器学习、卷积神经网络深度学习、递归神经网络深度学习、包含Hadoop/Spark/NoSQL/物联网的大数据等。