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O'Reilly好书推荐|人工智能+数据专题

原标题:O'Reilly好书推荐|人工智能+数据专题

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赠书活动也回来了!

为配合本次大会的讲师征集活动,O'Reilly和图灵公司特在本月为我们的粉丝推出一期以人工智能以及数据为主题的 好书推荐+赠书活动。

此次活动将送出10本精选图书,赠书力度大大超出以往;另外,增加了新的抽奖方式:朋友圈转发 公众号留言。具体规则请看文末。以前没有被抽中的小伙伴机会来了!

特注:就在刚刚本文准备发稿时,小编得知下面这本《深度学习入门》(鱼书)销量一天突破2000册,绝对堪称技术圈最最火爆的深度学习入门宝典之一。

深度学习入门

Deep Learning from Scratch

作者:斋藤康毅

译者:陆宇杰

定价:59.00元

  • 日本深度学习入门经典畅销书,原版上市不足 2 年印刷已达100 000册
  • 长期位列日亚“人工智能”类图书榜首,超多五星好评
  • 使用Python 3,尽量不依赖外部库或工具,从零创建一个深度学习模型

深度学习真正意义上的入门书,深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术。书中使用Python 3,尽量不依赖外部库或工具,从基本的数学知识出发,从零创建一个经典的深度学习网络,来逐步理解深度学习。

书中不仅介绍了深度学习和神经网络的概念、特征等基础知识,对误差反向传播法、卷积神经网络等也有深入讲解,此外还介绍了深度学习相关的实用技巧,自动驾驶、图像生成、强化学习等方面的应用,以及为什么加深层可以提高识别精度等“为什么”的问题。

Python机器学习基础教程

Introduction to Machine Learning with Python

作者:Andreas C. Müller ,Sarah Guido

译者:张亮(hysic)

定价:79.00元 / 电子书39.99元

  • Python机器学习入门书
  • 自己动手构建机器学习解决方案并非难事!
  • 以机器学习算法实践为重点,使用scikit-learn库从头构建机器学习应用

本书主要内容包括:

  • 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。

面向数据科学家的实用统计学

Practical Statistics for Data Scientists: 50 Essential Concepts

作者:Peter Bruce,Andrew Bruce

译者:盖磊

定价:89.00元

  • 豆瓣评分9.1
  • 「数据仓库」畅销榜榜首图书
  • 系统梳理重要的统计学概念,演示统计学方法具体应用

书中解释了数据科学中至关重要的统计学概念,介绍怎样将各种统计方法应用于数据科学。作者以易于理解、浏览和参考的方式,引出统计学中与数据科学相关的关键概念;解释了各统计学概念在数据科学中的重要性及有用程度,并给出原因。

Python数据科学手册

Python Data Science Handbook

作者:Jake VanderPlas

译者:陶俊杰、陈小莉

定价:109.00元

  • 目前图灵最受读者欢迎的数据科学和数据处理好书
  • 掌握用Scikit-Learn、NumPy等工具高效存储、处理和分析数据
  • 大量示例+逐步讲解+举一反三,从计算环境配置到机器学习实战,切实解决工作痛点

本书以IPython、NumPy、Pandas、Matplotlib和Scikit-Learn这5个能完成数据科学大部分工作的基础工具为主,从实战角度出发,讲授如何清洗和可视化数据、如何用数据建立各种统计学或机器学习模型等常见数据科学任务,旨在让各领域与数据处理相关的工作人员具备发现问题、解决问题的能力。

R数据科学

R for Data Science: Visualize, Model, Transform, Tidy, and Import Data

作者:哈德利•威克姆,加勒特•格罗勒芒德

译者:陈光欣

定价:139.00元

“Hadley Wickham是数据科学领域内的传奇人物,发明了一套全新的数据分析方法。他与Garrett Grolemund合著的这本书详细阐明了这种新方法,被数据分析者奉为圣经。”

——Roger D. Peng,约翰霍普金斯大学教授

“建议初次接触R的人都看看这本书中的R代码。作者详细说明了在R中处理数据的基本原则。”

——J.J.Allaire,RStudio创始人、CEO

  • 原版亚马逊数学与统计畅销榜榜首图书
  • 原版豆瓣评分9.4
  • 摒弃其他R语言工具书从头到尾讲统计的陋习
  • 从实用的R包出发,带你重新认识R和数据科学

