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资源名称：Python地理空间分析指南(第2版) 中文pdf 第1章 Python与地理空间分析 1第2章　地理空间数据　39第3章　地理空间技术概览　63第4章　Python的地理空间分析工具　95第5章　Python与地理信息系统　135第6章　Python与遥感　177第7章　Python与高程数据　206第8章　Python与地理空间高级建模　235第9章　实时数据　274第10章　综合应用　294 资源截图：

资源名称：Python机器学习实践指南 附随书代码 中文pdf 第1章Python机器学习的生态系统 1第2章构建应用程序，发现低价的第3章构建应用程序，发现低价的第4章使用逻辑回归预测IPO市场 83第5章创建自定义的新闻源 112第6章预测你的内容是否会广为第7章使用机器学习预测股票市场 163第8章建立图像相似度的引擎 187第9章打造聊天机器人 207第10章构建推荐引擎 228 资源截图：

资源名称：从Excel到Python:数据分析进阶指南 pdf 第1章 生成数据表 第2章 数据表检查第3章 数据表清洗第4章 数据预处理第5章 数据提取第6章 数据筛选第7章 数据汇总第8章 数据统计第9章 数据输出 资源截图：

资源名称：数据科学导论 Python语言实现 完整pdf 第1章　新手上路11.1　数据科学与Python简介11.2　Python的安装21.2.1　Python 2还是Python 331.2.2　分步安装31.2.3　Python核心工具包一瞥41.2.4　工具包的安装71.2.5　工具包升级91.3　科学计算发行版91.3.1　Anaconda101.3.2　Enthought Canopy101.3.3　PythonXY101.3.4　WinPython101.4　IPython简介101.4.1　IPython Notebook121.4.2　本书使用的数据集和代码181.5　小结25第2章　数据改写262.1　数据科学过程262.2　使用pandas进行数据加载与预处理272.2.1　数据快捷加载272.2.2　处理问题数据302.2.3　处理大数据集322.2.4　访问其他数据格式362.2.5　数据预处理372.2.6　数据选择392.3　使用分类数据和文本数据412.4　使用NumPy进行数据处理492.4.1　NumPy中的N维数组492.4.2　NumPy ndarray对象基础502.5　创建NumPy数组502.5.1　从列表到一维数组502.5.2　控制内存大小512.5.3　异构列表522.5.4　从列表到多维数组532.5.5　改变数组大小542.5.6　利用NumPy函数生成数组562.5.7　直接从文件中获得数组572.5.8　从pandas提取数据572.6　NumPy快速操作和计算582.6.1　矩阵运算602.6.2　NumPy数组切片和索引612.6.3　NumPy数组堆叠632.7　小结65第3章　数据科学流程663.1　EDA简介663.2　特征创建703.3　维数约简723.3.1　协方差矩阵723.3.2　主成分分析733.3.3　一种用于大数据的PCA变型—Randomized PCA763.3.4　潜在因素分析773.3.5　线性判别分析773.3.6　潜在语义分析783.3.7　独立成分分析783.3.8　核主成分分析783.3.9　受限玻耳兹曼机803.4　异常检测和处理813.4.1　单变量异常检测823.4.2　EllipticEnvelope833.4.3　OneClassSVM873.5　评分函数903.5.1　多标号分类903.5.2　二值分类923.5.3　回归93 资源截图：

资源名称：Python大战机器学习 数据科学家的第一个小目标 完整pdf 第一篇 机器学习基础篇1第1 章 线性模型 2第2 章 决策树 30第3 章 贝叶斯分类器 55第4 章 k 近邻法 70第5章 数据降维 83第6章 聚类和EM 算法 119第二篇 机器学习高级篇155第7章 支持向量机 156第8章 人工神经网络 192第9章 半监督学习 225第10章 集成学习 244第三篇 机器学习工程篇299第11章 数据预处理 300第12 章 模型评估、选择与验证 345第四篇 Kaggle 实战篇401第13 章 Kaggle 牛刀小试 402 资源截图：

资源名称：Python语言程序设计基础(第2版) 高清pdf 第一部分 初识Python语言第1章 程序设计基本方法第2章 Python程序实例解析第二部分 深入Python语言第3章 基本数据类型第4章 程序的控制结构第5章 函数和代码复用第6章 组合数据类型第7章 文件和数据格式化第三部分 运用Python语言第8章 程序设计方法论第9章 科学计算和可视化第10章 网络爬虫和自动化 资源截图：

资源名称：零起点Python大数据与量化交易 (何海群著) pdf  第1章 从故事开始学量化 1第2章 常用量化技术指标与框架 56第3章 金融数据采集整理 101第4章 PAT案例汇编 162第5章 zwQuant整体架构 196第6章 模块详解与实盘数据 237第7章 量化策略库 282第8章 海龟策略与自定义扩展 309第9章 TA-Lib函数库与策略开发 329第10章 扩展与未来 360 资源截图：

资源名称 :从Python开始学编程 Vamei 中文完整 pdf 第1章　用编程改造世界第2章　先做键盘侠第3章　过程大于结果第4章　朝思暮想是对象第5章　对象带你飞第6章　与对象的深入交往第7章　函数式编程 资源截图：

资源名称 :从Python开始学编程 Vamei 中文完整 pdf 第1章　用编程改造世界第2章　先做键盘侠第3章　过程大于结果第4章　朝思暮想是对象第5章　对象带你飞第6章　与对象的深入交往第7章　函数式编程 资源截图：

资源名称：机器学习 (周志华 著) 学习笔记 中文完整高清版 第1章 1 1.1 引言 1 1.2 基本术 2 1.3 假设空间 4 1.4 归纳偏好 6 1.5 发展历程 10 1.6 应用现状 13 1.7 阅读材料 16 习题 19 参考文献 20 休息一会儿 22 第2章 模型评估与选择 23 2.1 经验误差与过拟合 23 2.2 评估方法 24 2.2.1 留出法 25 2.2.2 交叉验证法 26 2.2.3 自助法 27 2.2.4 调参与最终模型 28 2.3 性能度量 28 2.3.1 错误率与精度 29 2.3.2 查准率、查全率与F1 30 2.3.3 ROC与AUC 33 2.3.4 代价敏感错误率与代价曲线 35 2.4 比较检验 37 2.4.1 假设检验 37 2.4.2 交叉验证t检验 40 2.4.3 McNemar检验 41 2.4.4 Friedman检验与后续检验 42 2.5 偏差与方差 44 2.6 阅读材料 46 习题 48 参考文献 49 休息一会儿 51 第3章 线性模型 53 3.1 基本形式 53 3.2 线性回归 53 3.3 对数几率回归 57 3.4 线性判别分析 60 3.5 多分类学习 63 3.6 类别不平衡问题 66 3.7 阅读材料 67 习题 69 参考文献 70 休息一会儿 72 第4章 决策树 73 4.1 基本流程 73 4.2 划分选择 75 .......... 资源截图：