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  • 如何自学python编程
    2020-11-01 12:35:07

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    李金 著

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    发表于2020-10-30

    商品介绍

    出版社: 机械工业出版社

    ISBN:9787111586678

    版次:1

    商品编码:12328920

    品牌:机工出版

    包装:平装

    开本:16开

    出版时间:2018-03-01

    用纸:胶版纸

    页数:349

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    书籍描述

    产品特色

    内容简介 《自学Python——编程基础、科学计算及数据分析》是面向Python初学者的一本实用学习笔记。全书共10章:第1章介绍Python的基础知识,包括Anaconda、IPython解释器、Jupyter Notebook等Python基本工具的使用;第2章介绍Python的基本用法,包括基本语法、数据类型、判断与循环、函数与模块、异常与警告以及文件读写等;第3章介绍Python的进阶用法,包括函数进阶、迭代器和生成器、装饰器、上下文管理器以及变量作用域等;第4章介绍常见的Python标准库的使用;第5章介绍Python的科学计算基础模块NumPy,包括NumPy数组的基本操作、广播机制、索引和读写;第6章介绍Python的可视化模块Matplotlib,包括基于函数和对象的可视化操作;第7章介绍Python的科学计算进阶模块SciPy,包括一些高等数学的操作;第8章介绍Python的数据分析基础模块Pandas,包括Series和DataFrame的使用;第9章介绍Python的面向对象编程,包括对象的属性和方法、继承和复用,以及一个使用面向对象编程的实例;第10章介绍了一个用Python分析中文小说文本的实例。

    《自学Python——编程基础、科学计算及数据分析》适合刚接触Python的初学者以及希望使用Python处理和分析数据的读者阅读,也可作为学习和使用Python的工具书或参考资料使用。

