python-利用递归生成分形树

说明：  深度学习，读取二进制文件，识别手写数字。(Deep learning, reading binary files, recognizing handwritten numbers.)

对于文本进行自然语言处理，中文分词。北邮计算机院NLP课的作业。(This is a homework for BUPT student, implementing the word segment of natural language processing.)

将CNN应用于人脸识别的流程，程序基于Python+numpy+theano+PIL开发，采用类似LeNet5的CNN模型，应用于olivettifaces人脸数据库，实现人脸识别的功能(CNN is applied to the process of face recognition. The program is based on Python+ numpy+ theano+ PIL development, and uses CNN model like LeNet5, which is applied to olivettifaces face to realize the function of face recognition)

把A文件夹里面的图片批量的转成灰度图片，然后保存到指定的B文件夹，代码简单明了，用的是python语言编写的

基于UCF101数据集的识别，与实时动作定位(realtime-action-detection)

python学习手册，这本书每一章都包含关于Python语言的关键内容的独立的一课，并且包含了一个独特的“练习题”部分，其中带有实际的练习和测试，以便你可以练习新的技能并随着学习而测试自己的理解。你会发现众多带有注释的示例以及图表，它们将帮助你开始学习Python 3.0。(python learing book)

这是一个利用python语言，基于维基百科语料库的word2vec词向量模型的训练，用非常主流的算法实现文本形式向计算机能够识别的形式的转换，然后用于文本分类。

说明：  《Python数据挖掘入门与实践》 本书为数据挖掘入门读物，介绍了数据挖掘的基础知识、基本工具和实践方法，通过循序渐进地讲解算法，带你轻松踏上数据挖掘之旅。本书采用理论与实践相结合的方式，呈现了如何使用决策树和随机森林算法预测美国职业篮球联赛比赛结果，如何使用亲和性分析方法推荐电影，如何使用朴素贝叶斯算法进行社会媒体挖掘，等等。本书也涉及神经网络、深度学习、大数据处理等内容。(Introduction and Practice of Python Data Mining)

本数据集来自葡萄牙银行定期存款产品营销活动数据，主要包含三部分的信息。第一部分为客户基本信息，如年龄、职业、婚姻状况、受教育程度等；第二部分为与客户的沟通信息，如上次营销活动中与客户沟通时所在的月份、工作日、时长等；第三部分为社会经济数据，如消费者价格指数、消费者信心指数等。 通过此数据集，我们将要探讨以下问题：具备哪什么特征的客户更有可能购买定期存款产品？在什么时间与客户沟通更有可能让客户购买存款产品？如何根据数据分析结果指导银行的营销活动？

关于Python编程的压缩包，包含很多用Python编写的程序。(Python programming on the compressed package, including a lot of procedures written in Python.)