python自學聖經的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列地圖、推薦、景點和餐廳等資訊懶人包

Python資料科學自學聖經：不只是建模!用實戰帶你預測趨勢、找出問題與發現價值(附關鍵影音教學、範例檔)

為了解決python自學聖經的問題，作者鄧文淵,文淵閣工作室 這樣論述：

　　網路書店年度百大電腦資訊暢銷書 　　《Python自學聖經》系列力作 　　運用Python掌握資料科學的價值 　　讓人工智慧機器學習找出趨勢的關鍵密碼 　　完整涵蓋Python資料科學技術，從開發工具、資料預處理、 　　機器學習、深度學習到模型訓練進化一應俱全！ 　　給需要本書的人： 　　★想進入Python資料科學領域，又不知怎麼切入的人 　　★面對資料科學龐大又雜亂的理論與資訊卻不知如何下手的人 　　★想快速且有系統收集大量資料，並提高處理運用效率的人 　　★想利用大量資料進行分析，找出隱藏訊息與趨勢以協助決策的人 　　★想運用資料數據訓練人工智慧模型，開發適

用的演算法進行預測與解決問題的人 　　隨著AI人工智慧帶來的科技革命，資料科學的應用正在改變你我的生活。如何由龐大的資料數據中擷取爬梳出有價值的資訊，判斷決策，甚至能預測趨勢、掌握契機，是資料科學為現代社會帶來的新視野。 　 　　資料科學橫跨多個領域，涵蓋數學、統計與電腦科學等面向。如果想有系統的進入資料科學領域，歡迎藉由本書循序漸進的學習。書中除了有資料科學的觀念，還有技術應用與發展方向，讓每個艱澀觀念都能在範例實作的引導下有著更清楚的輪廓，讓你一探資料科學迷人的樣貌。 　　【重要關鍵】 　　■應用工具：雲端開發平台(Google Colab)、資料科學工具(Numpy、Pandas、M

atplotlib、Seaborn)、網路爬蟲(requests、BeautifulSoup)。 　　■資料預處理：資料清洗、缺失值、重複值及異常值的處理、資料檢查、資料合併、樞紐分析表、圖片增量，以及資料標準化、資料轉換與特徵選擇。 　　■機器學習：學習工具(Scikit-Learn)、非監督式學習(K-means演算法、DBSCAN演算法、PCA降維演算法)、監督式學習分類演算法(Scikit-Learn資料集、K近鄰演算法、單純貝氏演算法、決策樹演算法、隨機森林演算法)、監督式學習迴歸演算法(線性迴歸演算法、邏輯迴歸演算法、支持向量機演算法)。 　　■深度學習：學習工具(Tenso

rFlow、Keras)、深度神經網路(DNN)、MNIST手寫數字圖片辨識實作、Gradio模組(深度學習成果展示、過擬合)、卷積神經網路(CNN)與循環神經網路(RNN)。 　　■模型訓練進化：預訓練模型、遷移學習、深度學習參數調校、hyperas參數調校神器，以及手寫數字辨識參數調校。 　　【超值學習資源】 　　獨家收錄「Python資料科學關鍵影音教學」、全書範例程式檔 本書特色 　　■深入淺出，只要具備基礎Python程式語言能力即可輕鬆上手。 　　■標示出重要觀念，在學習的過程中不會錯失關鍵內容。 　　■應用範例導向，每個觀念皆附實用案例，不怕學不會。 　　■不使用艱澀數學

推導資料科學原理，而以淺顯易懂的文字解說學理。 　　■實作圖片增量及遷移學習，即使少量資料也可訓練出實用模型。 　　■實作機器學習與深度學習模型參數調校，輕鬆建立完美模型。

Python自學聖經(第二版)：從程式素人到開發強者的技術與實戰大全(附影音/範例程式)

為了解決python自學聖經的問題，作者文淵閣工作室 這樣論述：

【Python系列書在台累計銷量近10萬冊】  國內眾多程式人選書第一指名、學業界指定Python講師、  榮登暢銷榜最多Python圖書作者團隊代表作    　　集Python程式技術大成，強大內容增值再進化～  　　8大領域、39個主題、上百種模組套件、近1,200個範例，  　　涵蓋語法入門，橫跨各大熱門技術與軟硬整合實戰應用！    　　一本帶你入行！系統化分章、大量圖表解說，  　　全面跨入Python程式開發殿堂！  　　 　　給需要本書的人：  　　★不知道如何開始才能自學好Python的人  　　★有接觸過但又不想打掉重練的人  　　★老是寫不好Python程式的人  　　

