量子计算机编程：从入门到实践

评分9.5分

量子计算被誉为下一代编程范式。随着一些量子计算平台和模拟器向公众开放，普通程序员也可以尝试编写量子计算程序，感受前沿科技的无穷魅力。本书不会解释晦涩的量子力学理论，而会采用直观的圆形表示法描绘量子比特，并从实践角度展示如何编写有趣的量子计算程序。通过本书提供的在线实验室网站，你可以动手运行书中的JavaScript示例代码。全书分为四大部分，分别介绍量子计算机编程的核心概念、原语、应用和发展趋势。你将了解量子隐形传态、量子算术运算、量子傅里叶变换和量子相位估计等知识，以及量子搜索、量子超采样、量子机器学习等高级主题。

图解机器学习算法

评分8.9分

本书基于丰富的图示，详细介绍了有监督学习和无监督学习的17种算法，包括线性回归、正则化、逻辑回归、支持向量机、核方法、朴素贝叶斯、随机森林、神经网络、KNN、PCA、LSA、NMF、LDA、k-means算法、混合高斯分布、LLE和t-SNE。书中针对各算法均用Python代码进行了实现，读者可一边运行代码一边阅读，从而加深对算法的理解。

用Python动手学机器学习

评分9.5分

本书是面向机器学习新手的入门书，从学习环境的搭建开始，图文并茂地介绍了学习机器学习所需的Python知识和数学知识，并在此基础上结合数学式、示例程序、插图等，抽丝剥茧般地对有监督学习中的回归与分类、神经网络与深度学习的算法与应用、手写数字识别、无监督学习的算法等进行了介绍。 本书既有图形、代码，又有详细的数学式推导过程，大大降低了机器学习的学习门槛，即使没有学过Python、数学基础不太好，也可以看懂。