scipy英文怎么读

深入浅出数据分析 这书挺简单的，基本的内容都涉及了，说得也比较清楚，最后谈到了R是大加分。 难易程度：非常易。 啤酒与尿布通过案例来说事情，而且是最经典的例子。 难易程度：非常易。 数据之美 一本介绍性的书籍，每章都解决一个具体的问题，甚至还有代码，对理解数据分析的应用领域和做法非常有帮助。 难易程度：易。 集体智慧编程 学习数据分析、数据挖掘、机器学习人员应该仔细阅读的第一本书。作者通过实际例子介绍了机器学习和数据挖掘中的算法，浅显易懂，还有可执行的Python代码。 难易程度：中。 Machine Learning in Action 用人话把复杂难懂的机器学习算法解释清楚了，其中有零星的数学公式，但是是以解释清楚为目的的。而且有Python代码，大赞！目前中科院的王斌老师（微博： @王斌_ICTIR）已经翻译这本书了 机器学习实战 (豆瓣)。这本书本身质量就很高，王老师的翻译质量也很高。 难易程度：中。 推荐系统实践这本书不用说了，研究推荐系统必须要读的书，而且是第一本要读的书。 难易程度：中上。 数据挖掘导论 最近几年数据挖掘教材中比较好的一本书，被美国诸多大学的数据挖掘课作为教材，没有推荐Jiawei Han老师的那本书，因为个人觉得那本书对于初学者来说不太容易读懂。难易程度：中上。 The Elements of Statistical Learning 这本书有对应的中文版：统计学习基础 (豆瓣)。书中配有R包，非常赞！可以参照着代码学习算法。 难易程度：难。 统计学习方法李航老师的扛鼎之作，强烈推荐。 难易程度：难。 Pattern Recognition And Machine Learning 经典中的经典。 Machine Learning 去年出版的新书，作者Kevin Murrphy教授是机器学习领域中年少有为的代表。这书是他的集大成之作，写完之后，就去Google了，产学研结合，没有比这个更好的了。 Bayesian Reasoning and Machine Learning 看名字就知道了，彻彻底底的Bayesian学派的书，里面的内容非常多，有一张图将机器学习中设计算法的关系总结了一下，很棒。 Machine Learning for Hackers 也是通过实例讲解机器学习算法，用R实现的，可以一边学习机器学习一边学习R。 Probabilistic Graphical Models 鸿篇巨制，这书谁要是读完了告诉我一声。 Convex Optimization 凸优化中最好的教材，没有之一了。课程也非常棒，Stephen老师拿着纸一步一步推到，图一点一点画，太棒了。 Graphical Models, Exponential Families, and Variational Inference 这个是Jordan老爷子和他的得意门徒 Martin J Wainwright 在 Foundation of Machine Learning Research上的创刊号，可以免费下载，比较难懂，但是一旦读通了，graphical model的相关内容就可以踏平了。 Introduction to Semi-Supervised Learning 半监督学习必读必看的书。 Learning to Rank for Information Retrieval 微软亚院刘铁岩老师关于LTR的著作，啥都不说了，推荐！ Learning to Rank for Information Retrieval and Natural Language Processing 李航老师关于LTR的书，也是当时他在微软亚院时候的书，可见微软亚院对LTR的研究之深，贡献之大。 SciPy and NumPy 这本书可以归类为数据分析书吧，因为numpy和scipy真的是非常强大啊。 Python for Data Analysis 作者是Pandas这个包的作者，看过他在Scipy会议上的演讲，实例非常强，用pandas做数据分析！ Bad Data Handbook 很好玩的书，作者的角度很不同。

入门读物：1、 深入浅出数据分析 ：这书挺简单的，基本的内容都涉及了，说得也比较清楚，最后谈到了R是大加分。难易程度：非常易。 2、啤酒与尿布 ：通过案例来说事情，而且是最经典的例子。难易程度：非常易。 3、数据之美 ： 一本介绍性的书籍，每章都解决一个具体的问题，甚至还有代码，对理解数据分析的应用领域和做法非常有帮助。难易程度：易。4、数据分析： SciPy and NumPy ：这本书可以归类为数据分析书吧，因为numpy和scipy真的是非常强大啊。 5、Python for Data Analysis ： 作者是Pandas这个包的作者，看过他在Scipy会议上的演讲，实例非常强！ 6、Bad Data Handbook ：很好玩的书，作者的角度很不同。 适合入门的教程： 1、集体智慧编程：学习数据分析、数据挖掘、机器学习人员应该仔细阅读的第一本书。作者通过实际例子介绍了机器学习和数据挖掘中的算法，浅显易懂，还有可执行的Python代码。难易程度：中。 2、Machine Learning in Action ： 用人话把复杂难懂的机器学习算法解释清楚了，其中有零星的数学公式，但是是以解释清楚为目的的。而且有Python代码，大赞！目前中科院的王斌老师已经翻译这本书了 。3、机器学习实战 ：这本书本身质量就很高，王老师的翻译质量也很高。难易程度：中。我带的研究生入门必看数目之一！ 4、Building Machine Learning Systems with Python ：虽然是英文的，但是由于写得很简单，比较理解，又有 Python 代码跟着，辅助理解。 5、数据挖掘导论 ： 最近几年数据挖掘教材中比较好的一本书，被美国诸多大学的数据挖掘课作为教材，没有推荐Jiawei Han老师的那本书，因为个人觉得那本书对于初学者来说不太容易读懂。难易程度：中上。 6、Machine Learning for Hackers ：也是通过实例讲解机器学习算法，用R实现的，可以一边学习机器学习一边学习R。

我分享一下4本比较好的电子书（3本中文1本英文）先看《python科学计算》，里面有这4个模块的讲解，条理很清晰（里面还有tkinter等其他内容，不想看的话可以不看）然后《python金融大数据分析》《利用python进行数据分析》两本根据自己的需求选择一本来学习吧（如果对金融方面没有需要的话，建议学后者。如果能两本都学了就更好了，不过我自己还没学完啊(lll￢ω￢)）《Mastering pandas for finance》这本书对pandas讲得很好，比网上那些什么“1小时搞定pandas”之类的好多了，不过没有中文翻译版。虽然是全英文，但如果题主英语基础还好的话，是可以学习的，不会看得很费劲。链接： 密码：3qkr满意的话能赏点分么~

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。