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內容簡介： 本书没有基础的Python语言的入门内容，所以如果从未学习过Python的话，可能不适合阅读本书。 （2）Python中的一些中级使用技巧，如列表生成式、多线程与多进程、Python程序性能分析等； （3）机器学习的基本概念和常用算法介绍，以及如何选择合适的算法； （4）一些使用Python进行建模和机器学习的实际例子。 我们这样设计是在平时工作学习中发现，作为程序员和数据建模或者机器学习的同事在知识结构和实际应用程序上有一些差异。很多程序员无法理解模型的训练、调参等概念，因为这些和传统的不管是瀑布式还是敏捷式的开发都大相径庭；而建模人员对于一个应用项目的需求、详细设计、开发、测试、部署、性能等也很难理解。于是我们在实践中逐渐摸索并采用的方法就是大家都各自往前走一步，程序人员要了解建模的基本流程，而作为建模人员要了解开发的各个步骤的来龙去脉。 本书既能为Python程序开发人员夯实基础，提升编程技能，又能为使用Python的机器学习从业者提供大量实际案例，使其获得机器学习实战经验，帮助开发人员和建模人员取长补短，弥补各自知识结构上的欠缺，打造更优秀的具有综合能力的团队。本书没有基础的Python语言的入门内容，所以如果从未学习过Python的话，可能不适合阅读本书。 本书的主要内容分为四大部分： （1）Python开发程序的一些方法技巧，如虚拟环境管理、敏捷开发入门、单元测试等； （2）Python中的一些中级使用技巧，如列表生成式、多线程与多进程、Python程序性能分析等； （3）机器学习的基本概念和常用算法介绍，以及如何选择合适的算法； （4）一些使用Python进行建模和机器学习的实际例子。 我们这样设计是在平时工作学习中发现，作为程序员和数据建模或者机器学习的同事在知识结构和实际应用程序上有一些差异。很多程序员无法理解模型的训练、调参等概念，因为这些和传统的不管是瀑布式还是敏捷式的开发都大相径庭；而建模人员对于一个应用项目的需求、详细设计、开发、测试、部署、性能等也很难理解。于是我们在实践中逐渐摸索并采用的方法就是大家都各自往前走一步，程序人员要了解建模的基本流程，而作为建模人员要了解开发的各个步骤的来龙去脉。 本书既能为Python程序开发人员夯实基础，提升编程技能，又能为使用Python的机器学习从业者提供大量实际案例，使其获得机器学习实战经验，帮助开发人员和建模人员取长补短，弥补各自知识结构上的欠缺，打造更优秀的具有综合能力的团队。 因为篇幅有限，只能蜻蜓点水，各方面略有涉及。

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