數(shù)亦有道 Python數(shù)據(jù)科學(xué)指南

第 1 章 入門導(dǎo)讀
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(yù)處理
1．5 自然語言處理
1．6 機器學(xué)習(xí)
1．7 深度學(xué)習(xí)
1．8 機器學(xué)習(xí)進(jìn)階
1．9 答疑時間
第 2 章 環(huán)境設(shè)置
2．1 Python運行環(huán)境Anaconda的安裝
2．1．1 下載及安裝Anaconda
2．1．2 運行Anaconda
2．2 在線運行Python代碼
2．2．1 在線運行程序的需求
2．2．2 嘗試打開在線程序代碼
2．2．3 在線運行Python的實現(xiàn)過程
2．2．4 mybinder的運行原理
2．2．5 小結(jié)與思考
2．3 復(fù)制運行環(huán)境
2．3．1 在線環(huán)境的局限
2．3．2 復(fù)制運行環(huán)境流程
2．3．3 小結(jié)與思考
第 3 章 探索分析
3．1 詞云制作
3．1．1 安裝WordCloud與數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
3．1．2 開始制作詞云
3．2 中文分詞
3．2．1 中文分詞的需求
3．2．2 中文分詞的操作
3．2．3 準(zhǔn)備分詞數(shù)據(jù)
3．2．4 制作中文詞云
3．2．5 小結(jié)與思考
3．3 用Pandas存取和交換數(shù)據(jù)
3．3．1 數(shù)據(jù)格式的問題
3．3．2 數(shù)據(jù)樣例
3．3．3 CSV/TSV格式
3．3．4 pickle格式
3．3．5 JSON格式
3．3．6 小結(jié)與思考
3．4 可視化《三國演義》人名與兵器出現(xiàn)頻率
3．4．1 讀取人名數(shù)據(jù)
3．4．2 讀取《三國演義》文本數(shù)據(jù)
3．4．3 小結(jié)與思考．
3．5 用R語言快速探索數(shù)據(jù)集
3．5．1 啟動Rstudio
3．5．2 使用summarytools包
3．5．3 分析結(jié)果解讀
3．5．4 小結(jié)與思考
3．6 快速了解科研領(lǐng)域
3．6．1 Biblioshiny分析工具
3．6．2 期刊文獻(xiàn)數(shù)據(jù)
3．6．3 作者分析
3．6．4 文獻(xiàn)被引用分析
3．6．5 研究主題分析
3．6．6 小結(jié)與思考
第 4 章 數(shù)據(jù)獲取
4．1 獲取開放數(shù)據(jù)
4．1．1 獲取數(shù)據(jù)的需求
4．1．2 開放數(shù)據(jù)的獲取
4．2 利用API收集與分析網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)
4．2．1 API的含義
4．2．2 阿里云云市場
4．2．3 代碼運行環(huán)境
4．2．4 獲取天氣數(shù)據(jù)
4．2．5 分析各地氣候
4．2．6 小結(jié)與思考
4．3 Python抓取數(shù)據(jù)
4．3．1 爬蟲的概念
4．3．2 抓取目標(biāo)
4．3．3 爬蟲運行環(huán)境
4．3．4 爬蟲實現(xiàn)過程
4．3．5 小結(jié)與思考
第 5 章 數(shù)據(jù)預(yù)處理
5．1 使用正則表達(dá)式抽取文本結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)
5．1．1 自動抽取的樣例
5．1．2 正則表達(dá)式
5．1．3 尋找規(guī)則
5．1．4 實際匹配操作
5．1．5 小結(jié)與思考
5．2 批量抽取PDF文本內(nèi)容
5．2．1 下載實驗數(shù)據(jù)
5．2．2 設(shè)置運行環(huán)境
5．2．3 運用PDFMiner抽取數(shù)據(jù)
5．2．4 小結(jié)與思考
5．3 智能批量壓縮圖片
5．3．1 批量統(tǒng)一處理圖片
5．3．2 原始數(shù)據(jù)
5．3．3 壓縮圖片的具體過程
5．3．4 將代碼整合為函數(shù)
5．3．5 小結(jié)與思考
5．4 安裝Python軟件包遇錯誤，怎么辦？
5．4．1 屢次安裝失敗的遭遇
5．4．2 系統(tǒng)依賴條件
5．4．3 又遇到了新問題
5．4．4 轉(zhuǎn)換思路解決問題
5．4．5 生成PDF詞云的過程
5．4．6 小結(jié)與思考
第 6 章 自然語言處理
6．1 提取中文關(guān)鍵詞
6．1．1 文件編碼問題
6．1．2 關(guān)鍵詞提取操作
6．1．3 關(guān)鍵詞提取原理
6．1．4 小結(jié)與思考
6．2 情感分析
6．2．1 安裝情感分析依賴包
6．2．2 英文文本情感分析
6．2．3 中文文本情感分析
6．2．4 小結(jié)與思考
6．3 評論數(shù)據(jù)情感分析的時間序列可視化
6．3．1 餐廳評論數(shù)據(jù)
6．3．2 讀取數(shù)據(jù)并安裝依賴包
6．3．3 評論的情感分析可視化
6．3．4 小結(jié)與思考
6．4 對故事情節(jié)做情緒分析
6．4．1 情緒詞典
6．4．2 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
6．4．3 安裝R
6．4．4 使用Python做文本數(shù)據(jù)清理
6．4．5 使用R做情緒分析
6．4．6 小結(jié)與思考
6．5 spaCy與詞嵌入
6．5．1 spaCy介紹
6．5．2 文本語法結(jié)構(gòu)分析
6．5．3 文本語義分析
6．5．4 小結(jié)與思考
第 7 章 機器學(xué)習(xí)
7．1 機器學(xué)習(xí)做決策支持
7．1．1 尋找安全貸款的規(guī)律
