¿Es fácil aprender Python?
Si nunca has estado expuesto a la programación, si quieres elegir un lenguaje primero, te recomiendo python. Es muy importante aprender. ¡¡¡Y elige el método correcto!!!
Python es popular Debido al desarrollo de la inteligencia artificial, la experiencia de aprendizaje que compilé es solo como referencia.
Siento que hay un libro llamado "Python 3 Ice Breaking Artificial Intelligence from Entry to Practical Combat" en el que casi puedes convertirte en un ingeniero de programación de Python calificado después de aprenderlo. Desafortunadamente, este libro no tiene un libro. versión electrónica pero sólo una versión en papel.
Capítulo 1 Del modelado matemático a la inteligencia artificial
1.1 Modelado matemático
1.1.1 Modelado matemático e inteligencia artificial 1.1.2 Modelado matemático Preguntas frecuentes en 1.2 Matemáticas bajo inteligencia artificial 1.2.1 Estadística 1.2.2 Conceptos y operaciones matriciales 1.2.3 Teoría de la probabilidad y estadística matemática 1.2.4 Matemáticas avanzadas: funciones derivadas, diferenciales, integrales indefinidas, integrales definidas
Capítulo 2 Inicio rápido de Python
2.1 Instalación de Python
2.1.1 Pasos de instalación de Python 2.1.2 Selección del entorno de desarrollo integrado 2.2 Operaciones básicas de Python 2.2.1 El primero es un Applet 2.2.2.2 Comentarios y formato 2 Comentarios y salida formateada 2.2.3 Listas, tuplas y diccionarios 2.2.4 Declaraciones condicionales y declaraciones de bucle 2.2.5 romper, continuar y pasar 2.3 Operaciones avanzadas de Python 2.3.1 lambda 3.2 mapa 2.3.3 filtrar
Capítulo 3 Python. biblioteca de informática científica NumPy
3.1 Introducción e instalación de NumPy
3.1.1 Introducción a NumPy 3.1.2 Instalación de NumPy 3.2 Operaciones básicas 3.2.1 Primeros pasos con NumPy 3.2.2 Matriz NumPy tipos 3.2.3 Crear matrices en NumPy 3.2.4 Indexación y corte 3.2.5 Fusionar y dividir matrices 3.2.6 Operaciones matriciales y álgebra lineal 3.2.7 Difusión del mecanismo NumPy 3.2.8 Funciones estadísticas de NumPy 3.2.9 Clasificación y búsqueda de NumPy
3.2.10 Funciones estadísticas de NumPy
3.2.9 Clasificación y búsqueda de NumPy 3.2.10 Guardar datos de NumPy
Capítulo 4 Inicio rápido con módulos comunes de informática científica
4.1 Biblioteca de Computación Científica Pandas
4.1.1 Comprensión de Pandas4.1.2 Operaciones básicas de Pandas4.2 Biblioteca de visualización Matplotlib4.2.1 Comprensión de Matplotlib4.2.2 Operaciones básicas de Matplotlib 4.2.3 Operaciones básicas de Matplotlib 2.3 Dibujo de Matplotlib casos 4.3 Biblioteca de computación científica SciPy 4.3.1 Comprensión de SciPy4.3.2 Operaciones básicas de SciPy 4.3.3 Casos de procesamiento de imágenes de SciPy Capítulo 5 Rastreador web Python 5.1 Conocimientos básicos de los rastreadores 5.1 1 Comprensión de los rastreadores 5.1.2 Algoritmos de rastreadores web 5.2 Introducción a los rastreadores 5.2. .1 Llamar a API5.2.1 Llamar a API5.2.2 Aplicaciones prácticas de rastreadores 5.3 Rastreadores avanzados: rastreadores de alta eficiencia 5.3.1 Multiprocesamiento 5.3.2 Multiproceso 5.3 3 Concurrencia 5.3.4 Resumen
Capítulo. 6 Almacenamiento de datos en Python
6.1 Base de datos relacional MySQL
