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《python学习手册》          ISBN：9787111326533     定价：119.00
《python机器学习实践》    ISBN：978711158166      定价：59.00

《python机器学习实践：测试驱动的开发方法》本书一开始就立足于软件编写、算法测试的实践指导，为读者理解示例代码、动手编写自己的程序做必要的铺垫。
然后，作者才开始简明扼要地介绍机器学习算法的定义，以及读者必须知道的算法类别、这些算法又各自有何神通，并轻轻点出：每个算法也有它的死穴。
第三章到第九章，作者深入详实地讲解了几种有代表性的机器学习算法：K-最近邻，朴素贝叶斯分类，决策树和随机森林，隐马尔可夫模型，支持向量机，神经网络，以及聚类。在这些章节中，不但讲解了算法核心部分的数学表达，也用机智、形象的语言描述了算法如何在实际生活中解决问题，并给出了关键的Python代码示例和算法训练、测试过程。 内容简介Content Description 《Python学习手册（第4版）》学习Python的主要内建对象类型：数字、列表和字典。使用Python语句创建和处理对象，并且学习Python的通用语法模型。使用函数构造和重用代码，函数是Python的基本过程工具。学习Python模块：封装语句、函数以及其他工具，以便构建较大的组件。学习Python的面向对象编程工具，用于组织程序代码。学习异常处理模型，以及用于编写较大程序的开发工具。了解高级Python工具，如装饰器、描述器、元类和Unicode处理等。

《python机器学习实践：测试驱动的开发方法》本书一开始就立足于软件编写、算法测试的实践指导，为读者理解示例代码、动手编写自己的程序做必要的铺垫。
然后，作者才开始简明扼要地介绍机器学习算法的定义，以及读者必须知道的算法类别、这些算法又各自有何神通，并轻轻点出：每个算法也有它的死穴。
第三章到第九章，作者深入详实地讲解了几种有代表性的机器学习算法：K-最近邻，朴素贝叶斯分类，决策树和随机森林，隐马尔可夫模型，支持向量机，神经网络，以及聚类。在这些章节中，不但讲解了算法核心部分的数学表达，也用机智、形象的语言描述了算法如何在实际生活中解决问题，并给出了关键的Python代码示例和算法训练、测试过程。

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