内容简介
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。
AI简介
这是一本深入讲解Python编程，人工智能，大数据，机器学习等技术的实践指南。全书分为四个部分，第一部分主要介绍了Python编程的基础知识，包括Python概述，程序设计，控制语句，函数，序列等。第二部分深入探讨了Python数据结构，字符串和文件，包括字典，集合，NumPy，字符串格式化，文件处理等。第三部分则专注于Python高级主题，包括面向对象编程，自然语言处理，Twitter数据挖掘，IBM Watson和认知计算，机器学习，深度学习，大数据等。第四部分则是人工智能，云和大数据案例研究，通过多个实践案例，展示了Python在人工智能，大数据等领域的应用。
书中详细讲解了Python标准库，包括Python标准库中的各种函数，模块和工具，以及如何使用这些库来创建和初始化列表元组，字符串格式化类型，导入模块与方法，数据传递与返回，文件和持久数据的概念，读、写CSV文件，创建自定义类和类对象，属性访问控制等。
此外，书中还深入探讨了执行自然语言处理任务，包括推文情感分析的概念和用途，大数据及其增长速度，NoSQL数据库的四种主要类型，scikit-learn机器学习库等。
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