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数亦有道——Python数据科学指南 - 王树义，翟羽佳
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2024-04-30 09:21:26
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  • 版权信息
  • 内容提要
  • 前言
  • 视频导向图书使用指南
  • 第1章 入门导读
    • 1.1 环境设置
    • 1.2 探索分析
    • 1.3 数据获取
    • 1.4 数据预处理
    • 1.5 自然语言处理
    • 1.6 机器学习
    • 1.7 深度学习
    • 1.8 机器学习进阶
    • 1.9 答疑时间
  • 第2章 环境设置
    • 2.1 Python运行环境Anaconda的安装
    • 2.2 在线运行Python代码
    • 2.3 复制运行环境
  • 第3章 探索分析
    • 3.1 词云制作
    • 3.2 中文分词
    • 3.3 用Pandas存取和交换数据
    • 3.4 可视化《三国演义》人名与兵器出现频率
    • 3.5 用R语言快速探索数据集
    • 3.6 快速了解科研领域
  • 第4章 数据获取
    • 4.1 获取开放数据
    • 4.2 利用API收集与分析网络数据
    • 4.3 Python抓取数据
  • 第5章 数据预处理
    • 5.1 使用正则表达式抽取文本结构化数据
    • 5.2 批量抽取PDF文本内容
    • 5.3 智能批量压缩图片
    • 5.4 安装Python软件包遇错误，怎么办？
  • 第6章 自然语言处理
    • 6.1 提取中文关键词
    • 6.2 情感分析
    • 6.3 评论数据情感分析的时间序列可视化
    • 6.4 对故事情节做情绪分析
    • 6.5 spaCy与词嵌入
  • 第7章 机器学习
    • 7.1 机器学习做决策支持
    • 7.2 中文文本情感分类模型
    • 7.3 从海量文章中抽取主题
  • 第8章 深度学习
    • 8.1 如何锁定即将流失的客户
    • 8.2 识别动物图像
    • 8.3 寻找近似图像
    • 8.4 如何理解卷积神经网络
    • 8.5 如何理解循环神经网络
    • 8.6 循环神经网络实现中文文本分类
    • 8.7 循环神经网络预测严重交通拥堵
    • 8.8 用TensorFlow神经网络分类表格数据
    • 8.9 你的机器“不肯”学习，怎么办？
  • 第9章 机器学习进阶
    • 9.1 二元分类任务
    • 9.2 有效沟通机器学习结果
    • 9.3 机器学习中的训练集、验证集和测试集
  • 第10章 答疑时间
    • 10.1 Python编程遇到问题怎么办？
    • 10.2 如何高效学Python？
    • 10.3 如何高效学习数据科学？
    • 10.4 数据科学入门后，该做什么？
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