6.1.1 Comprensión de MySQL6.1.2 Operación de MySQL en Python6.2 MongoDB en NoSQL6.2.1 Comprensión de NoSQL6.2.2 Operación de Python en NoSQL6.2.1 Operación de Python en NoSQL6.2.2 Operación de Python en NoSQL2.2 Operación de MongoDB Python6.3 Resumen de este capítulo6.3.1 Teoría básica de bases de datos6.3.2 Combinación de bases de datos 6.3.3 Conclusión
Capítulo 7 Análisis de datos de Python
7.1 Adquisición de datos
7.1.1 Desde clave
Obtener datos del disco 7.1.2 Leer y escribir archivos 7.1.3 Operaciones de lectura y escritura de Pandas 7.2 Caso de análisis de datos 7.2.1 Caso de análisis estadístico de datos del censo 7.2.2 Resumen
Capítulo 8 Procesamiento del lenguaje natural
8.1 Conceptos básicos de la segmentación de palabras de Street Fighter
8.1.1 Segmentación de palabras chinas de Street Fighter8.1.2 Tres modos de segmentación de palabras de Street Fighter8.1.3 Marcar parte del discurso y agregar palabras de definición8.2 Palabra clave extracción8.2.1 Extracción de palabras clave TF-IDF 8.2.2 Extracción de palabras clave TextRank 8.3 Introducción a word2vec 8.3.1 Introducción a los principios básicos de word2vec 8.3.2 Modelo de entrenamiento de word2vec 8.3.3 Práctica de Word2vec basada en gensim
Capítulo 9 Del análisis de regresión al algoritmo Conceptos básicos
9.1 Introducción al análisis de regresión
9.1.1 El origen de la palabra "regresión" 9.9.1.2 Regresión y correlación 9.1.3 Clasificación y aplicación de modelos de regresión 9.2 Lineal Aplicación práctica del análisis de regresión 9.2.1 Creación y resolución de regresión lineal 9.2.2 Ejemplo de modelo de regresión de Python 9.2.3 Pruebas, predicción y control
Capítulo 10 Observando el ajuste del algoritmo desde Agrupación de K-medias
10.2.1 Entropía de la información 11.2.2 Ganancia de información 11.2.3 Tasa de ganancia de información 11.2.4 Coeficiente de Gini 11.2.5 Resumen 11.3 Práctica del árbol de decisión 11.3.1 Regresión del árbol de decisión 11.3.2 Decisión clasificación de árbol
Capítulo 12 Variabilidad algorítmica de Bayes ordinario 193
12.1 Introducción a Bayes ordinario
12.1.1 Comprensión del Bayes ordinario 12.1.2 Proceso de trabajo de clasificación de Bayes ordinario 12.1.3 Ventajas y desventajas del algoritmo bayesiano ordinario 12.2 3 Práctica bayesiana ordinaria
Capítulo 13 Escenarios de algoritmos de sistemas de recomendación
13.1 Introducción a los sistemas de recomendación
13.1. 1 Desarrollo del sistema de recomendación 13.1.2 Filtrado colaborativo 13.2 Recomendación basada en texto 13.2.1 Ejemplos de recomendación de etiquetas y gráficos de conocimiento 13.2.2 Resumen
Capítulo 14: Comenzando con el viaje de aprendizaje profundo de TensorFlow
14.1 Primera introducción a TensorFlow
14.1.1 Qué es TensorFlow14.1.2 Instalación de TensorFlow14.1.3 Conceptos y principios básicos de TensorFlow 14.2 Estructura de datos de TensorFlow 14.2.1 Grado 14.2.3 Tipo de datos 14.3 Doce. formas de generar datos 14.3.1 Generar tensores 14.3.2 Generar secuencias 14.3.3 Generar números aleatorios 14.4 TensorFlow en la computadora
¡¡¡Espero que te sea útil !!!!
¡¡Es muy valioso. Domina algo tú mismo y sigue puliéndote en el trabajo. ¡¡¡Un salario alto no es un sueño!!!