7．1．2 決策樹
7．1．3 機器學(xué)習(xí)
7．1．4 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與運行環(huán)境
7．1．5 構(gòu)建決策樹
7．1．6 預(yù)測模型的準(zhǔn)確率
7．2 中文文本情感分類模型
7．2．1 個性化的情感分析
7．2．2 餐廳評論數(shù)據(jù)
7．2．3 機器學(xué)習(xí)中的模型選擇
7．2．4 文本向量化
7．2．5 中文的向量化
7．2．6 運行環(huán)境
7．2．7 情感分類模型的訓(xùn)練
7．2．8 小結(jié)與思考
7．3 從海量文章中抽取主題
7．3．1 信息過載的痛苦
7．3．2 文章主題
7．3．3 安裝依賴包
7．3．4 使用LDA抽取主題
7．3．5 小結(jié)與思考
第 8 章 深度學(xué)習(xí)
8．1 如何鎖定即將流失的客戶
8．1．1 尋找安全貸款的規(guī)律
8．1．2 運行環(huán)境
8．1．3 數(shù)據(jù)清理
8．1．4 嘗試使用決策樹
8．1．5 深度學(xué)習(xí)游樂場
8．1．6 深度學(xué)習(xí)框架
8．1．7 嘗試使用TensorFlow
8．1．8 深度學(xué)習(xí)模型評估
8．1．9 小結(jié)與思考
8．2 識別動物圖像
8．2．1 計算機識別圖像
8．2．2 學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)
8．2．3 配置運行環(huán)境
8．2．4 通過Turi Create識別圖像
8．2．5 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
8．2．6 小結(jié)與思考
8．3 尋找近似圖像
8．3．1 近似圖像的作用
8．3．2 數(shù)據(jù)與配置環(huán)境
8．3．3 通過Turi Create查找近似圖像
8．3．4 遷移學(xué)習(xí)的原理
8．3．5 小結(jié)與思考
8．4 如何理解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
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
8．6．1 概念準(zhǔn)備
8．6．2 數(shù)據(jù)環(huán)境
8．6．3 數(shù)據(jù)預(yù)處理
8．6．4 詞嵌入矩陣
8．6．5 模型構(gòu)建
8．6．6 分類效果討論
8．6．7 小結(jié)與思考
8．7 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測嚴(yán)重交通擁堵
8．7．1 交通事件數(shù)據(jù)樣例
8．7．2 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與配置環(huán)境
8．7．3 訓(xùn)練模型與評估結(jié)果
8．7．4 小結(jié)與思考
8．8 用TensorFlow神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類表格數(shù)據(jù)
8．8．1 深度學(xué)習(xí)框架正在發(fā)生變化
8．8．2 實驗數(shù)據(jù)
8．8．3 實驗環(huán)境配置
8．8．4 模型訓(xùn)練
8．8．5 疑惑
8．8．6 小結(jié)與思考
8．9 你的機器“不肯”學(xué)習(xí)，怎么辦？
8．9．1 前情回顧
8．9．2 代碼
8．9．3 歸一化的重要性
8．9．4 新代碼
8．9．5 小結(jié)與思考
第 9 章 機器學(xué)習(xí)進(jìn)階
9．1 二元分類任務(wù)
9．1．1 監(jiān)督學(xué)習(xí)
9．1．2 機器學(xué)習(xí)的含義
9．1．3 結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)
9．1．4 圖像信息學(xué)習(xí)
9．1．5 文本數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)
9．1．6 調(diào)用模型實施
9．2 有效溝通機器學(xué)習(xí)結(jié)果
9．2．1 簡單明了的解釋
9．2．2 對機器學(xué)習(xí)的反思
9．2．3 解釋學(xué)習(xí)結(jié)果的方法
9．2．4 小結(jié)與思考
9．3 機器學(xué)習(xí)中的訓(xùn)練集、驗證集和測試集
9．3．1 準(zhǔn)確率高就好嗎
9．3．2 測試集
9．3．3 驗證集
9．3．4 訓(xùn)練集
9．3．5 小結(jié)與思考
第 10 章 答疑時間
10．1 Python編程遇到問題怎么辦？
10．1．1 遭遇編程錯誤
10．1．2 照葫蘆畫葫蘆
10．1．3 照葫蘆畫瓢
10．1．4 找葫蘆畫瓢
10．1．5 小結(jié)與思考
10．2 如何高效學(xué)Python？
10．2．1 你是哪一類人
10．2．2 記憶與實踐
10．3 如何高效學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)？
10．3．1 學(xué)習(xí)的焦慮
10．3．2 以目標(biāo)為導(dǎo)向的學(xué)習(xí)
10．3．3 學(xué)習(xí)的深度
10．3．4 協(xié)作的快樂
10．3．5 小結(jié)與思考
10．4 數(shù)據(jù)科學(xué)入門后，該做什么？
10．4．1 打開進(jìn)階之路
10．4．2 實踐中學(xué)習(xí)
10．4．3 教學(xué)中學(xué)習(xí)
10．4．4 傳播中學(xué)習(xí)
10．4．5 小結(jié)與思考