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Python 資料科學與人工智慧應用實務

Python

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9789863125297
陳允傑
旗標
2018年6月15日
217.00  元
HK$ 195.3
省下 $21.7
 
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ISBN:9789863125297
  • 叢書系列:資料庫/大數據
  • 規格:平裝 / 640頁 / 17 x 23 cm / 普通級
    資料庫/大數據


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      智慧來自於經驗、而經驗是資料的累積,資料科學的目的就是要從看似紛亂的資料堆中,找出資料交集的線索、挖掘出各種有用的資訊,進而歸納整理成知識和智慧。



      用對工具、找對方法,立即從日常資料中挖掘過去、預測未來!



      從大數據到人工智慧世代,其背後蘊含的關鍵技術與理論不脫資料科學的範疇。本書就要帶領您使用最容易上手的 Python 語言搭配本土化的資料集,一一探索、實踐資料科學和人工智慧的觀念與理論,從網路爬蟲、資料清理、資料視覺化、資料採礦到最熱門的機器學習,全面整合實作與理論,開啟你成為資料科學家的成功之路!



    本書特色 :



      ●資料科學三部曲:取得資料 → 探索事實 → 預測分析

      ●一次補足最入門的統計和機率基礎

      ●Python 開發環境與基礎語法快速上手

      ●實踐資料科學的三大套件:NumPy、Pandas、Matplotlib 一次掌握

      ●從網頁爬蟲、資料清理到資料視覺化,快速完成資料探索的預處理程序

      ●用Scikit-learn套件實作最熱門的 AI 機器學習應用





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    第一篇 資料科學和 Python 基礎

    第 1 章 資料科學概論與開發環境建立

    第 2 章 Python 程式語言

    第 3 章 HTML 網頁結構與 JSON



    第二篇 網頁爬蟲和 Open Data — 取得資料

    第 4 章 取得網路資料

    第 5 章 資料擷取

    第 6 章 資料清理與儲存

    第 7 章 網頁爬蟲實作案例



    第三篇 Python 資料科學套件 - 探索資料

    第 8 章 向量與矩陣運算–NumPy 套件

    第 9 章 資料處理與分析–Pandas 套件

    第 10 章 資料視覺化–Matplotlib 套件

    第 11 章 機率與統計

    第 12 章 估計與檢定

    第 13 章 探索性資料分析實作案例



    第四篇 人工智慧與機器學習—預測資料

    第 14 章 人工智慧與機器學習概論

    第 15 章 機器學習演算法實作案例–迴歸

    第 16 章 機器學習演算法實作案例–分類與分群



    附錄 A 下載與安裝 MongoDB 資料庫




    其 他 著 作
    1. TensorFlow + Keras:Python 機器學習與深度學習應用實務
    2. Python:網路爬蟲與資料視覺化應用實務