Python 数据挖掘与机器学习实战 (23):Python 语言简介 2

阅读数:1 2020 年 1 月 8 日 20:58

Python数据挖掘与机器学习实战(23):Python语言简介 2

(Python 语言简介)

内容简介
本书作为数据挖掘和机器学习的读物,基于真实数据集进行案例实战,使用 Python 数据科学库,从数据预处理开始一步步介绍数据建模和数据挖掘的过程。书中主要介绍了数据挖掘的基础知识、基本工具和实践方法,通过循序渐进地讲解算法,带领读者轻松踏上数据挖掘之旅。本书采用理论与实践相结合的方式,呈现了如何使用逻辑回归进行环境数据检测,如何使用 HMM 进行中文分词,如何利用卷积神经网络识别雷达剖面图,如何使用循环神经网络构建聊天机器人,如何使用朴素贝叶斯算法进行破产预测,如何使用 DCGAN 网络进行人脸生成等。本书也涉及神经网络、在线学习、强化学习、深度学习和大数据处理等内容。
本书以人工智能主流编程语言 Python 3 版作为数据分析与挖掘实战的应用工具,从 Pyhton 的基础语法开始,陆续介绍了 NumPy 数值计算、Pandas 数据处理、Matplotlib 数据可视化、爬虫和 Sklearn 数据挖掘等内容。全书共涵盖 16 个常用的数据挖掘算法和机器学习实战项目。通过学习本书内容,读者可以掌握数据分析与挖掘的理论知识及实战技能。
本书内容丰富,讲解由浅入深,特别适合对数据挖掘和机器学习算法感兴趣的读者阅读,也适合需要系统掌握深度学习的开发人员阅读,还适合 Python 程序员及人工智能领域的开发人员阅读。编程爱好者、高校师生及培训机构的学员也可以将本书作为兴趣读物或教材使用。

Python 是一门面向对象的、解释型和动态数据类型的高级程序设计语言。Python 语法简洁而清晰,具有丰富而强大的类库,因而在各种行业中得到了广泛的应用。对于初学者来讲,Python 是一款既容易学又相当有用的编程语言,国内外很多大学也都开设了 Python 语言课程,甚至将 Python 作为人工智能开发的首选编程语言。近年来,随着网络应用的逐渐扩展和深入,如何高效地获取网络上的相应数据成为了无数公司和个人的追求。在大数据时代,谁掌握更多的数据,谁就有条件获得更高的利益,而网络爬虫是其中最常用的一种从网络上爬取数据的手段。

本章将介绍如何安装 Python 开发环境,Python 的基本计算和变量,以及一些基本的 Python 类型,如字符串、列表和元组等。此外,本章还涉及 Python 函数及模块的介绍,以及爬虫原理及其实现流程。

本章要点如下:

  • 安装 Python 开发环境;
  • 掌握基本的计算和变量;
  • 了解基本的 Python 类型;
  • 了解 Python 函数及模块;
  • 了解爬虫的原理及工作流程;
  • 数据爬虫框架介绍;
  • 网络爬虫的设计与实现。

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