数亦有道：Python数据科学指南

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内容提要

前言

视频导向图书使用指南

第1章 入门导读

1.1 环境设置

1.2 探索分析

1.3 数据获取

1.4 数据预处理

1.5 自然语言处理

1.6 机器学习

1.7 深度学习

1.8 机器学习进阶

1.9 答疑时间

第2章 环境设置

2.1 Python运行环境Anaconda的安装

2.2 在线运行Python代码

2.3 复制运行环境

第3章 探索分析

3.1 词云制作

3.2 中文分词

3.3 用Pandas存取和交换数据

3.4 可视化《三国演义》人名与兵器出现频率

3.5 用R语言快速探索数据集

3.6 快速了解科研领域

第4章 数据获取

4.1 获取开放数据

4.2 利用API收集与分析网络数据

4.3 Python抓取数据

第5章 数据预处理

5.1 使用正则表达式抽取文本结构化数据

5.2 批量抽取PDF文本内容

5.3 智能批量压缩图片

5.4 安装Python软件包遇错误，怎么办？

第6章 自然语言处理

6.1 提取中文关键词

6.2 情感分析

6.3 评论数据情感分析的时间序列可视化

6.4 对故事情节做情绪分析

6.5 spaCy与词嵌入

第7章 机器学习

7.1 机器学习做决策支持

7.2 中文文本情感分类模型

7.3 从海量文章中抽取主题

第8章 深度学习

8.1 如何锁定即将流失的客户

8.2 识别动物图像

8.3 寻找近似图像

8.4 如何理解卷积神经网络

8.5 如何理解循环神经网络

8.6 循环神经网络实现中文文本分类

8.7 循环神经网络预测严重交通拥堵

8.8 用TensorFlow神经网络分类表格数据

8.9 你的机器“不肯”学习，怎么办？

第9章 机器学习进阶

9.1 二元分类任务

9.2 有效沟通机器学习结果

9.3 机器学习中的训练集、验证集和测试集

第10章 答疑时间

10.1 Python编程遇到问题怎么办？

10.2 如何高效学Python？

10.3 如何高效学习数据科学？