    目录 目录

    前言

    致谢

    第1章 初识Python1

    1.1 Python简介1

    1.2 Python版本的选择2

    1.3 Python集成开发环境的搭建2

    1.4 第一行Python代码4

    1.5 IPython解释器5

    1.6 Python代码的执行模式7

    1.6.1 解释器模式7

    1.6.2 脚本模式8

    1.6.3 解释器模式与脚本模式的区别9

    1.7 Jupyter Notebook的使用9

    本章学习笔记11

    本章新术语11

    本章新函数11

    第2章 Python基础12

    2.1 基本语法简介12

    2.2 数据类型17

    2.2.1 数字18

    2.2.2 字符串23

    2.2.3 Unicode字符串30

    2.2.4 索引与分片32

    2.2.5 列表34

    2.2.6 元组40

    2.2.7 可变与不可变类型42

    2.2.8 字典44

    2.2.9 集合与不可变集合48

    2.2.10 赋值机制53

    2.3 判断与循环58

    2.3.1 判断58

    2.3.2 循环62

    2.4 函数与模块69

    2.4.1 函数69

    2.4.2 模块73

    2.5 异常与警告77

    2.5.1 异常77

    2.5.2 警告83

    2.6 文件读写83

    2.6.1 读文件84

    2.6.2 写文件85

    2.6.3 中文文件的读写87

    2.7 内置函数88

    2.7.1 数字相关的内置函数88

    2.7.2 序列相关的内置函数90

    2.7.3 类型相关的内置函数92

    本章学习笔记92

    本章新术语92

    本章新函数94

    第3章 Python进阶96

    3.1 函数进阶96

    3.1.1 函数参数传递96

    3.1.2 高阶函数98

    3.1.3 函数map()、filter()和reduce()101

    3.1.4 Lambda表达式102

    3.1.5 关键字global103

    3.1.6 函数的递归104

    3.2 迭代器与生成器105

    3.2.1 迭代器105

    3.2.2 生成器110

    3.3 装饰器112

    3.3.1 装饰器的引入112

    3.3.2 装饰器的用法115

    3.4 上下文管理器与with语句118

    3.4.1 上下文管理器的原理119

    3.4.2 模块contextlib123

    3.5 变量作用域125

    本章学习笔记127

    本章新术语128

    本章新函数128

    第4章 Python标准库129

    4.1 系统相关:sys模块129

    4.2 与操作系统进行交互:os模块133

    4.3 字符串相关:string模块136

    4.4 正则表达式:re模块138

    4.5 日期时间相关:datetime模块142

    4.6 更好地打印Python对象:pprint模块145

    4.7 序列化Python对象:pickle,cPickle模块145

    4.8 读写JSON数据:json模块147

    4.9 文件模式匹配:glob模块150

    4.10 高级文件操作:shutil模块151

    4.11 更多的容器类型:collections模块153

    4.12 数学:math模块157

    4.13 随机数:random模块158

    本章学习笔记159

    本章新术语160

    本章新函数160

    第5章 Python科学计算基础:NumPy模块162

    5.1 NumPy模块简介162

    5.2 数组基础163

    5.2.1 数组的引入163

    5.2.2 数组的属性164

    5.2.3 数组的类型166

    5.2.4 数组的生成169

    5.2.5 数组的索引172

    5.2.6 数组的迭代174

    5.3 数组操作175

    5.3.1 数值相关的数组操作175

    5.3.2 形状相关的数组操作179

    5.3.3 数组的拼接操作184

    5.3.4 数组的四则运算、点乘和矩阵类型187

    5.3.5 数组的数学操作190

    5.3.6 数组的比较和逻辑操作190

    5.4 数组广播机制191

    5.5 数组索引进阶194

    5.5.1 数组基础索引194

    5.5.2 数组的高级索引196

    5.6 数组读写199

    5.6.1 数组的读取199

    5.6.2 数组的写入200

    5.6.3 数组的二进制读写200

    5.7 随机数组202

    5.8 结构数组202

    本章学习笔记206

    本章新术语207

    本章新函数207

    第6章 Python可视化:Matplotlib模块209

    6.1 Matplotlib模块简介209

    6.2 基于函数的可视化操作210

    6.2.1 函数plt.plot()的使用210

    6.2.2 图与子图215

    6.2.3 其他可视化函数217

    6.3 基于对象的可视化操作217

    6.4 图像中的文本处理219

    6.5 实例:基于Matplotlib的三角函数可视化221

    本章学习笔记226

    本章新术语227

    本章新函数227

    第7章 Python科学计算进阶:SciPy模块228

    7.1 SciPy模块简介228

    7.2 插值模块:scipy.interpolate229

    7.3 概率统计模块:scipy.stats233

    7.3.1 基本统计量233

    7.3.2 概率分布234

    7.3.3 假设检验243

    7.4 优化模块:scipy.optimize246

    7.4.1 数据拟合247

    7.4.2 最值优化251

    7.4.3 方程求根254

    7.5 积分模块:scipy.integrate255

    7.5.1 符号积分与SymPy模块255

    7.5.2 数值积分257

    7.6 稀疏矩阵模块:scipy.sparse260

    7.7 线性代数模块:scipy.linalg262

    7.8 实例:基于SciPy的主成分分析268

    本章学习笔记271

    本章新术语272

    本章新函数272

    第8章 Python数据分析基础:Pandas模块274

    8.1 Pandas简介274

    8.2 一维数据结构:Series对象275

    8.2.1 Series对象的生成275

    8.2.2 Series对象的使用277

    8.3 二维数据结构:DataFrame对象280

    8.3.1 DataFrame对象的生成280

    8.3.2 DataFrame对象的使用283

    8.4 Pandas对象的索引286

    8.4.1 基于中括号的索引和切片286

    8.4.2 基于位置和标记的高级索引289

    8.5 缺失值的处理293

    8.6 数据的读写294

    8.7 实例:基于Pandas的NBA数据分析295

    本章学习笔记299

    本章新术语299

    本章新函数299

    第9章 Python面向对象编程300

    9.1 面向对象简介300

    9.2 自定义类型303

    9.3 方法和属性305

    9.4 继承与复用311

    9.5 公有、私有、特殊

    前言/序言 前言

    Python是一门十分流行的编程语言,它免费、易学,而且功能强大,在网络编程、图形用户界面编程、科学计算、数据挖掘、机器学习、人工智能等方面都有着广泛的应用。

    我在一年的时间里,通过自学,从一个Python“小白”成长为了一个Python“老手”,并在这个过程中用笔记的形式记录了自己学习和使用Python的经验。本书就是根据本人的学习笔记整理而来,相信对同样开始学习并使用Python的朋友会有帮助。

