內容簡介

本書沒有基礎的Python語言的入門內容，所以如果從未學習過Python的話，可能不適閤閱讀本書。

本書的主要內容分為四大部分：

（1）Python開發程序的一些方法技巧，如虛擬環境管理、敏捷開發入門、單元測試等；
（2）Python中的一些中級使用技巧，如列錶生成式、多綫程與多進程、Python程序性能分析等；
（3）機器學習的基本概念和常用算法介紹，以及如何選擇閤適的算法；
（4）一些使用Python進行建模和機器學習的實際例子。

我們這樣設計是在平時工作學習中發現，作為程序員和數據建模或者機器學習的同事在知識結構和實際應用程序上有一些差異。很多程序員無法理解模型的訓練、調參等概念，因為這些和傳統的不管是瀑布式還是敏捷式的開發都大相徑庭；而建模人員對於一個應用項目的需求、詳細設計、開發、測試、部署、性能等也很難理解。於是我們在實踐中逐漸摸索並采用的方法就是大傢都各自往前走一步，程序人員要瞭解建模的基本流程，而作為建模人員要瞭解開發的各個步驟的來龍去脈。

本書既能為Python程序開發人員夯實基礎，提升編程技能，又能為使用Python的機器學習從業者提供大量實際案例，使其獲得機器學習實戰經驗，幫助開發人員和建模人員取長補短，彌補各自知識結構上的欠缺，打造更優秀的具有綜閤能力的團隊。

因為篇幅有限，隻能蜻蜓點水，各方麵略有涉及。

作者簡介

作者簡介：
裔雋，現任匯付天下旗下上海匯付數據服務有限公司産品與信息中心副總經理，負責互聯網金融、移動應用、機器學習、數據倉庫、大數據平颱等研發工作。畢業於華東師範大學心理學係，曾任職上海銀行、銀聯電子支付有限公司和中國汽車網，在技術開發與項目管理、産品設計與用戶體驗、數據倉庫等方麵擁有逾20年經驗。

張懌檬，賓夕法尼亞大學社會工作碩士，現任上海匯付數據服務有限公司算法工程師，研究方嚮為機器學習在金融行業的應用，主要從事圖像識彆、業務數據挖掘、風險預測等相關工作。

目錄

第一部分Python開發實戰
第一章開發環境選擇與比較
第二章Anaconda使用介紹
第三章開發規範與方法
第四章單元測試與代碼覆蓋率

第二部分Python編程技巧
第五章列錶生成式
第六章Collections庫
第七章迭代器
第八章Python多綫程與多進程淺析
第九章Python程序性能分析初步

第三部分Python機器學習基礎
第十章機器學習基礎
第十一章主要算法概覽
第十二章K近鄰算法
第十三章主成分分析
第十四章邏輯迴歸
第十五章樸素貝葉斯分類器
第十六章決策樹算法
第十七章支持嚮量機
第十八章K�睲eans聚類
第十九章人工神經網絡
第二十章如何選擇閤適的算法
第二十一章Python機器學習工具

第四部分Python機器學習實例
第二十二章基於RFM的P2P用戶聚類模型
第二十三章文本的主題分類
第二十四章利用機器翻譯實現自然語言查詢
第二十五章身份證漢字和數字識彆
第二十六章人臉識彆

這本書比較適閤有基本 Python 經驗的用戶閱讀。和其它類似書籍相比，第一次看到有完整講述人臉識彆、身份證識彆如何實現的，還有很多Python 項目開發實際經驗和編程技巧，很實用

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