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深度學習
python機器學習 版權信息
- ISBN：9787302553953
- 條形碼：9787302553953 ; 978-7-302-55395-3
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
python機器學習 本書特色
由淺入深、圖文并茂地介紹了Python機器學習方面的相關內容，并通過100多個實例，手把手地教會讀者掌握用Python語言進行機器學習方面項目開發的方法與技巧。
python機器學習 內容簡介
本書介紹了如何利用Python 3開發網絡爬蟲，書中首先介紹了環境配置和基礎知識，然后討論了urllib、requests、正則表達式、Beautiful Soup、XPath、pyquery、數據存儲、Ajax數據爬取等內容，接著通過多個案例介紹了不同場景下如何實現數據爬取，*后介紹了pyspider框架、Scrapy框架和分布式爬蟲。適合從事計算機、電子信息、自動化、人工智能專業學習的大學生作為教材，并適合從事機器學習的工程師參考閱讀。
python機器學習 目錄
目錄
程序代碼下載
第1章Python程序語言
視頻講解： 1個
1.1Python程序語言的介紹
1.2Python歷史
1.3Python版本
第2章安裝和運行Python開發環境
視頻講解： 6個
2.1Windows操作系統中安裝Python
2.2Windows操作系統中測試與運行Python
2.3Mac操作系統中安裝Python
2.4Mac操作系統中測試與運行Python
2.5Linux和樹莓派中安裝Python
2.6Linux和樹莓派中測試與運行Python
第3章開發程序和工具
視頻講解： 7個
實例： 2個
3.1我的**個Python程序(Windows版)
3.2我的**個Python程序(Mac、Linux和樹莓派版)
3.3開發和調試工具——PyCharm下載和安裝
3.4PyCharm工具介紹
3.5創建項目
3.6調試
3.7安裝其他的Packages函數庫
3.8安裝Anaconda
3.9使用Anaconda
3.10pip安裝包
3.11本書需要安裝的第三方函數庫列表
第4章Python程序基礎
視頻講解： 13個
實例： 25個
4.1Python注釋
4.2Python數據模式
4.3Python數學計算
4.4Python打印
4.5if…else條件判斷語句
4.6Array數組——List
4.7range范圍
4.8for循環
4.9UTF8中文文字編碼和文字輸入
4.10while循環語法
第5章函數和面向對象OOP
視頻講解： 12個
實例： 17個
5.1開發函數(def)
5.2import導入和開發
5.3類(class)
5.4類的初始化預定義值
5.5類中的函數方法(Method)
5.6類中的屬性(Property)
5.7類中調用其他的函數方法
5.8設置公開、私有的類函數方法
5.9把類獨立成另一個文件
5.10繼承——OOP面向對象
5.11多重繼承
5.12調用父類函數
5.13調用父類的屬性
第6章窗口處理GUI Tkinter
視頻講解： 12個
實例： 12個
6.1窗口GUI函數庫
6.2窗口
6.3文字Label
6.4顯示圖片Image
6.5按鍵Button
6.6消息窗口tkMessageBox
6.7輸入框Entry
6.8繪圖Canvas
第7章數據容器Containers
視頻講解： 7個
實例： 7個
7.1List數組
7.2List數組數據的多樣性
7.3List的數學處理
7.4Slicing切片
7.5Dictionarie字典
7.6Set序列集集合比較
7.7Tuple序列
第8章圖表函數庫Matplotlib
視頻講解： 8個
實例： 7個
8.1Matplotlib介紹
8.2畫線
8.3畫點
8.4畫面切割
8.5顯示圖片
8.6在窗口程序中顯示圖表
第9章文件處理和開放數據
視頻講解： 5個
實例： 5個
9.1開放數據介紹
9.2保存
9.3文件復制、刪除和列出所有文件
9.4文件夾
9.5讀入Excel文件
9.6讀入、處理和存儲CSV文件——氣象風暴數據
第10章網絡
視頻講解： 5個
實例： 8個
10.1超文本傳輸協議HTTP GET
10.2超文本傳輸協議HTTP POST
10.3可擴展標記式語言XML
10.4JSON
第11章數據庫
視頻講解： 7個
實例： 4個
11.1下載和裝載MySQL數據庫
11.2創建數據庫用戶——Add User
11.3創建數據庫——Add database
