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python机器学习 版权信息
- ISBN：9787302553953
- 条形码：9787302553953 ; 978-7-302-55395-3
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
python机器学习 本书特色
由浅入深、图文并茂地介绍了Python机器学习方面的相关内容，并通过100多个实例，手把手地教会读者掌握用Python语言进行机器学习方面项目开发的方法与技巧。
python机器学习 内容简介
本书介绍了如何利用Python 3开发网络爬虫，书中首先介绍了环境配置和基础知识，然后讨论了urllib、requests、正则表达式、Beautiful Soup、XPath、pyquery、数据存储、Ajax数据爬取等内容，接着通过多个案例介绍了不同场景下如何实现数据爬取，*后介绍了pyspider框架、Scrapy框架和分布式爬虫。适合从事计算机、电子信息、自动化、人工智能专业学习的大学生作为教材，并适合从事机器学习的工程师参考阅读。
python机器学习 目录
目录
程序代码下载
第1章Python程序语言
视频讲解： 1个
1.1Python程序语言的介绍
1.2Python历史
1.3Python版本
第2章安装和运行Python开发环境
视频讲解： 6个
2.1Windows操作系统中安装Python
2.2Windows操作系统中测试与运行Python
2.3Mac操作系统中安装Python
2.4Mac操作系统中测试与运行Python
2.5Linux和树莓派中安装Python
2.6Linux和树莓派中测试与运行Python
第3章开发程序和工具
视频讲解： 7个
实例： 2个
3.1我的**个Python程序(Windows版)
3.2我的**个Python程序(Mac、Linux和树莓派版)
3.3开发和调试工具——PyCharm下载和安装
3.4PyCharm工具介绍
3.5创建项目
3.6调试
3.7安装其他的Packages函数库
3.8安装Anaconda
3.9使用Anaconda
3.10pip安装包
3.11本书需要安装的第三方函数库列表
第4章Python程序基础
视频讲解： 13个
实例： 25个
4.1Python注释
4.2Python数据模式
4.3Python数学计算
4.4Python打印
4.5if…else条件判断语句
4.6Array数组——List
4.7range范围
4.8for循环
4.9UTF8中文文字编码和文字输入
4.10while循环语法
第5章函数和面向对象OOP
视频讲解： 12个
实例： 17个
5.1开发函数(def)
5.2import导入和开发
5.3类(class)
5.4类的初始化预定义值
5.5类中的函数方法(Method)
5.6类中的属性(Property)
5.7类中调用其他的函数方法
5.8设置公开、私有的类函数方法
5.9把类独立成另一个文件
5.10继承——OOP面向对象
5.11多重继承
5.12调用父类函数
5.13调用父类的属性
第6章窗口处理GUI Tkinter
视频讲解： 12个
实例： 12个
6.1窗口GUI函数库
6.2窗口
6.3文字Label
6.4显示图片Image
6.5按键Button
6.6消息窗口tkMessageBox
6.7输入框Entry
6.8绘图Canvas
第7章数据容器Containers
视频讲解： 7个
实例： 7个
7.1List数组
7.2List数组数据的多样性
7.3List的数学处理
7.4Slicing切片
7.5Dictionarie字典
7.6Set序列集集合比较
7.7Tuple序列
第8章图表函数库Matplotlib
视频讲解： 8个
实例： 7个
8.1Matplotlib介绍
8.2画线
8.3画点
8.4画面切割
8.5显示图片
8.6在窗口程序中显示图表
第9章文件处理和开放数据
视频讲解： 5个
实例： 5个
9.1开放数据介绍
9.2保存
9.3文件复制、删除和列出所有文件
9.4文件夹
9.5读入Excel文件
9.6读入、处理和存储CSV文件——气象风暴数据
第10章网络
视频讲解： 5个
实例： 8个
10.1超文本传输协议HTTP GET
10.2超文本传输协议HTTP POST
10.3可扩展标记式语言XML
10.4JSON
第11章数据库
视频讲解： 7个
实例： 4个
11.1下载和装载MySQL数据库
11.2创建数据库用户——Add User
11.3创建数据库——Add database