    《自学Python——编程基础、科学计算及数据分析》使用的集成开发环境是Anaconda,一个强大的Python计算环境。本书从初学者的角度出发,利用IPython解释器、Jupyter Notebook等Python工具,对Python的各个方面进行了介绍。

    《自学Python——编程基础、科学计算及数据分析》首先介绍Python工具的使用,以及Python的基础和进阶用法,为读者打下良好的基础:优秀的工具能帮助读者更有效地学习和使用Python,基础和进阶用法能让读者对Python有一些基本的认知。

    接着,本书介绍一些关键的Python模块,包括Python标准库中的自带模块、NumPy、Matplotlib、SciPy、Pandas等,这些模块提供了强大的功能:标准库模块提供了处理编程常见问题的工具,NumPy模块提供了科学计算的基础类型——数组,Matplotlib可以对数据进行可视化,SciPy可以进行一些高等数学的操作,而Pandas模块则提供了数据分析的基本 功能。

    除了用法和模块,本书还介绍了Python中的面向对象编程,囿于篇幅,本书只介绍面向对象编程的用法,对这一机制不做过多介绍。

    最后,在已学习内容的基础上,本书提供了一个用Python分析中文小说的实例,并简要介绍数据分析的一些基本流程,供读者参考。

    《自学Python——编程基础、科学计算及数据分析》基于学习笔记而来,内容更贴近读者,例子也尽可能地简单易懂。除了介绍用法,本书还加入了很多原理解释,并辅以实例进行说明。因此,与其他Python书籍相比,本书不仅具有知其然的功能,还具有知其所以然的特点,从而能更好地帮助初学者进行学习。

    《自学Python——编程基础、科学计算及数据分析》使用的Python版本为2.7。考虑到书中涉及模块的功能,可能会随版本更新而改变,因此,本书主要介绍各个模块的核心功能,对于一些细节用法不做过多介绍。

    致谢

    我要感谢我的家人,他们默默的支持,是我最坚实的后盾。

    我要感谢我的导师张长水教授,他严谨的教导,使我终生受益。

    我要感谢我的朋友蒋楠、胡捷、王磊和潘伟燊,感谢他们参与本书的编写工作。

    我还要感谢辛苦的编辑王斌(IT大公鸡),有了他的鼎力协助,才有了这本书的成形与出版。

    本书内容参考了很多朋友总结分享的资料和知识,虽不可能完全统计出对本书的内容做出贡献的所有人士,但在这里,我要对那些没有被提及的贡献者们致以最诚挚的谢意。

    回顾这近一年的写作历程,我感觉十分幸运。种种机缘巧合促成了这本书的诞生,这段写作的过程也必将成为我一生中最值得记忆的一段经历。非常希望本书能够对学习Python的朋友有所帮助!

    李 金

    2017.8.27

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    读者评价

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    还不错啊,第一次买京东自营图书。

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    我问问我问问无所谓多少

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    适合自学,还不错呢

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    书很不错,建议配合作者GitHub的笔记进行学习,效果会更好

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    棒棒哒

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    在知乎上看到的广告,一位大神的笔记,好好学习下

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    很好的一本书

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    对于零基础学习或是已经学完基础不知道下一步该干什么的朋友,可以看看这篇缓解迷茫。今天分享下如何系统地自学Python规划目标,有一个学习目标在去行动。
    有了目标,怎么行动呢?建议采用视频+书籍的方式进行学习,看视频学习可以迅速掌握编程的基础语法,边看视频边敲代码可以快速入门熟练语法。

    Python技能对照表:

    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述
    系统地自学Python分为以下五个阶段

    一、Python基础阶段

    掌握Python脚本、Python界面编程能力、数据库、基本爬虫、多线程多进程开发能力,可以胜任基本的Python开发工作。

    1.数据的存储

    Python概述、进制以及进制转换、原码、反码、补码、第一个Python程序、终端读取与打印等。

    2.运算符与表达式

    关键字和标识符、算术运算符、Python数据类型、赋值运算符、运算符、复合运算符、条件控制语句(if…else…)、逻辑运算符等。

    3.循环

    循环语句之while、循环语句之for、break与continue语句等。

    4.基础数据结构

    Number与数学函数操作、String(查找,替换,下标索引、列表(常用)、元组、字典(常用)、set集合、迭代器与生成器(常用)、函数概述等。

    5.函数

    函数的调用、简单函数的定义、函数的返回值、传递参数、关键字参数、默认参数、不定长参数、匿名函数、装饰器、偏函数、回调函数、变量的作用域、递归函数、目录遍历、递归遍历目录、栈模拟递归遍历目录(深度遍历)、队列模拟递归遍历目录(广度遍历)等。

