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python機(jī)器學(xué)習(xí)

作者：柯博文
出版社：清華大學(xué)出版社出版時(shí)間：2020-07-23
開(kāi)本： 16 頁(yè)數(shù)： 288
中 圖 價(jià):¥54.5(7.9折) 定價(jià)  ¥69.0 登錄后可看到會(huì)員價(jià)
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python機(jī)器學(xué)習(xí) 版權(quán)信息

python機(jī)器學(xué)習(xí) 本書(shū)特色

由淺入深、圖文并茂地介紹了Python機(jī)器學(xué)習(xí)方面的相關(guān)內(nèi)容，并通過(guò)100多個(gè)實(shí)例，手把手地教會(huì)讀者掌握用Python語(yǔ)言進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)方面項(xiàng)目開(kāi)發(fā)的方法與技巧。

python機(jī)器學(xué)習(xí) 內(nèi)容簡(jiǎn)介

本書(shū)介紹了如何利用Python 3開(kāi)發(fā)網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)，書(shū)中首先介紹了環(huán)境配置和基礎(chǔ)知識(shí)，然后討論了urllib、requests、正則表達(dá)式、Beautiful Soup、XPath、pyquery、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、Ajax數(shù)據(jù)爬取等內(nèi)容，接著通過(guò)多個(gè)案例介紹了不同場(chǎng)景下如何實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)爬取，*后介紹了pyspider框架、Scrapy框架和分布式爬蟲(chóng)。適合從事計(jì)算機(jī)、電子信息、自動(dòng)化、人工智能專業(yè)學(xué)習(xí)的大學(xué)生作為教材，并適合從事機(jī)器學(xué)習(xí)的工程師參考閱讀。

python機(jī)器學(xué)習(xí) 目錄


目錄



程序代碼下載





第1章Python程序語(yǔ)言


視頻講解： 1個(gè)


1.1Python程序語(yǔ)言的介紹


1.2Python歷史


1.3Python版本


第2章安裝和運(yùn)行Python開(kāi)發(fā)環(huán)境


視頻講解： 6個(gè)


2.1Windows操作系統(tǒng)中安裝Python


2.2Windows操作系統(tǒng)中測(cè)試與運(yùn)行Python


2.3Mac操作系統(tǒng)中安裝Python


2.4Mac操作系統(tǒng)中測(cè)試與運(yùn)行Python


2.5Linux和樹(shù)莓派中安裝Python


2.6Linux和樹(shù)莓派中測(cè)試與運(yùn)行Python


第3章開(kāi)發(fā)程序和工具


視頻講解： 7個(gè)


實(shí)例： 2個(gè)


3.1我的**個(gè)Python程序(Windows版)


3.2我的**個(gè)Python程序(Mac、Linux和樹(shù)莓派版)


3.3開(kāi)發(fā)和調(diào)試工具——PyCharm下載和安裝


3.4PyCharm工具介紹


3.5創(chuàng)建項(xiàng)目


3.6調(diào)試


3.7安裝其他的Packages函數(shù)庫(kù)


3.8安裝Anaconda


3.9使用Anaconda


3.10pip安裝包


3.11本書(shū)需要安裝的第三方函數(shù)庫(kù)列表


第4章Python程序基礎(chǔ)


視頻講解： 13個(gè)


實(shí)例： 25個(gè)


4.1Python注釋


4.2Python數(shù)據(jù)模式


4.3Python數(shù)學(xué)計(jì)算


4.4Python打印


4.5if…else條件判斷語(yǔ)句


4.6Array數(shù)組——List


4.7range范圍


4.8for循環(huán)


4.9UTF8中文文字編碼和文字輸入


4.10while循環(huán)語(yǔ)法


第5章函數(shù)和面向?qū)ο驩OP


視頻講解： 12個(gè)


實(shí)例： 17個(gè)


5.1開(kāi)發(fā)函數(shù)(def)


5.2import導(dǎo)入和開(kāi)發(fā)


5.3類(lèi)(class)


5.4類(lèi)的初始化預(yù)定義值


5.5類(lèi)中的函數(shù)方法(Method)


5.6類(lèi)中的屬性(Property)


5.7類(lèi)中調(diào)用其他的函數(shù)方法


5.8設(shè)置公開(kāi)、私有的類(lèi)函數(shù)方法


5.9把類(lèi)獨(dú)立成另一個(gè)文件


5.10繼承——OOP面向?qū)ο?


