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  • 人工智慧Python基礎課:用Python分析了解你的資料
  • 點閱:1916
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  • 作者: 陳會安作
  • 出版社:碁峰資訊
  • 出版年:2020
  • ISBN:9789865025458
  • EISBN:9789865026394 PDF
  • 格式:PDF,JPG
  • 附註:含附錄 封底英文題名: Python artificial intelligence 本電子書不含光碟資料

★學習人工智慧必備的Python程式設計能力和探索性資料分析
 
•完整說明人工智慧世代的你需要具備的Python程式設計能力和所需的Python套件,讓你可以靈活運用這些套件來進行探索性資料分析。
 
•程式的演算法是順序和動作,本書使用流程圖學習程式順序來幫助你了解Python程式結構;使用REPL輸入程式碼來熟悉動作的關鍵字。

 
•人工智慧最重要的部分就是「資料」,使用Jupyter Notebook實作的探索性資料分析,可以幫助你深入了解資料和找出資料之間隱藏的關聯性,以便使用這些關聯性來訓練機器學習模型,進行資料預測。
 
•以實務角度詳細說明Python資料科學的必學套件:Numpy、Matplotlib、Pandas和Scipy。
 
•使用實際範例搭配圖例,帶你進入Python機器學習和深度學習。


  • 第一篇:Python 程式設計實務(第1-1頁)
    • CHAPTER 01 Python 語言與人工智慧的基礎(第1-1頁)
    • CHAPTER 02 寫出你的 Python 程式(第2-1頁)
    • CHAPTER 03 變數、資料型態與輸出輸入(第3-1頁)
    • CHAPTER 04 運算子與運算式(第4-1頁)
    • CHAPTER 05 條件敘述(第5-1頁)
    • CHAPTER 06 迴圈結構(第6-1頁)
    • CHAPTER 07 函數(第7-1頁)
    • CHAPTER 08 字串、清單、元組與字典(第8-1頁)
    • CHAPTER 09 模組、類別、檔案與例外處理(第9-1頁)
  • 第二篇:Python 資料科學套件 +Jupyter Notebook(第10-1頁)
    • CHAPTER 10 Jupyter Notebook 互動運算環境(第10-1頁)
    • CHAPTER 11 NumPy 向量與矩陣運算(第11-1頁)
    • CHAPTER 12 Matplotlib 資料視覺化(第12-1頁)
    • CHAPTER 13 使用 Pandas 掌握你的資料(第13-1頁)
    • CHAPTER 14 SciPy 演算法與科學運算(第14-1頁)
    • CHAPTER 15 探索性資料分析實作案例(第15-1頁)
  • 第三篇:Python 機器學習與深度學習(第16-1頁)
    • CHAPTER 16 機器學習與深度學習入門(第16-1頁)
    • APPENDIX A Python 常用整合開發環境的使用(第A-1頁)
紙本書 NT$ 540
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