    6.模块

    模块概述使用标准库中的模块使用自定义模块name属性包的概述安装第三方模块virtualenv与时间相关模块。

    7.面向对象编程

    面向对象思想、类与对象、类的方法与属性、构造函数与析构函数、self的使用、重写__ repr__ 与__str__ 函数、访问限制等。

    8.继承、封装、多态

    单继承的实现、多继承的实现、函数重写、人开枪射击子弹小案例、多态、对象属性与类属性、类方法与静态方法等。

    9.面向对象高阶

    动态添加属性方法、property、运算符重载、发邮件与发短信等。

    10.文件操作与异常处理

    StringIO与BytesIO、文件的管理操作、文件读写(csv、txt)操作、异常处理等。

    11.高阶函数与测试

    调试(打印、断言、logging、pdb)

    12.排列组合与正则表达

    破解密码(排列、组合、排列组合)、正则表达等。

    13.网络编程

    TCP/IP简介、TCP编程、UDP编程等。
    在这里插入图片描述

    二、Linux和数据库阶段

    掌握Linux操作系统管理技术,可以搭建几乎所有Linux环境服务器。知识点:

    1.Linux操作系统

    常见操作系统、操作系统发展历史、系统的使用、Linux版本、Linux应用领域、虚拟机与Vmware的安装、Linux版本与Ubuntu 16.04、配置自己的Linux系统、编程IDE的安装、apt-get安装软件包。

    2.文件系统与用户管理

    目录访问、文件与目录的管理、文件的权限、用户管理。

    3.文本操作命令

    文本命令、文本编辑器Vi/Vim。

    4.网路命令、进程管理与服务配置

    网络管理命令、系统目录、重要系统文件、设置开机启动与登陆启动、IP配置、服务的启动停止、防火墙配置。

    5.Shell编程与bash、源文件编译

    基础IO操作、流程控制、定义变量与环境变量、脚本传参、定时任务、定时系统操作。

    6.版本控制

    Git的安装与配置、GitHub的注册与使用、Clone与Fork、Git常用命令、标签、分支与源、多人协作开发。

    7.MySQL基本使用

    MySQL的安装、MySQL简介、MySQL基本命令脚本、MySQL与Python的交互。

    8.MongoDB的基本使用

    MongoDB安装、MongoDB的基本操作。

    9.Redis的基本使用

    Redis安装、Redis的基本操作、Redis的数据类型、Redis的备份与恢复。
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    三、Python web开发

    掌握Python后端框架,解决前后端Web开发问题,知识点:

    1.HelloDjango

    BS/CS,MVC/MTV、Django请求流程、Admin管理。

    2.Models

    ORM、模型字段属性、CRUD、聚合函数,F,Q对象。

    3.Models&Templates

    模型对应关系、模板加载、静态资源、模板语法。

    4.Views

    路由规则、反向解析、请求与响应、会话技术cookie,token,ses-sion、文件上传。

    5.Advanced

    验证码、分页器、类视图、中间件、日志、缓存、信号、Cerlery、用户权限,用户角色。

    6.RESTful

    REST概念、HelloREST、数据序列化、请求与响应、视图,转换器、关系,超链接、认证和权限。
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    四、Python爬虫阶段

