本书教你如何使用流行的Python编程语言来编写计算机游戏，即便你之前没有任何编程经验。 首先，本书带领读者猜数字和Tic Tac Toe这样的经典游戏，然后开始学习更加高级的游戏的开发，例如基于文本的Sonar Treasure Hunt游戏以及带有音效和动画的Dodger游戏。在此过程中， 我们还会学习关键的编程和数学概念，这些将使得你的游戏开发技能达到更高的层级。 通过本书，你将学习： 使用组合循环、变量和流程控制语句； 选择合适的数据结构来完成任务，例如列表、字典和元组； 使用pygame模块，为游戏添加图形和动画； 处理键盘和鼠标输入； 编写简单的人工智能程序，从而能够和计算机玩游戏； 使用加密技术把文本信息转换为密码； 调试程序并找出常见错误。 随着你编写每一个游戏，你将打下牢固的Python编程基础，并且能够更好地理解计算机科学的基础知识。

机器学习已成为许多商业应用和研究项目不可或缺的一部分，海量数据使得机器学习的应用范围远超人们想象。本书将向所有对机器学习技术感兴趣的初学者展示，自己动手构建机器学习解决方案并非难事！ 书中重点讨论机器学习算法的实践而不是背后的数学，全面涵盖在实践中实现机器学习算法的所有重要内容，帮助读者使用Python和scikit-learn库一步一步构建一个有效的机器学习应用。 * 机器学习的基本概念及其应用 * 常用机器学习算法的优缺点 * 机器学习所处理的数据的表示方法，包括重点关注数据的哪些方面 * 模型评估和调参的方法 * 管道的概念 * 处理文本数据的方法，包括文本特有的处理方法 * 进一步提高机器学习和数据科学技能的建议

Python自然语言处理方面的权威之作 快速了解一些概念及基本工作原理的必读 提供丰富英文语料库和代码，方便练习 从输入法联想提示（predictive text）、email过滤到自动文本汇总、机器翻译，大量的语言相关的技术都离不开自然语言处理的支持，而这本书提供了自然语言处理的入门指南。通过本书，你将学到如何编写能处理大量非结构化文本的Python程序。你可以访问具有丰富标注的、涵盖了语言学各种数据结构的数据集，而且你将学习分析书面文档的内容以及结构的主要算法。 通过大量的例子和练习，本书将帮助你： 从非结构化文本中提取信息，无论是猜测主题还是识别 命名实体 ； 分析文本的语言学结构，包括语法和语义分析； 访问流行的语言学数据集，包括WordNet和treebanks； 整合从语言学到人工智能等多个领域的技术。

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