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本书采用的黑箱模式，MBA案例教学机制，结合一线实战案例，介绍Sklearn人工智能模块库和常用的机器学习算法。master编程树书中配备大量图表说明，没有枯燥的数学公式，普通读者，只要懂Word、Excel，就能够轻松阅读全书，并学习使用书中的知识，分析大数据。

本书具有以下特色：的黑箱教学模式，全书无任何抽象理论和深奥的数学公式。系统化融合Sklearn人工智能软件和Pandas数据分析软件，不用再直接使用复杂的Numpy数学矩阵模块。系统化的Sklearn函数和API中文文档，可作为案头工具书随时查阅。基于Sklearn Pandas模式，无须任何理论基础，全程采用MBA案例模式，懂Excel就可看懂。

 1 章从阿始说起  11.1 阿的前世今生 11.2 器学是什么  21.3 器学史记  31.4 器学经典案例  112 章发环境  132.1 数据分析Python  132.2 用户运行台  182.3 程序目录结构  192.4 Spyder 编辑器界面设置  202.5 Python 命令行模  262.6 Notebook 模 272.7 模块库控制面板  292.8 使用pip 更新模块库 333 章 Python 入门案例  393.1 案例3-1：一次编程“hello,ziwang” 393.2 案例3-2：增强版“hello,zwiang” 423.3 案例3-3：列举系统模块库清单 443.4案例 3-4：常用绘图风格 453.5案例 3-5：Pandas常用绘图风格 473.6案例 3-6：常用表 cors  493.7案例源码  504 章 Python 基本语 584.1 数据类型 58案例4-1：基本运 594.2 字符串 61案例4-2：字符串入门. 61案例4-3：字符串常用方 634.3 List 列表 64案例4-4：列表作 654.4 Tuple 元组 66案例4-5：元组作 674.5 Dictionary 字典. 68案例4-6：字典作 684.6 数据类型转换 70案例4-7：控制语句 71案例4-8：函数定义 734.7 案例源码 755 章 Python 人智能入门与实践 855.1 从忘却始. 855.2 Iris 经典爱丽丝. 89案例5-1：Iris 爱丽丝 90案例5-2：爱丽丝化与文本矢量化. 925.3 AI 作流程 955.4 数据切割函数 98案例5-3：Iris 爱丽丝 99案例5-4：线性回归. 1035.5 案例源码 1096 章器学经典案例（上）  1166.1 线性回归 1166.2 逻辑回归. 124案例6-1：逻辑回归. 1256.3 朴素叶斯 127案例6-2：叶斯 1296.4 KNN 近邻 130案例6-3：KNN 近邻 1336.5 随森林. 135案例6-4：随森林. 1396.6 案例源码 1407 章器学经典案例（下）  1497.1 决策树 149案例7-1：决策树 1517.2 GBDT 迭决策树 153案例7-2：GBDT 迭决策树 1547.3 SVM 向量 156案例7-3：SVM 向量. 1577.4 SVM-cross 向量交 159案例7-4：SVM-cross 向量交 1607.5 经. 161案例7-5：MLP 经. 165案例7-6：MLP_reg 经回归. 1687.6 案例源码 1708 章器学组合  1838.1 CCPP 数据集 183案例8-1：CCPP 数据集 184案例8-2：CCPP 数据切割. 186案例8-3：读取CCPP 数据集 1898.2 器学统一接口函数 192案例8-4：器学统一接口 193案例8-5：批量调用器学 201案例8-6：一体化调用 2058.3 模型预制与保存 208案例8-7：储存模型. 210案例8-8：批量储存模型 213案例8-9：批量加载模型 215案例8-10：器学组合 2198.4 案例源码 224附录A Sklearn 常用模块和函数. 242附录B 宽量化系统模块图 266

作者： master编程树

来源： http://www.mastercode985.top/r-c/dinfo2/734

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