领导力法则
陆禹萌
已完结· 7.97万字
[中国纺织出版社]
作品简介
目录 (164章)
本书共13章，主要内容涵盖Python语法及数据分析方法。第1章主要介绍数据分析的概念，使读者有一个大致的印象，并简单介绍本书频繁使用的Python的5个第三方库。第2章主要做一些准备工作，手把手带读者搭建Python环境，包括Python 3.7.6的安装和pip的安装。第3章介绍Python编程基础。第4章到第7章介绍使用Python进行简单数据分析的基础库，包括NumPy、Pandas和Matplotlib库，并介绍使用正则表达式处理数据的方法。第8章到第13章属于进阶内容，但也是Python数据分析的基础，结合机器学习介绍一些常见的用于数据分析的机器学习算法及常用的数学模型。
第1章数据分析存在的意义
正文
第1章数据分析存在的意义1.1.1数据科学和数据分析的始末1.1.2为什么使用Python作为脚本1.2本书的主要内容1.2.1数据分析基础：NumPy、Pandas和Matplotlib库概述1.2.2数据处理：NumPy库简介1.2.3数据处理：Pandas库简介1.2.4图表绘制：Matplotlib库简介1.2.5中坚力量：Sklearn和Statsmodels库简介第2章开始前的准备2.1Python3.7.6的安装2.1.1Python3和Python2的区别2.1.2在Windows10系统中下载并安装Python3.7.62.1.3手动配置环境变量2.2.1pip是什么2.2.2在Windows系统中下载和安装pip2.2.3使用pip命令下载和管理pip第3章Python编程基础3.1.2整型、浮点型、布尔型与复数型3.1.3不同数据类型之间的运算法则3.1.4Python中的常用内建函数3.2Python编程常用类型3.2.1Python的列表3.2.2Python的元组3.2.3Python的字典3.2.4Python的字符串3.3Python的条件、循环和分支语句以及异常处理3.3.1Python的编程风格3.3.2错误、异常和异常处理3.3.3条件语句：if、if-else和elif3.3.4循环语句：while和for3.4其他关于Python的重要知识点3.4.1匿名函数lambda3.4.2Python自定义类与打印函数第4章线性代数知识和第三方库NumPy的使用4.1必要的线性代数知识4.1.1线性代数综述4.1.2行列式4.1.3矩阵及矩阵的运算4.1.4矩阵的初等变换与秩、向量组与线性相关4.1.5相似矩阵4.2NumPy库的基础操作4.2.1NumPy库的安装和基本方法4.2.2创建一个数组4.2.3索引、切片和迭代4.2.4拼合、划分一个矩阵4.2.5深拷贝、浅拷贝与不拷贝4.3.1矩阵基本运算一（矩阵加法、矩阵减法、矩阵数乘）4.3.2矩阵基本运算二（矩阵相乘、逆矩阵、矩阵的特征值和特征向量）第5章使用正则表达式处理数据5.1RE模块简述5.1.1正则表达式（RE）模块使用的符号5.1.2正则表达式的匹配规则5.2使用正则表达式模块5.2.1匹配对象方法group()和groups()的用法5.2.2使用管道符进行匹配5.2.3使用＊、+、?、{}符号实现多个条件匹配5.2.4一些特殊格式的正则表达式匹配模式第6章使用Pandas库处理数据6.1.1Pandas库能做什么6.1.2Pandas库功能简述6.2三种格式的文件后缀简述6.2.1什么是CSV文件6.2.2Python自带的CSV模块6.2.3为什么要将TXT和Excel文件转化为CSV文件6.3处理.csv格式的数据6.3.1用read_csv()和head()读取CSV文件并显示其行/列6.3.2查看列数、维度以及切片操作6.3.3读取特定的列以及列的改值操作6.3.5Pandas库的写入操作——to_csv()方法6.4.1用Pandas库读取TXT文件6.4.2用Pandas库读取Excel文件6.5Pandas库的其他