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跟著迪哥學Python數據分析與機器學習實戰

  • 作者:唐宇迪
  • 出版社:人民郵電
  • ISBN:9787115512444
  • 出版日期:2019/09/01
  • 裝幀:平裝
  • 頁數:449
人民幣:RMB 89 元      售價:
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內容大鋼
    本書結合了機器學習、數據分析和Python語言,通過案例以通俗易懂的方式講解了如何將演算法應用到實際任務。
    全書共20章,大致分為4個部分。第一部分介紹了Python的工具包,包括科學計算庫Numpy、數據分析庫Pandas、可視化庫Matplotlib;第2部分講解了機器學習中的經典演算法,例如回歸演算法、決策樹、集成演算法、支持向量機、聚類演算法等;第3部分介紹了深度學習中的常用演算法,包括神經網路、卷積神經網路、遞歸神經網路;第4部分是項目實戰,基於真實數據集,將演算法模型應用到實際業務中。
    本書適合對人工智慧、機器學習、數據分析等方向感興趣的初學者和愛好者。

作者介紹
唐宇迪

目錄
第1章  人工智慧入學指南
  1.1  AI時代首選Python
    1.1.1  Python的特點
    1.1.2  Python該怎麼學
  1.2  人工智慧的核心——機器學習
    1.2.1  什麼是機器學習
    1.2.2  機器學習的流程
    1.2.3  機器學習該怎麼學
  1.3  環境配置
    1.3.1  Anaconda大禮包
    1.3.2  Jupyter Notebook
    1.3.3  上哪找資源
  本章總結
第2章  科學計算庫(Numpy)
  2.1  Numpy的基本操作
    2.1.1  Array數組
    2.1.2  數組特性
    2.1.3  數組屬性操作
  2.2  索引與切片
    2.2.1  數值索引
    2.2.2  bool索引
  2.3  數據類型與數值計算
    2.3.1  數據類型
    2.3.2  複製與賦值
    2.3.3  數值運算
    2.3.4  矩陣乘法
  2.4  常用功能模塊
    2.4.1  排序操作
    2.4.2  數組形狀操作
    2.4.3  數組的拼接
    2.4.4  創建數組函數
    2.4.5  隨機模塊
    2.4.6  文件讀寫
  本章總結
第3章  數據分析處理庫(Pandas)
  3.1  數據預處理
    3.1.1  數據讀取
    3.1.2  DataFrame結構
    3.1.3  數據索引
    3.1.4  創建DataFrame
    3.1.5  Series操作
  3.2  數據分析
    3.2.1  統計分析
    3.2.2  pivot數據透視表
    3.2.3  groupby操作
  3.3  常用函數操作
    3.3.1  Merge操作
    3.3.2  排序操作
    3.3.3  缺失值處理
    3.3.4  apply自定義函數

    3.3.5  時間操作
    3.3.6  繪圖操作
  3.4  大數據處理技巧
    3.4.1  數值類型轉換
    3.4.2  屬性類型轉換
  本章總結
第4章  數據可視化庫(Matplotlib)
  4.1  常規繪圖方法
    4.1.1  細節設置
    4.1.2  子圖與標注
    4.1.3  風格設置
……
第5章 回歸演算法
第6章 邏輯回歸項目實戰——信用卡欺詐檢測
第7章 決策樹
第8章 集成演算法
第9章 隨機森林項目實戰——氣溫預測
第10章 特徵工程
第11章: 貝葉斯演算法項目實戰——新聞分類
第12章 支持向量機
第13章 推薦系統
第14章 推薦系統項目實戰——打造音樂推薦系統
第15章 降維演算法
第16章 聚類演算法
第17章 神經網路
第18章 TensorFlow實戰
第19章 卷積神經網路
第20章 神經網路項目實戰——影評情感分析

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