11.4打开数据库——MySQLpython和pymysql
11.5创建数据库数据——insert
11.6取得数据——select
11.7删除和修改数据库数据——DELETE和UPDATA
第12章自然语言处理——中文简体和繁体转换
视频讲解： 8个
实例： 8个
12.1中文分词断词工具
12.2分析文件的文字
12.3自定分词
12.4取出断词位置
12.5移除用词和自定比重分数
12.6排列出*常出现的分词
12.7网络文章的重点
第13章人工智能标记语言AIML
视频讲解： 5个
实例： 6个
13.1人工智能标记语言AIML介绍
13.2中文机器人
13.3AIML语法教程——随机对话
13.4AIML语法教程——变量
第14章网络服务器
视频讲解： 4个
实例： 4个
14.1Python网页服务器
14.2开发自己的网页服务器
14.3显示HTTP内容
14.4取得HTTP GET所传递的数据
14.5取得HTTP POST所传递的数据
第15章网络爬虫与BeautifulSoup4
视频讲解： 4个
实例： 4个
15.1网络爬虫——取得网络文章内容
15.2BeautifulSoup的函数和属性
15.3实战案例——获取柯博文老师的博客文章
15.4实战练习
第16章pandas数据分析和量化投资
视频讲解： 10个
实例： 10个
16.1安装
16.2使用pandas读入和存储Excel的文件
16.3使用pandas读入和存储CSV的文本内容
16.4读入网络上的表格
16.5DataFrame
16.6计算
16.7实战分析Apple公司股价
16.8统计相关计算
16.9逻辑判断——找出股价高点
16.10计算股价浮动和每月的变化
16.11画出股票的走势图和箱形图
第17章NumPy矩阵运算数学函数库
视频讲解： 10个
实例： 10个
17.1矩阵数据初始化
17.2NumPy默认数组
17.3多维数组的索引
17.4多维数组的切片
17.5花式索引
17.6数据模式
17.7利用数组进行数据计算处理
17.8统计
17.9逻辑判断
17.10不同尺寸的矩阵相加
第18章使用pyinstaller生成运行文件
视频讲解： 3个
18.1pyinstaller功能介绍和安装
18.2pyinstaller安装步骤
18.2.1Windows操作系统下生成运行文件
18.2.2Mac和Linux操作系统下生成运行文件
第19章机器学习算法——Regression回归分析
视频讲解： 9个
实例： 9个
19.1数据准备
19.2机器学习的数据准备
19.3回归分析数学介绍
19.4回归分析绘图
19.5随机数数据
19.6残差
19.7使用scikitlearn的linear_model函数求线性回归
19.8实战案例——动物大脑和身体的关系
19.9实战案例——糖尿病数据集
19.9.1绘制出数据
19.9.2将数据存到Excel文件
19.9.3使用回归分析找出BMI与糖尿病的关系
第20章机器学习算法——kNN *近邻居法
视频讲解： 4个
实例： 4个
20.1kNN数学介绍
20.2使用sklearn的kNN判断水果种类
20.3实战案例——鸢尾花的种类判断
20.3.1鸢尾花数据下载和保存到Excel文件
20.3.2使用kNN判别鸢尾花的种类
第21章机器学习算法——kmeans平均算法
视频讲解： 4个
实例： 4个
21.1kmeans数学介绍
21.2sklearn的kmeans类
21.3kmeans实战案例
21.4kmeans实战案例图形化呈现结果
第22章机器学习算法——决策树算法
视频讲解： 3个
实例： 3个
22.1决策树数学介绍——Gini系数
22.2sklearn的DecisionTreeClassifier决策树
22.3决策树图形化呈现结果
第23章机器学习算法——随机森林算法
视频讲解： 2个
实例： 2个
23.1随机森林算法数学原理
23.2随机森林函数
23.3随机森林图形化
第24章机器学习算法——贝叶斯分类器
视频讲解： 4个
实例： 4个
24.1贝叶斯分类器数学原理
24.2贝叶斯分类器实战案例
24.3贝叶斯分类器图形化
24.4numpy.meshgrid方法
24.5贝叶斯分类器圈选出分类的范围
展开全部
python机器学习 作者简介
柯博文，美籍华人，美国硅谷LoopTek首席技术官，大富翁游戏设计者，长期从事嵌入式、移动开发及人工智能产品与技术的研发工作。著有多部英文及繁体中文畅销图书。曾在清华大学出版社出版畅销图书《树莓派实战指南》。
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