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『繁體書』Python 資料科學與人工智慧應用實務

書城自編碼: 3194923
分類:繁體書 →台灣書
作者: 陳允傑
國際書號(ISBN): 9789863125297
出版社: 旗標
出版日期: 2018-06-15
版次: 初版
頁數/字數: 640頁
書度/開本: 17x23cm

售價:HK$ 250.0

 

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內容簡介:
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
目錄
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OpenData—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

 

 

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