Python数据科学与人工智能应用实战--聚文网

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内容简介

《Python数据科学与人工智能应用实战》以实务的形式探索、实践数据科学和人工智能的观念与理论，从网络爬虫、数据分析、数据清理、数据可视化、数据挖掘到机器学习，涵盖获取数据、探索数据和预测数据的全过程，全面整合基础理论与实战演练，开启你的数据科学和机器学习之路！《Python数据科学与人工智能应用实战》分4篇共16章，具体内容包括数据科学概论与开发环境建立、Python程序语言、HTML网页结构与JSON、网络爬虫和Open Data——获取数据、数据清理与存储、网络爬虫实战案例、向量与矩阵运算——NumPy包、数据处理与分析——Pandas包、数据可视化——Matplotlib包、概率与统计、估计与检验、探索性数据分析实战案例、人工智能与机器学习概论，以及回归、分类与分群等机器学习算法的实战案例等。《Python 数据科学与人工智能应用实战》是一本Python数据科学和机器学习的入门书，适合作为大中专院校尤其是应用型本科院校相关专业数据科学、人工智能和机器学习的教材。

第1篇数据科学和Python基础
第1章数据科学概论与开发环境建立
1.1 数据科学的基础
1.1.1 认识数据科学
1.1.2 数据科学的文氏图
1.2 数据的种类
1.2.1 结构化、非结构化和半结构化数据
1.2.2 质的数据与量的数据
1.2.3 4种尺度的数据
1.3 数据科学的五大步骤
1.3.1 数据挖掘
1.3.2 数据科学的处理过程
1.4 开发环境的建立
1.4.1 认识Anaconda
1.4.2 下载与安装Anaconda
1.4.3 启动Anaconda Navigator
1.4.4 Spyder集成开发环境的使用
◇学习检测◇
第2章 Python程序语言
2.1 认识Python语言
2.2 变量、数据类型与运算符
2.2.1 Python变量
2.2.2 Python运算符
2.2.3 基本数据类型
2.3 流程控制
2.3.1 条件控制
2.3.2 循环控制
2.4 函数、模块与包
2.4.1 函数
2.4.2 使用Python模块与包
2.5 容器类型
2.5.1 列表
2.5.2 字典
2.5.3 集合
2.5.4 元组
2.6 类与对象
2.6.1 定义类和创建对象
2.6.2 隐藏数据字段
◇学习检测◇
第3章 HTML网页结构与JSON
3.1 HTML 5标签结构
3.1.1 建立第一个HTML 5网页
动手练——HTML网页
3.1.2 HTML的DOCTYPE
3.1.3 HTML 5基本语法与共同属性
3.1.4标签
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3.2 HTML 5文字编排标签
3.2.1 标题文字
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3.2.2 段落、换行与水平线
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3.2.3 标示文字内容
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……
第2篇网络爬虫和Open Data——获取数据
第3篇 Python数据科学包——探索数据
第4篇人工智能与机器学习——预测数据
附录A（电子版）

Python数据科学与人工智能应用实战

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