5.11多重繼承


5.12調(diào)用父類(lèi)函數(shù)


5.13調(diào)用父類(lèi)的屬性


第6章窗口處理GUI Tkinter


視頻講解： 12個(gè)


實(shí)例： 12個(gè)


6.1窗口GUI函數(shù)庫(kù)


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(shù)據(jù)容器Containers


視頻講解： 7個(gè)


實(shí)例： 7個(gè)


7.1List數(shù)組


7.2List數(shù)組數(shù)據(jù)的多樣性


7.3List的數(shù)學(xué)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(shù)庫(kù)Matplotlib


視頻講解： 8個(gè)


實(shí)例： 7個(gè)


8.1Matplotlib介紹


8.2畫(huà)線


8.3畫(huà)點(diǎn)


8.4畫(huà)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(kāi)放數(shù)據(jù)


視頻講解： 5個(gè)


實(shí)例： 5個(gè)


9.1開(kāi)放數(shù)據(jù)介紹


9.2保存


9.3文件復(fù)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(chǔ)CSV文件——?dú)庀箫L(fēng)暴數(shù)據(jù)



第10章網(wǎng)絡(luò)


視頻講解： 5個(gè)


實(shí)例： 8個(gè)


10.1超文本傳輸協(xié)議HTTP GET


10.2超文本傳輸協(xié)議HTTP POST


10.3可擴(kuò)展標(biāo)記式語(yǔ)言XML


10.4JSON


第11章數(shù)據(jù)庫(kù)


視頻講解： 7個(gè)


實(shí)例： 4個(gè)


11.1下載和裝載MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)


11.2創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫(kù)用戶——Add User


11.3創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫(kù)——Add database


11.4打開(kāi)數(shù)據(jù)庫(kù)——MySQLpython和pymysql


11.5創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)——insert


11.6取得數(shù)據(jù)——select


11.7刪除和修改數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)——DELETE和UPDATA


第12章自然語(yǔ)言處理——中文簡(jiǎn)體和繁體轉(zhuǎn)換


視頻講解： 8個(gè)


實(shí)例： 8個(gè)


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?jǐn)?shù)


12.6排列出*常出現(xiàn)的分詞


12.7網(wǎng)絡(luò)文章的重點(diǎn)


第13章人工智能標(biāo)記語(yǔ)言AIML


視頻講解： 5個(gè)


實(shí)例： 6個(gè)


13.1人工智能標(biāo)記語(yǔ)言AIML介紹


13.2中文機(jī)器人


13.3AIML語(yǔ)法教程——隨機(jī)對(duì)話


13.4AIML語(yǔ)法教程——變量


第14章網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器


視頻講解： 4個(gè)


實(shí)例： 4個(gè)


14.1Python網(wǎng)頁(yè)服務(wù)器


14.2開(kāi)發(fā)自己的網(wǎng)頁(yè)服務(wù)器


14.3顯示HTTP內(nèi)容


14.4取得HTTP GET所傳遞的數(shù)據(jù)


14.5取得HTTP POST所傳遞的數(shù)據(jù)


第15章網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)與BeautifulSoup4


視頻講解： 4個(gè)


實(shí)例： 4個(gè)


15.1網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)——取得網(wǎng)絡(luò)文章內(nèi)容


15.2BeautifulSoup的函數(shù)和屬性


15.3實(shí)戰(zhàn)案例——獲取柯博文老師的博客文章


15.4實(shí)戰(zhàn)練習(xí)


第16章pandas數(shù)據(jù)分析和量化投資


視頻講解： 10個(gè)


實(shí)例： 10個(gè)


16.1安裝


16.2使用pandas讀入和存儲(chǔ)Excel的文件


16.3使用pandas讀入和存儲(chǔ)CSV的文本內(nèi)容


16.4讀入網(wǎng)絡(luò)上的表格


16.5DataFrame


16.6計(jì)算


16.7實(shí)戰(zhàn)分析Apple公司股價(jià)


16.8統(tǒng)計(jì)相關(guān)計(jì)算


16.9邏輯判斷——找出股價(jià)高點(diǎn)


16.10計(jì)算股價(jià)浮動(dòng)和每月的變化


16.11畫(huà)出股票的走勢(shì)圖和箱形圖


第17章NumPy矩陣運(yùn)算數(shù)學(xué)函數(shù)庫(kù)