★想運用Python開發專案的人  　 　　掌握系統化的學習途徑  　　才能真正駕馭Python    　　Python廣泛應用於大數據、網路爬蟲、人工智慧、機器學習、物聯網等熱門領域，是一套直譯式、物件導向，功能強大的程式語言。具備簡潔的語法，擁有許多模組套件，跨平台且容易擴充，所以非常適合初學者學習，但沒有系統性與結構化的學習，只能一知半解，而胡亂網路爬文，也只會迷失在資訊叢林。    　　本書從Python自學角度出發，系統化的分章學習，全面涵蓋語法、模組套件、主題應用、軟硬整合，規劃出最好的學習曲線，縮短自學途徑，排除學習障礙，真正從初學入門到業界活用！    　　■完整詳實的程式入門

：  　　從開發環境建置開始，由淺入深、循序漸進、完整且詳細的解說變數、運算、判斷式、迴圈、串列、元組、字典、集合、函式與模組等語法觀念與實作。    　　■晉級專業的進階心法：  　　包括物件導向開發、例外處理、正規表達式、檔案管理、圖形使用者介面設計等內容。    　　■應用廣泛的資料科學：  　　涵蓋網路爬蟲、數據資料儲存與讀取、資訊視覺圖表化、Numpy、Pandas資料與分析的完整學習。    　　■無所不在的網路應用：  　　囊括Flask網站開發、建立Web API與Heroku部署、Django資料庫網站架設，還有LINE Bot機器人整合應用。    　　■邁向未來的AI人工

智慧：  　　具備機器學習入門、機器學習特徵處理、分類與迴歸演算法、深度學習MLP、CNN與RNN的應用，以及機器學習雲端平台Azure、NLP自然語言處理等能力。    　　■玩轉創意的多媒體互動：  　　包含讀取圖片、編輯圖片、合成、濾鏡效果、大量圖片處理，還有PyGame遊戲開發、PyTube影音下載等運用。    　　■提升效率的開發加值：  　　介紹目前業界最熱門的Google Colab雲端開發平台與VS Code編輯神器，也深入介紹如何將程式打包成執行檔。    　　【超值附加內容】  　　萬物可通的IoT物聯網：  　　從MicroPython程式實作、硬體實作、感測器應用、加

入顯示裝置、使用Wi-Fi無線網路，到物聯網整合應用，提供PDF電子書，可視需求運用。    　　【超值學習資源】  　　獨家收錄「Python物件導向程式開發影音教學」、「Google Colab雲端開發平台入門影音教學」、全書範例程式檔    　　感謝各界眾多程式讀者的肯定與真好評，新版中，我們依據市場回饋的寶貴訊息調整章節與順序，並且再加值內容與影音教學，讓本書更全面，也更有利於學習。    　　在基礎入門篇中加入集合與時間模組的使用；  　　在資料科學篇中加入json及xml格式的檔案操作，以及Pandas資料分析；  　　在網路應用篇中增加應用Flask進行Line Bot的改版開發

，還升級Django的版本；  　　在人工智慧篇更針對機器學習補強了演算法的應用與實作，  　　除了觀念的導引，也強調資料在分類、迴歸分析上的學習，深入機器學習的核心；  　　全新的開發加值篇介紹目前業界最火熱的Google Colab雲端開發平台，  　　以及VS Code編輯神器，也深入介紹PyInstaller執行檔編譯；  　　全新的多媒體互動則著重在Pillow圖片處理、PyGame遊戲開發、PyTube線上影音下載；  　　附錄的IoT物聯網篇則因應軟體更新了操作介面，提供全彩呈現，  　　讓Python實戰更加得心應手。

以詞向量為基之新聞內容分類與推薦平台之研製

為了解決python自學聖經的問題，作者陳柏年 這樣論述：

透過接收每日最新的新聞文章來了解目前國內與國外所發生的大小事，已經是現代人非常基本且常態性的例行公事，在這資訊爆炸的時代，資訊更新速度非常快，只要一天沒有接收新聞都會覺得會跟不上世界的腳步，加上現代人生活步調緊湊，常常只能利用工作空檔快速瀏覽新聞，然而因為時間有限，加上新聞種類眾多，不易快速地尋找到自己想要閱讀的新聞內容，所以如何藉助資訊科技的力量，幫助被時間擠壓的人們能夠更簡單、更快速的來接收最新的新聞資訊是目前多數人希望達成的目標。本研究主要著重以網路爬蟲程式為資料獲取的工具，並從相關網路新聞的網站上，大量擷取新聞資料，並且儲存至本地端的新聞資料庫，接著對這些擷取下來的新聞資料，進行資料

的前置處理，將不必要的廣告內容與不屬於該篇文章內容的新聞連結去除，使資料能夠沒有其他干擾的雜訊，以符合接下來資料分類的狀態，再以人工智慧相關的「詞向量運算」等技術，對乾淨的資料，進行分類，分類時，將使用到基於內容相似的推薦演算法fastText工具，目的是為了能更好地從新聞內容中判斷該篇新聞所屬類別，以及作為後續推薦之依據，最後依照使用者的興趣喜好，對使用者推薦其希望看到且符合所需的新聞資訊。