    掌握分布式多线程大型爬虫技术,能开发企业级爬虫程序。

    1.多线程原理

    同步与异步、串联与并发、线程、开辟一个线程、线程安全与线程锁、多线程队列。

    2.协程

    线程的局限、协程的定义与原理、协程的实现。

    3.爬虫的概念及相关工具

    爬虫的概念及作用、HTTP协议原理、工具的安装、使用。

    4.Python http libs

    urllib的使用、示例requests库的使用、bs4库的使用、xpath语法。

    5.爬虫实战

    使用requests编写-个简单爬虫、改造requests爬虫为多线程版、利用redis改造多线程版爬虫至分布式。

    3.scrapy框架

    scrapy安装、创建项目、创建spider文件,编写parse方法、scrapy子命令、运行scrapy爬虫程序、命令行传递参数、进一步解析二级页面、parse方法之前传递参数、导出json、Csv格式的数据、scrapy爬虫的状态保存、item的定义、item的使用、pipeline的使用、使用pipeline将items存储至MySQ、Lscrapy整体架构、downloadermiddleware、使用downloadermiddleware实现IP代理池、spidermiddleware、scrapy插件、scrapy-redis。

    7.量化交易

    自动化交易理论、Python量化交易框架。
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    五、Python机器学习阶段

    掌握Python数据挖掘分析,入门人工智能。知识点:

    1.jupyter入门

    jupyter软件安装、jupyter入门、numpy学习。

    2.pandas

    pandas入门、pandas-Series、pandas数据丢失、pandas索引、pandas数据处理、基于Pandas的人脸识别技术。

    3.matpoltlib

    数据可视化的概念、可视化图表的绘制、动画及交互渲染、数据的合并与分组。

    4.KNN

    临近算法、预处理、KNN相关函数。

    5.线性回归与逻辑斯蒂回归

    线性回归、逻辑斯蒂回归。

    6.决策树与贝叶斯

    贝叶斯学习、决策树学习。

    7.SVM与K均值聚类

    SVC学习

    8.Kmeans

    Kmeans学习

    9.机器学习框架TensorFlow

    机器学习、权重分配与优选方案、深度学习、自动化神经网络、AI网络的描述。

    10.自然语言处理与社交网络处理

    文本数据处理、自然语言处理及NLTK、主题模型、LDA、图论简介、网络的操作及数据可视化。
    在这里插入图片描述

    国外Python的使用率非常高,但在国内Python近几年也一直处于火热的阶段,市场对于Python开发人才的需求量急剧增加,学习Python的前景比较好,所以行动起来吧。到这里结束了,我是一名喜欢分享的小博主,有问题可以私信我,求关注。

    展开全文
  • python机器学习-乳腺癌细胞挖掘:http://dwz.date/bweyup...笔者下载美国威斯康辛临床数据,运用python sklearn建立乳腺癌分类器模型,可预测正常细胞和癌细胞。乳腺癌乳腺癌是威胁我国女性健康最主要的恶性肿瘤之一...

    python机器学习-乳腺癌细胞挖掘:http://dwz.date/bwey88f606dc10564100314834e74a33e645914fa61f.pngup主录制

    前言

    警钟长鸣!癌症离我们远吗?《我不是药神》催人泪下,笔者在此揭露真相,癌症不是小概率疾病,癌症就在身边。癌症早期发现和控制可极大延长寿命和减少治疗费用。笔者下载美国威斯康辛临床数据,运用python sklearn建立乳腺癌分类器模型,可预测正常细胞和癌细胞。30cf5cce52b03fc9b1e79d72bccf8f805151316a.png

    乳腺癌

    乳腺癌是威胁我国女性健康最主要的恶性肿瘤之一,根据世界卫生组织国际癌症研究机构全球184个国家和地区的癌症报告,中国女性乳腺癌的发病率和死亡率在全球中处于较低水平,但是发病人数占全球的11.19%,仅次于美国,且近20年来发病率与死亡率增长迅速,防控形势严峻。

    乳腺癌位居女性恶性肿瘤发病首位

    根据国家癌症中心公布的数据,2014年全国女性乳腺癌新发病例约27.89万例,占女性恶性肿瘤发病16.51%,位居女性恶性肿瘤发病第1位。

    12dab40bc7291b10df680f2aa0dfa6d5ef826bdf.png2014年中国女性前10位恶性肿瘤发病构成

    其中,城市地区女性乳腺癌新发病例约18.46万,农村地区女性乳腺癌新发病例约9.43万。

    caa6b43d047c9a31a705630bb6a85a23d4355822.png

    中国是乳腺癌发病率增长速度最快的国家之一,并且以每年2%的速度递增,癌症负担在不断增加。在全球范围内,中国占据新诊断乳腺癌病例的12.2%,占据乳腺癌死亡的9.6%。