視頻講解： 10個(gè)


實(shí)例： 10個(gè)


17.1矩陣數(shù)據(jù)初始化


17.2NumPy默認(rèn)數(shù)組


17.3多維數(shù)組的索引


17.4多維數(shù)組的切片


17.5花式索引


17.6數(shù)據(jù)模式


17.7利用數(shù)組進(jìn)行數(shù)據(jù)計(jì)算處理


17.8統(tǒng)計(jì)


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(yùn)行文件


視頻講解： 3個(gè)


18.1pyinstaller功能介紹和安裝


18.2pyinstaller安裝步驟


18.2.1Windows操作系統(tǒng)下生成運(yùn)行文件


18.2.2Mac和Linux操作系統(tǒng)下生成運(yùn)行文件


第19章機(jī)器學(xué)習(xí)算法——Regression回歸分析


視頻講解： 9個(gè)


實(shí)例： 9個(gè)


19.1數(shù)據(jù)準(zhǔn)備


19.2機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備


19.3回歸分析數(shù)學(xué)介紹


19.4回歸分析繪圖


19.5隨機(jī)數(shù)數(shù)據(jù)


19.6殘差


19.7使用scikitlearn的linear_model函數(shù)求線性回歸


19.8實(shí)戰(zhàn)案例——?jiǎng)游锎竽X和身體的關(guān)系


19.9實(shí)戰(zhàn)案例——糖尿病數(shù)據(jù)集


19.9.1繪制出數(shù)據(jù)


19.9.2將數(shù)據(jù)存到Excel文件


19.9.3使用回歸分析找出BMI與糖尿病的關(guān)系


第20章機(jī)器學(xué)習(xí)算法——kNN *近鄰居法


視頻講解： 4個(gè)


實(shí)例： 4個(gè)


20.1kNN數(shù)學(xué)介紹


20.2使用sklearn的kNN判斷水果種類(lèi)


20.3實(shí)戰(zhàn)案例——鳶尾花的種類(lèi)判斷


20.3.1鳶尾花數(shù)據(jù)下載和保存到Excel文件


20.3.2使用kNN判別鳶尾花的種類(lèi)


第21章機(jī)器學(xué)習(xí)算法——kmeans平均算法


視頻講解： 4個(gè)


實(shí)例： 4個(gè)


21.1kmeans數(shù)學(xué)介紹


21.2sklearn的kmeans類(lèi)


21.3kmeans實(shí)戰(zhàn)案例


21.4kmeans實(shí)戰(zhàn)案例圖形化呈現(xiàn)結(jié)果


第22章機(jī)器學(xué)習(xí)算法——決策樹(shù)算法


視頻講解： 3個(gè)


實(shí)例： 3個(gè)


22.1決策樹(shù)數(shù)學(xué)介紹——Gini系數(shù)


22.2sklearn的DecisionTreeClassifier決策樹(shù)


22.3決策樹(shù)圖形化呈現(xiàn)結(jié)果


第23章機(jī)器學(xué)習(xí)算法——隨機(jī)森林算法


視頻講解： 2個(gè)


實(shí)例： 2個(gè)


23.1隨機(jī)森林算法數(shù)學(xué)原理


23.2隨機(jī)森林函數(shù)


23.3隨機(jī)森林圖形化


第24章機(jī)器學(xué)習(xí)算法——貝葉斯分類(lèi)器


視頻講解： 4個(gè)


實(shí)例： 4個(gè)


24.1貝葉斯分類(lèi)器數(shù)學(xué)原理


24.2貝葉斯分類(lèi)器實(shí)戰(zhàn)案例


24.3貝葉斯分類(lèi)器圖形化


24.4numpy.meshgrid方法


24.5貝葉斯分類(lèi)器圈選出分類(lèi)的范圍



展開(kāi)全部

python機(jī)器學(xué)習(xí) 作者簡(jiǎn)介

柯博文，美籍華人，美國(guó)硅谷LoopTek首席技術(shù)官，大富翁游戲設(shè)計(jì)者，長(zhǎng)期從事嵌入式、移動(dòng)開(kāi)發(fā)及人工智能產(chǎn)品與技術(shù)的研發(fā)工作。著有多部英文及繁體中文暢銷(xiāo)圖書(shū)。曾在清華大學(xué)出版社出版暢銷(xiāo)圖書(shū)《樹(shù)莓派實(shí)戰(zhàn)指南》。

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