更新时间:2020-06-08 17:38:28
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前言
第1章 数据科学基础
1.1 数据科学概述
1.2 Python数据分析工具
1.3 Python语言基础
综合练习题
第2章 多维数据结构与运算
2.1 多维数组对象
2.2 多维数组运算
2.3 案例:随机游走轨迹模拟
第3章 数据汇总与统计
3.1 统计基本概念
3.2 pandas数据结构
3.3 数据文件读写
3.4 数据清洗
3.5 数据规整化
3.6 统计分析
第4章 数据可视化
4.1 Python绘图基础
4.2 可视化数据探索
第5章 机器学习建模分析
5.1 机器学习概述
5.2 回归分析
5.3 分类分析
5.4 聚类分析
5.5 神经网络和深度学习
第6章 文本数据处理
6.1 文本处理概述
6.2 中文文本处理
6.3 实例:垃圾邮件识别
第7章 图像数据处理
7.1 数字图像概述
7.2 Python图像处理
7.3 案例:深度学习实现图像分类
第8章 时序数据与语音处理
8.1 时序数据概述
8.2 时序数据分析方法
8.3 语音识别实例
参考文献