    55岁是女性乳腺癌发病高峰

    中国女性乳腺癌发病率在20岁之前处于较低的水平,此后发病率随年龄增长迅速上升,并于55岁年龄组达到高峰,而后随年龄增长下降。

    城乡地区年龄别发病率曲线与全国女性乳腺癌发病情况类似,但城市地区女性乳腺癌发病水平高于农村,城市地区发病率最高出现在60岁年龄组。30~60岁年龄组城市地区女性乳腺癌发病率约为农村地区的1.5倍,65岁年龄组后达2倍以上。8891da86d391dcbdb11c4d332d1741ef82564076.png

    一方面这可能与城市居民生活条件较好,脂肪等摄入过多,肥胖增加以及人口老龄化程度高有关;另一方面由于城市女性受教育程度较高,初产年龄较晚,未产、母乳喂养的时间减少等导致乳腺癌发病的风险更高。

    女性乳腺癌死亡率随年龄增长逐渐升高7cda41a48e78f4996827465fb16d7bf44386e476.jpg2014年中国女性前10位恶性肿瘤死亡构成

    同时,中国女性乳腺癌25岁后死亡率随年龄增长迅速上升,并于60岁年龄组达到高峰后略有下降,70岁年龄组后再次上升,并于85岁以上年龄组达到死亡高峰。城乡地区年龄别死亡率变化趋势与全国相似。

    课程概述

    Toby,持牌照金融公司担任模型验证专家,国内最大医药数据中心数据挖掘部门负责人!此课程讲述如何运用python的sklearn快速建立机器学习模型。课程结合美国威斯康辛乳腺癌细胞临床数据,实操演练,建立癌细胞预测分类器。

    本视频系列通俗易懂,课程针对学生和科研机构,python爱好者。

    本视频教程系列有完整python代码,观众看后可以下载实际操作。

    了解癌症肿瘤基本常识,建立健康生活方式,预防癌症,减轻癌症治疗成本。e1cc8407c2a11dd5af5c8068fbbd8bb085c73b01.png

    课程中十大经典机器学习算法震撼登场:逻辑回归,支持向量,KNN,神经网络,随机森林,xgboost,lightGBM,catboost。课程提供视频里讲解脚本,这些模型脚本可以应用于各个领域数据,包括金融反欺诈模型,信用评分模型,收入预测模型等等,为中小企业提供现成解决方案。

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    随机森林变量权重可视化

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    课程耗费三年时间,360度无死角的讲述整个模型开发周期,非市场上快餐教学。教程包括数据获取,数据预处理,变量筛选,模型筛选,模型评估,模型调参。

    本视频系列通俗易懂,课程针对学生和科研机构,python爱好者。本视频教程系列有完整python代码,观众看后可以下载实际操作。这些模型代码可为中小型企业提供解决方案。

