《Python实战速成手册数据分析+机器学习+深度学习》 - 方勇 - 人民邮电出版社 - 香港大書城 - Meg Book Store

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『簡體書』Python实战速成手册数据分析+机器学习+深度学习

書城自編碼： 3729532
分類：簡體書→大陸圖書→計算機/網絡→程序設計
作者：方勇
國際書號(ISBN)： 9787115574497
出版社：人民邮电出版社
出版日期： 2022-03-01

頁數/字數： /
書度/開本： 16开釘裝：平装

售價：HK$ 87.3

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編輯推薦：

1. 本书作者为华为大学特聘讲师，专注于数据分析、机器学习、深度学习方面，实战经验丰富，更能从实际需求出发，编写出适合读者的实用书。
2. 本书涉及数据分析、机器学习、深度学习的相关知识。
3. 本书含有详细的代码案例，帮助读者快速上手，进行项目开发。
4. 本书内容丰富，流程完整，案例丰富，实操性强。

內容簡介：

本书基于Python语言，较为地讲解了数据分析、机器学习、深度学习的相关知识，涵盖统计学基础、Python基础、Python面向对象入门、在Python中操作MySQL、NumPy、pandas、Matplotlib、人工智能、Scikit-Learn及神经网络等内容。本书还包括大量代码和综合练习，以及丰富的实战案例。

關於作者：

方勇，16年软件研发与教育经验，在多家软件公司任职技术与管理职位，曾担任联想公司技术顾问、华为特聘讲师。擅长领域有人工智能、企业级应用系统研发，大型系统架构设计，金融、通信商业系统建模，具有丰富的大型项目的研发与管理经验。有5年的Python培训经验，曾获2018年华为“优秀交付标兵”奖。

目錄：

第 1章
　统计学基础1
1.1　数据分布2
1.2　离中趋势4
1.3　抽样理论6
1.4　基本统计概念9

第 2章
　Python基础15
2.1　Python介绍16
2.2　第一个Python程序16
2.3　安装Anaconda17
2.4　Python规范23
2.5　Python的数据类型24
2.6　Python语句29
2.7　Python函数33
2.8　Python中的模块和包36
2.9　Python时间模块37
2.10　Python文件操作44

第3章
　综合练习：迷你DVD管理器51
3.1　项目需求52
3.2　开发步骤52

第4章
　Python面向对象入门59
4.1　定义Python类60
4.2　继承的原理61
4.3　Python构造函数62
4.4　实例63
4.5　小结65

第5章
　综合练习：迷你DVD
　管理器（OOP版）67

第6章
　在Python中操作 MySQL73
6.1　安装PyMySQL74
6.2　pymysql.connect()中的参数说明74
6.3　connection对象支持的方法74
6.4　cursor对象支持的方法75
6.5　实现pymysql的增删改查功能75

第７章
　NumPy79
7.1　NumPy介绍80
7.2　NumPy数组80
7.3　numpy.zeros()和numpy.ones() 82
7.4　numpy.reshape()和numpy.flatten()83
7.5　numpy.hstack()和numpy.vstack() 84
7.6　numpy.asarray()85
7.7　numpy.arange()86
7.8　numpy.linspace()和numpy.
　　 logspace()87
7.9　索引和切片NumPy数组88
7.10　NumPy统计函数与示例 89
7.11　numpy.dot() 90
7.12　numpy.matmul()90
7.13　numpy.linalg.det()91
7.14　NumPy实例91

第8章
　pandas95
8.1　pandas介绍96
8.2　pandas的数据结构96
8.3　创建数据帧97
8.4　创建日期范围98
8.5　查看数据98
8.6　拆分数据99
8.7　读取并写入数据103
8.8　pandas实例105

第9章
　Matplotlib109
9.1　安装Matplotlib并查看版本110
9.2　绘制折线图110
9.3　绘制柱状图113

第 10章
　人工智能121
10.1　人工智能领域122
10.2　机器学习122
10.3　监督学习和无监督学习127
10.4　2020年19个AI聊天
　　　机器人129

第 11章
　Scikit-Learn135
11.1　Scikit-Learn介绍136
11.2　数据集136
11.3　Scikit-Learn实例139
11.4　模型选择和评估162

第 12章
　实战案例169
12.1　泰坦尼克号（完整过程分析）170
12.2　电信单用户转合约预测189
12.3　电信低速率小区预测193
12.4　预测客户是否会认购定期存款196
12.5　银行信用卡欺诈检测205

第 13章
　神经网络211
13.1　深度学习212
13.2　前馈神经网络214
13.3　FNN实例——低速率小区215
13.4　递归神经网络220
13.5　RNN实例——低速率小区226
13.6　卷积神经网络227
13.7　CNN实例——低速率小区232

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