机器学习算法与Python实战
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日常工作中，每人应该都有一些用的非常顺手的代码段，用它们实现不同的功能。
之前我一直在想，有没有一个Package工具箱，把各种 function 都封装好，需要的时候 import 过来直接用。
答案是有的，这个包就是utilmy ，安装仅需pip install utilmy，使用仅需from utilmy import XXXXX
感受一下这个包里的部分function
这些用法包括且不限于：读取文件，操作文件、数据导入、格式转换、时间处理、分箱操作、可视化、保存文件等等。
具体大家可以参考作者github，8000多行的代码，需要了解某个模块的用法，直接去Ctrl + F 搜索即可。
https://github.com/arita37/utilmy/blob/doc/index_all_functions.py
举两个小栗子：
例子1：dataframe保存为csv文件
from utilmy import pd_to_file
pd_to_file(df, "data.csv", show=1)
例子2：dataframe中多个变量绘图
from utilmy import pd_plot_multi
pd_plot_multi(df_weather, cols=['T (degC)', 'Tpot (K)'] )
是不是妥妥的极简风？大家完全可以按照类似思路，打造自己的Package！然后上传PyPI。
一刀流还有另一种玩法
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本书专注于从初学迈向进阶的Python编码技术,教大家如何像专家一样写出优雅、准确、简洁高效的Python单行代码,包括Python语言基础、编程技巧、基于NumPy的科学计算、机器学习的主要算法模型、正则表达式进阶、计算机科学中若干经典算法的单行实现等。
针对机器学习初学者，这里涵盖了使用 Python 的 scikit-learn 库进行机器学习的10个一行流程序，涉及值预测的回归算法，这些算法的例子包括线性回归、K-近邻算法和神经网络等，非常适合入门机器学习。
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