11.4打開數據庫——MySQLpython和pymysql
11.5創建數據庫數據——insert
11.6取得數據——select
11.7刪除和修改數據庫數據——DELETE和UPDATA
第12章自然語言處理——中文簡體和繁體轉換
視頻講解： 8個
實例： 8個
12.1中文分詞斷詞工具
12.2分析文件的文字
12.3自定分詞
12.4取出斷詞位置
12.5移除用詞和自定比重分數
12.6排列出*常出現的分詞
12.7網絡文章的重點
第13章人工智能標記語言AIML
視頻講解： 5個
實例： 6個
13.1人工智能標記語言AIML介紹
13.2中文機器人
13.3AIML語法教程——隨機對話
13.4AIML語法教程——變量
第14章網絡服務器
視頻講解： 4個
實例： 4個
14.1Python網頁服務器
14.2開發自己的網頁服務器
14.3顯示HTTP內容
14.4取得HTTP GET所傳遞的數據
14.5取得HTTP POST所傳遞的數據
第15章網絡爬蟲與BeautifulSoup4
視頻講解： 4個
實例： 4個
15.1網絡爬蟲——取得網絡文章內容
15.2BeautifulSoup的函數和屬性
15.3實戰案例——獲取柯博文老師的博客文章
15.4實戰練習
第16章pandas數據分析和量化投資
視頻講解： 10個
實例： 10個
16.1安裝
16.2使用pandas讀入和存儲Excel的文件
16.3使用pandas讀入和存儲CSV的文本內容
16.4讀入網絡上的表格
16.5DataFrame
16.6計算
16.7實戰分析Apple公司股價
16.8統計相關計算
16.9邏輯判斷——找出股價高點
16.10計算股價浮動和每月的變化
16.11畫出股票的走勢圖和箱形圖
第17章NumPy矩陣運算數學函數庫
視頻講解： 10個
實例： 10個
17.1矩陣數據初始化
17.2NumPy默認數組
17.3多維數組的索引
17.4多維數組的切片
17.5花式索引
17.6數據模式
17.7利用數組進行數據計算處理
17.8統計
17.9邏輯判斷
17.10不同尺寸的矩陣相加
第18章使用pyinstaller生成運行文件
視頻講解： 3個
18.1pyinstaller功能介紹和安裝
18.2pyinstaller安裝步驟
18.2.1Windows操作系統下生成運行文件
18.2.2Mac和Linux操作系統下生成運行文件
第19章機器學習算法——Regression回歸分析
視頻講解： 9個
實例： 9個
19.1數據準備
19.2機器學習的數據準備
19.3回歸分析數學介紹
19.4回歸分析繪圖
19.5隨機數數據
19.6殘差
19.7使用scikitlearn的linear_model函數求線性回歸
19.8實戰案例——動物大腦和身體的關系
19.9實戰案例——糖尿病數據集
19.9.1繪制出數據
19.9.2將數據存到Excel文件
19.9.3使用回歸分析找出BMI與糖尿病的關系
第20章機器學習算法——kNN *近鄰居法
視頻講解： 4個
實例： 4個
20.1kNN數學介紹
20.2使用sklearn的kNN判斷水果種類
20.3實戰案例——鳶尾花的種類判斷
20.3.1鳶尾花數據下載和保存到Excel文件
20.3.2使用kNN判別鳶尾花的種類
第21章機器學習算法——kmeans平均算法
視頻講解： 4個
實例： 4個
21.1kmeans數學介紹
21.2sklearn的kmeans類
21.3kmeans實戰案例
21.4kmeans實戰案例圖形化呈現結果
第22章機器學習算法——決策樹算法
視頻講解： 3個
實例： 3個
22.1決策樹數學介紹——Gini系數
22.2sklearn的DecisionTreeClassifier決策樹
22.3決策樹圖形化呈現結果
第23章機器學習算法——隨機森林算法
視頻講解： 2個
實例： 2個
23.1隨機森林算法數學原理
23.2隨機森林函數
23.3隨機森林圖形化
第24章機器學習算法——貝葉斯分類器
視頻講解： 4個
實例： 4個
24.1貝葉斯分類器數學原理
24.2貝葉斯分類器實戰案例
24.3貝葉斯分類器圖形化
24.4numpy.meshgrid方法
24.5貝葉斯分類器圈選出分類的范圍
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python機器學習 作者簡介
柯博文，美籍華人，美國硅谷LoopTek首席技術官，大富翁游戲設計者，長期從事嵌入式、移動開發及人工智能產品與技術的研發工作。著有多部英文及繁體中文暢銷圖書。曾在清華大學出版社出版暢銷圖書《樹莓派實戰指南》。
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