Book description
本书共16章。第1~10章介绍Python编程,涉及人工智能、基本描述统计、集中趋势和分散度量、模拟、静态和动态可视化、使用CSV文件、用于数据探索和数据整理的Pandas、时间序列和简单线性回归。第11~16章提供多种实践案例研究,涉及自然语言处理、Twitter数据挖掘、IBM Watson认知计算、包含分类和回归的有监督机器学习、聚类无监督机器学习、卷积神经网络深度学习、递归神经网络深度学习、包含Hadoop/Spark/NoSQL/物联网的大数据等。
Table of contents
- 审稿人评论
- 译者序
- 前言
- 作者简介
- 开始阅读本书之前
- 第一部分 Python基础知识快速入门
-
第二部分 Python数据结构、字符串和文件
- 第6章 字典和集合
- 第7章 使用NumPy进行面向数组的编程
- 第8章 字符串:深入讨论
- 第9章 文件和异常
- 第三部分 Python高级主题
-
第四部分 人工智能、云和大数据案例研究
- 第11章 自然语言处理
-
第12章 Twitter数据挖掘
- 12.1 简介
- 12.2 Twitter API概况
- 12.3 创建一个Twitter账户
- 12.4 获取Twitter凭据,创建应用程序
- 12.5 什么是推文
- 12.6 Tweepy
- 12.7 通过Tweepy进行Twitter身份验证
- 12.8 获取一个Twitter账户的相关信息
- 12.9 Tweepy Cursor简介:获得一个账户的关注者和朋友
- 12.10 搜索最新的推文
- 12.11 热门话题发现:Twitter热门话题API
- 12.12 推文分析前的清理或预处理
- 12.13 Twitter流API
- 12.14 推文情感分析
- 12.15 地理编码和映射
- 12.16 存储推文的方法
- 12.17 Twitter和时间序列
- 12.18 小结
- 第13章 IBM Watson和认知计算
- 第14章 机器学习:分类、回归和聚类
- 第15章 深度学习
- 第16章 大数据:Hadoop、Spark、NoSQL和IoT
- 索引
Product information
- Title: Python程序设计:人工智能案例实践
- Author(s):
- Release date: August 2021
- Publisher(s): Pearson
- ISBN: 9787111678458
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