常用操作6.5.1新增DataFrame数据结构的意义6.5.2创建与遍历DataFrame数据结构6.5.3检索已有的DataFrame数据结构6.5.4DataFrame数据结构的选择操作6.5.5处理DataFrame数据结构中的缺失数据第7章使用Matplotlib库实现数据可视化7.1Matplotlib库简述7.1.1Matplotlib库的安装7.1.2Matplotlib库常见的问题7.2Matplotlib库的基本方法7.2.1设定x轴与y轴的相关内容7.2.2“点”和“线”样式的设定7.3使用Matplotlib库绘制图表7.3.1绘制柱状图7.3.2绘制直方图7.3.3绘制散点图7.3.4绘制饼状图7.3.5绘制折线图第8章数学模型与数理统计8.1走进数学模型8.1.1什么是数学模型8.1.2建立数学模型的一般步骤8.1.3数学模型示例8.2必要的数理统计知识8.2.1样本、总体、个体、统计量8.2.23个重要的分布：χ2分布、t分布、f分布8.2.3点估计、矩估计与区间估计8.2.4全概率公式和贝叶斯公式8.2.5依概率收敛与切比雪夫不等式第9章线性回归9.1最小二乘法与切比雪夫准则9.1.1最小二乘法的数学原理9.1.2切比雪夫准则的数学原理9.2OLS回归模型9.2.1OLS回归模型的概念9.2.2如何生成测试数据9.2.3OLS回归模型的代码实现和可视化9.3LAD回归模型9.3.1LAD回归模型的概念9.3.2LAD回归模型的代码实现和可视化9.4OLS回归模型与LAD回归模型9.4.1比较OLS回归模型与LAD回归模型的拟合曲线9.4.2简单的一元线性回归分析的代码展示9.5从极大似然估计再审视线性回归9.5.1从传统的数理统计到线性回归9.5.2极大似然估计9.5.3假设检验基本概念9.5.4区间估计、置信区间和置信限第10章分类问题与逻辑回归10.1逻辑回归：从分类问题谈起10.1.1从线性回归到分类问题10.1.2逻辑回归与Sigmoid函数10.1.3使用极大似然估计计算Sigmoid函数的损失函数10.1.4逻辑回归模型求解的本质10.2从梯度上升法与梯度下降法到逻辑回归10.2.1梯度上升法和梯度下降法的由来10.2.2梯度下降法及梯度上升法的数学原理10.2.3用Python实现逻辑回归10.2.4题外话：从用Python实现逻辑回归中看psutil库10.2.5逻辑回归可视化：绘制决策边界第11章模型评估与模型改进11.1线性回归模型的评估与改进11.1.1线性回归模型的评估11.1.2模型改进：从一元线性回归到多元线性回归问题11.1.3模型改进：过度拟合与添加、设定惩罚项11.2逻辑回归模型的评估与改进11.2.1分类模型的评估：查准率、查全率及F-score11.2.2分类模型的评估：ROC曲线、AUC指标11.2.3模型改进：随机梯度下降法11.2.4逻辑回归最终代码展示（使用随机梯度下降法）第12章聚类：K-means算法12.1K-means算法及相关内容的基本概念12.1.1聚类与机器学习的概念12.1.2聚类：K-means算法的原理12.2K-means算法的Python实现12.2.1朴素的K-means算法的Python实现12.2.2朴素的K-means算法的Python实现的具体解析12.2.3模型改进：使用不同颜色和形状标记不同的簇12.2.4K-means算法改进：使用二分K-means算法第13章分类：KNN算法13.1KNN算法的基本概念13.1.1KNN算法的相关概念13.1.2KNN算法原理概述13.2KNN算法的Python实现13.2.1制作测试用例数据集13.2.2KNN算法的具体实现13.2.3KNN算法的完整代码13.3结语：关于数据分析13.3.1决策树之前：树的概念13.3.2信息熵和决策树13.3.3写在最后的话：留给机器学习
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