作者旨在教会读者使用最重要的数据科学工具,从而为实施数据科学奠定坚实的基础。 读完后,你将掌握R语言的精华,并能够熟练使用多种工具来解决各种数据科学难题。每一章都按照这样的顺序组织内容:先给出一些引人入胜的示例,以便你可以整体了解这一章的内容,然后再深入细节。本书的每一节都配有习题,以帮助你实践所学到的知识。

SQL 经典实例

SQL Cookbook

作者:Anthony Molinaro

译者:刘春辉

定价:149.00元

  • 原版亚马逊其他数据库榜首图书
  • 长达九年的一线SQL开发经验总结
  • 系统讲解数据库操作,通过大量实例全面讲解SQL

本书详细介绍了各种数据库的SQL查询技术和一些基础的SQL查询语句,并且通过实例操作的方式讲解了如何插入、更新和删除数据等相关知识。另外,本书还介绍了如何使用SQL语句进行日期处理,以及一些其他的SQL语句查询操作,能够帮助你掌握相关的SQL知识。

Spark高级数据分析(第2版)

Advanced Analytics with Spark: Patterns for Learning from Data at Scale, 2E

作者:Sandy Ryza,Uri Laserson,Sean Owen,Josh Wills

译者:龚少成,邱鑫

定价:69.00元

  • 知名数据公司 Cloudera 数据科学家联合执笔
  • Spark 大规模数据分析实战宝典
  • 新版针对 Spark 近年来的发展,对样例代码和所使用的资料进行了大量更新

本书涵盖大规模数据分析中常用算法、数据集和设计模式。新版Spark使用了全新的核心API,MLlib和Spark SQL两个子项目也发生了较大变化,本书为关注Spark发展趋势的读者提供了与时俱进的资料。

“本书是大数据市场翘楚Cloudera公司经验总结,通过案例分析详尽展现了解决问题的全过程,自第1版出版后一直位列亚马逊网站大数据分析类图书前茅。中文版的问世,实在是国内技术圈的幸事。”

——苗凯翔,思科中国研发公司CTO,前Cloudera公司副总裁

代码之外的功夫:程序员精进之路

Programming Beyond Practices

作者:Gregory T. Brown

译者:李志

定价:49.00元

  • 面向对象技术专家 Michael Feathers 推荐
  • 亚马逊全五星好评,程序员精进必备
  • 人工智能时代程序员职业路径规划参考

编程只占程序设计工作的 10%,而且是相对简单的工作。本书以 8 个虚构的故事为主线,邀你探索更有趣、更具挑战性的那 90% 的程序设计工作,构建行之有效的思维框架,从而提升解决问题的综合能力。

Hadoop数据分析

Data Analytics with Hadoop

作者:Benjamin Bengfort , Jenny Kim

译者:王纯超

定价:69.00元

  • 针对数据分析介绍分布式计算涉及的大量概念、工具和技术
  • 以数据科学的视角介绍 Hadoop 集群计算和分析

以直观方式提供集群计算和分析概览,为数据科学家深入了解特定主题领域铺平道路。

本书分为两大部分,第一部分从非常高的层次介绍分布式计算,讨论如何在集群上运行计算;第二部分则重点关注数据科学家应该了解的工具和技术,意在为各种分析和大规模数据管理提供动力。

JSON实战

JSON at Work: Practical Data Integration for the Web

作者:汤姆•马尔斯

译者:邵钏

定价:89.00元 / 电子书 44.99元

JSON已经成为RESTful接口设计的事实标准,并在互联网数据交换领域日益受亲睐,是搭建优雅、高效应用程序的得力工具。

  • JSON实战指南
  • 全面掌握JSON强大功能的不二之选

来自于作者实际使用JSON的经验,主要内容包括JSON基础知识,对JSON数据建模,在Node.js、Ruby on Rails和Java中使用JSON,结构化JSON文档并设计测试API,搜索JSON文档的内容,将JSON文档转换成其他数据格式,将JSON作为企业级架构中的一部分来使用,等等。

本月有两种送书规则(至少选择一种方式)

1. 朋友圈转发

✴︎ 将朋友圈转发截图发到OReillyAI公众号后台

2. 在此文章后留言

✴︎ 说说你关注哪些人工智能的应用场景

✴︎ 或者,你认为哪些人工智能的应用对我们当下生活更有意义

✴︎ 或者,说说你知道的O'Reilly AI Conference(人工智能大会)

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