Python數據科學與人工智能應用實戰

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Python數據科學與人工智能應用實戰

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內容描述

《Python數據科學與人工智能應用實戰》以實務的形式探索、實踐數據科學和人工智能的觀念與理論，
從網絡爬蟲、數據分析、數據清理、數據可視化、數據挖掘到機器學習，涵蓋獲取數據、探索數據和預測數據的全過程，
全面整合基礎理論與實戰演練，開啟你的數據科學和機器學習之路！
《Python數據科學與人工智能應用實戰》分4篇共16章，具體內容包括數據科學概論與開發環境建立、
Python程序語言、HTML網頁結構與JSON、網絡爬蟲和Open Data——獲取數據、
數據清理與存儲、網絡爬蟲實戰案例、向量與矩陣運算——NumPy包、數據處理與分析——Pandas包、
數據可視化——Matplotlib包、概率與統計、估計與檢驗、探索性數據分析實戰案例、
人工智能與機器學習概論，以及回歸、分類與分群等機器學習算法的實戰案例等。
《Python 數據科學與人工智能應用實戰》是一本Python數據科學和機器學習的入門書，
適合作為大中專院校尤其是應用型本科院校相關專業數據科學、人工智能和機器學習的教材。

目錄大綱

目錄
第1篇數據科學和Python基礎
第1章數據科學概論與開發環境建立
1.1數據科學的基礎
1.1.1認識數據科學
1.1.2數據科學的文氏圖
1.2數據的種類
1.2.1結構化、非結構化和半結構化數據
1.2.2質的數據與量的數據
1.2.3 4種尺度的數據
1.3數據科學的五大步驟
1.3.1數據挖掘
1.3.2數據科學的處理過程
1.4開發環境的建立
1.4. 1認識Anaconda
1.4.2下載與安裝Anaconda
1.4.3啟動Anaconda Navigator
1.4.4 Spyder集成開發環境的使用
◇學習檢測◇
第2章Python程序語言
2.1認識Python語言
2.2變量、數據類型與運算符
2.2.1 Python變量
2.2.2 Python運算符
2.2.3基本數據類型
2.3流程控制
2.3.1條件控制
2.3.2循環控制
2.4函數、模塊與包
2.4.1函數
2.4.2使用Python模塊與包
2.5容器類型
2.5.1列表
2.5.2字典
2.5.3集合
2.5.4元組
2.6類與對象
2.6.1定義類和創建對象
2.6.2隱藏數據字段
◇學習檢測◇
第3章HTML網頁結構與JSON
3.1 HTML 5標籤結構
3.1.1建立第一個HTML 5網頁
動手練—— HTML網頁
3.1.2 HTML的DOCTYPE
3.1.3 HTML 5基本語法與共同屬性
3.1.4標籤
動手練——HTML網頁
3.2 HTML 5文字編排標籤
3.2.1標題文字
動手練——HTML網頁
3.2.2段落、換行與水平線
動手練——HTML網頁
3.2.3標示文字內容
動手練——HTML網頁
……
第2篇網絡爬蟲和Open Data——獲取數據
第3篇Python數據科學包——探索數據
第4篇人工智能與機器學習——預測數據
附錄A（電子版）