大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python机器学习原书的问题，于是小编就整理了2个相关介绍Python机器学习原书的解答，让我们一起看看吧。
python纸质版图书推荐？
《疯狂Python讲义》《零基础轻松学Python》《Python编程 从入门到实践》
第一本《疯狂Python讲义》
从零开始学习，Python编程从入门到实践，看这本就够了。
这是一本非常适合Python零基础入门Python书籍。据说一个8岁的小朋友在此书未正式出版前就已学习了书里讲到的很多内容并动手写出了自己的程序（绝对不是在屏幕上显示“Hello world！”）
该书同样也是为了那些打算深入掌握Python的编程爱好者而编写，适合各种层次的Python开发者阅读，它涵盖了网络编程、网络爬虫、数据分析等互联网企业需要用到的知识。
Python的用途十分广泛，根据使用目地的不同，选择不同的书籍。
1. python入门与熟悉python语言。推荐《笨方法学python (learn python the hard way)》，这本书用非常有趣的讲述方式介绍了python的基本语法，非常适合非计算机专业作为入门书来看。
2. 数据分析与可视化。推荐《利用python进行数据分析 》，这本书主要介绍了数据分析常用的几个模块：numpy、pandas、matplotlib，以及数据预处理需要的数据加载、清理、转换、合并、重塑等等，建议从第4章开始看，看完后，再接着看前3章。很多新接触的人从头开始看容易一头雾水，看不下去，接着就放弃了。以及《Python数据分析与数据化运营》（宋天龙著），实例丰富，附代码。
3. 数据挖掘。必须要懂机器学习的各种算法，我比较推荐的一本也是非常有名的一本书：《机器学习》（周志华著、清华大学出版社），因为封皮和书中的例子多以西瓜为例，所以别名西瓜书。
4. 机器学习相关。推荐《机器学习——Python实践》。该书系统地讲解了机器学习的基本知识，以及在实际项目中使用机器学习的基本步骤和方法；详细地介绍了在进行数据处理、分析时怎样选择合适的算法，以及建立模型并优化等方法，通过不同的例子展示了机器学习在具体项目中的应用和实践经验，是一本非常好的机器学习入门和实践的书籍。不同于很多讲解机器学习的书籍，本书以实践为导向，使用 scikit-learn 作为编程框架，强调简单、快速地建立模型，解决实际项目问题。读者通过对《机器学习——Python实践》的学习，可以迅速上手实践机器学习，并利用机器学习解决实际问题。
python蓝桥杯需要学习到什么程度？
要求python3.6.5，且编辑器用的是python自带的编辑器。所以在平时的练习中建议都用IDLE。python的下载比较简单就不多说了。
这里提一下IDLE的用法，打开之后ctrl+n新建python文件，然后就可以书写代码啦～最后可以按F5运行。
2.试题形式：
试题分为填空题和编程大题。一定要注意填空题由于是机改，所以不能填入无关内容，像是单位或者空格一类的，结果一定是数字或者字符串。
编程题一般都是在编辑器运行过后copy过去，它同样是机器评改，方法是用每个评测数据作为输入去[_a***_]，满足的越多得分越高，实在不会做就只能用if else去print有限的几个数据了。
3.试题考察范围：
在规则里明确写了会考的范围，有计算机算法和数据结构。主要是算法。
在范围里列举了很多算法，但是很常考必须掌握的有字符串算法、排序算法、递归、最小生成树之prim算法、dps算法、贪婪算法、动态规划这些，在题目中去学习也是最好的。
到此，以上就是小编对于python机器学习原书的问题就介绍到这了，希望介绍关于python机器学习原书的2点解答对大家有用。