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    Anaconda+KNN+网格调参+交叉验证

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    目录

    章节1:癌症常识

    课时1警钟长鸣!癌症就在你身边11:00

    课时2癌症科普介绍23:05

    课时3病毒细菌诱发的癌症20:43

    课时4祸从口入-致癌食物大揭秘08:37

    课时5Python机器学习挖掘癌细胞概述13:11

    章节2:sklearn编程环境搭建

    课时6Python非官方扩展包下载地址02:21

    课时7python第三方包安装(pip和conda install) 02:48

    课时8Anaconda下载安装07:02

    课时9Canopy下载和安装03:47

    章节3:sklearn机器学习基础知识

    课时10机器学习数据库介绍02:19

    课时11机器学习书籍推荐02:59

    课时12Python数据科学常用的包13:14

    课时13如何选择模型03:57

    课时14sklearn算法速查表02:29

    课时15sklearn建模基础代码18:19

    课时16python数据科学入门介绍(选修)55:15

    章节4:获取乳腺癌临床数据

    课时17数据获取-乳腺癌细胞临床数据07:06

    章节5:变量筛选和描述性统计

    课时18因子分析-解释癌细胞特征33:24

    课时19变量筛选1-模型法11:50

    课时20变量筛选2-比例法percentile07:04

    课时21变量筛选3-方差法(推荐)06:36

    课时22变量筛选4-KBest01:59

    章节6:十大经典机器学习算法-建立乳腺癌细胞分类器

    课时23逻辑回归logistic regression27:17

    课时24支持向量SVM13:48

    课时25KNN最近邻算法13:38

    课时26决策树-decision tree21:59

    课时27随机森林-random forest14:02

    课时28神经网络neural network17:07

    课时29xgboost12:27

    课时30lightGBM03:51

    课时31catboost07:08

    课时32算法优劣对比10:52

    课时33bagging VS boosting05:51

    章节7:数据预处理

    课时34pandasl数据处理基础知识15:50

    课时35哑变量处理-hotcode热编码06:14

    课时36imputer-缺失数据处理04:49

    课时37scale-数据标准化处理12:13

    章节8:模型调参

    课时38遍历调参法05:15

    课时39网格调参106:10

    课时40网格调参204:26

    课时41随机网格调参02:29

    章节9:模型验证

    课时42交叉验证cross validation03:45

    课时43模型验证前言12:15

    课时44混淆矩阵14:16

    课时45ROC曲线11:57

    课时46PSI(population stability index)10:20

    课时47基尼系数GINI index25:16

    课时48KS(kolmogorov-smirnoff)06:51

    章节10:附录

    课时49视频教程python脚本下载网址需购买观看

    课时50显微镜下癌细胞

    python机器学习生物信息学系列课(博主录制):http://dwz.date/b9vw0b77354a1808fdbcd76be434afc947adf78e7b6e.pngup主录制

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  • 其课程涉及前端、JAVA、算法、通识、测试、Python等多个主流技能方向,满足各类IT学者的学习需求。 这位同学听到老师的建议以后还是有些迟疑,他担心如果只是学习编程的知识,没有拿到相关的学历,还是不能得到事业...

    专注远程教育20年,奥鹏教育收到过千千万万的学子来信,咨询各种各样有关学历和学习的相关问题。其中有一条信息给奥鹏教育留下了深刻的印象。

    该名学子已经工作多年,他现在希望能有所突破,想通过奥鹏教育报考专升本,但是他十分纠结应该如何选择专业。他说到当年他毕业的时候,他们认为最火爆的专业就是冶金相关的专业。当时班里高考的前几名全都选择了这类专业,他也是因为分数够不上这类专业而放弃了大学,早早的进入了社会。结果后来随着政策和社会形势的改变,他们那届学生大学毕业的时候,冶金专业已经变成了冷门专业,而当初无人问津的编程相关专业一跃成为了最受欢迎的专业,他的很多同学都吃了大亏。

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    如今他想重新深造,最先想到的就是编程专业,但是有了前车之鉴,他也深深的担忧会重蹈同学的覆辙。他感觉时下与电商自媒体相关行业很可能像前两年的编程一样,在不久的未来一跃成为取代编程的超级热门专业。困惑万分的他找到奥鹏教育学习中心的老师给他一些建议。

    奥鹏教育的老师仔细分析了这位同学的自身情况,并结合后台数据给出了这位同学相关的建议,老师建议他报考自己喜欢的心为相关的专业,如果还经历和兴趣的话,可以通过奥鹏教育旗下的慕课网自主进行编程的学习。慕课网作为中国实用IT技能学习平台之一,自2013年成立至今,始终专注IT在线教育,以培养互联网企业实用型人才为己任,同时依托在线教育入口,致力于构建从"能力培养”到"技术输出”的开发者平台。其课程涉及前端、JAVA、算法、通识、测试、Python等多个主流技能方向,满足各类IT学者的学习需求。

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    这位同学听到老师的建议以后还是有些迟疑,他担心如果只是学习编程的知识,没有拿到相关的学历,还是不能得到事业单位和社会大众的认可。针对这位同学的忧虑,奥鹏教育学习中心的老师进行了进一步讲解,慕课网成立至今已服务超过1800余万学子,拥有十分可观就业率,其中很多学子通过自己卓越的能力进到现今互联网头部公司,获得了十分可观的发展前途。在当今的市场需求下,只要能力足够,就业不成问题。

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  • 零基础如何系统地自学Python编程

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  • 基础自学Python编程7天快速入门 Day4

    千次阅读 2022-03-13 22:48:54
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    千次阅读 2022-04-08 11:02:23
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空空如也

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