數(shù)亦有道：Python數(shù)據(jù)科學指南

數(shù)亦有道：Python數(shù)據(jù)科學指南讀書筆記模板01思維導圖讀書筆記作者介紹內(nèi)容摘要目錄分析精彩摘錄目錄0305020406思維導圖指南數(shù)據(jù)案例應(yīng)用數(shù)據(jù)方面讀者第章數(shù)據(jù)中文機器分析環(huán)境學習時間文本情感可視化深度關(guān)鍵字分析思維導圖內(nèi)容摘要內(nèi)容摘要本書結(jié)合數(shù)據(jù)科學的具體應(yīng)用場景，由淺入深、循序漸進地引導讀者入門數(shù)據(jù)科學，覆蓋了數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)預處理、數(shù)據(jù)分析等方面的內(nèi)容，共10章。本書首先概括性地介紹各章的主要內(nèi)容，然后通過一個個生動的案例講解數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)預處理、自然語言處理、機器學習和深度學習等方面的典型應(yīng)用，最后通過答疑部分為讀者提供進一步學習的方向和方法的建議。本書各章的案例均基于具體應(yīng)用場景，以簡單、清晰的方式對數(shù)據(jù)科學相關(guān)的技術(shù)原理和實際操作進行講解。讀書筆記讀書筆記適合入門者，或者非計算機專業(yè)，但對計算機/人工智能感興趣的讀者。這本書與其說是書，不如說是博客。目錄分析1.1環(huán)境設(shè)置1.2探索分析1.3數(shù)據(jù)獲取1.4數(shù)據(jù)預處理第1章入門導讀1.5自然語言處理1.6機器學習1.7深度學習1.8機器學習進階1.9答疑時間12345第1章入門導讀2.1Python運行環(huán)境Anaconda的安裝2.3復制運行環(huán)境2.2在線運行Python代碼第2章環(huán)境設(shè)置3.1詞云制作3.3用Pandas存取和交換數(shù)據(jù)3.2中文分詞第3章探索分析3.4可視化《三國演義》人名與兵器出現(xiàn)頻率3.6快速了解科研領(lǐng)域3.5用R語言快速探索數(shù)據(jù)集第3章探索分析4.1獲取開放數(shù)據(jù)4.3Python抓取數(shù)據(jù)4.2利用API收集與分析網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)第4章數(shù)據(jù)獲取5.1使用正則表達式抽取文本結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)5.2批量抽取PDF文本內(nèi)容5.3智能批量壓縮圖片5.4安裝Python軟件包遇錯誤，怎么辦？第5章數(shù)據(jù)預處理6.1提取中文關(guān)鍵詞6.3評論數(shù)據(jù)情感分析的時間序列可視化6.2情感分析第6章自然語言處理6.5spaCy與詞嵌入6.4對故事情節(jié)做情緒分析第6章自然語言處理7.1機器學習做決策支持7.3從海量文章中抽取主題7.2中文文本情感分類模型第7章機器學習8.1如何鎖定即將流失的客戶8.2識別動物圖像8.3尋找近似圖像8.4如何理解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)第8章深度學習8.5如何理解循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)8.6循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)中文文本分類8.7循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預測嚴重交通擁堵8.8用TensorFlow神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類表格數(shù)據(jù)8.9你的機器“不肯”學習，怎么辦？12345第8章深度學習9.1二元分類任務(wù)9.3機器學習中的訓練集、驗證集和測試集9.2有效溝通機器學習結(jié)果第9章機器學習進階10.1Python編程遇到問題怎么辦？10.2如何高效學Python？10.3如何高效學習數(shù)據(jù)科學？10.4數(shù)據(jù)科學入門后，該做什么？第10章答疑時間作者介紹同名作者介紹這是《數(shù)亦有道：Python數(shù)據(jù)科學指南》的讀書筆記模板，暫無