Python數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)與實踐讀書筆記模板01思維導(dǎo)圖讀書筆記精彩摘錄內(nèi)容摘要目錄分析作者介紹目錄0305020406思維導(dǎo)圖數(shù)據(jù)技術(shù)數(shù)據(jù)技術(shù)預(yù)處理應(yīng)用大數(shù)據(jù)機(jī)構(gòu)文本數(shù)據(jù)第章小結(jié)新聞案例特征技術(shù)詞頻概述分詞本書關(guān)鍵字分析思維導(dǎo)圖內(nèi)容摘要內(nèi)容摘要數(shù)據(jù)預(yù)處理在大數(shù)據(jù)和人工智能方面有著廣泛的應(yīng)用,本書結(jié)合理論和工程應(yīng)用循序漸進(jìn)地介紹數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)，內(nèi)容包括：絡(luò)爬蟲、數(shù)據(jù)采集與存儲、python數(shù)據(jù)處理庫、信息格式化抽取、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、特征向量化、特征降維、可視化技術(shù)、數(shù)據(jù)預(yù)處理在實際項目中的應(yīng)用及其深度學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理。本書的特點是示例代碼豐富，實用性和系統(tǒng)性較強(qiáng)，適合于大數(shù)據(jù)從業(yè)者、AI技術(shù)開發(fā)人員、培訓(xùn)機(jī)構(gòu)及大專院校相關(guān)專業(yè)的教學(xué)參考書。讀書筆記讀書筆記大概讀了一遍，簡單介紹了好多實用的技術(shù)框架，后面代碼實現(xiàn)就OK了。從內(nèi)容而言，本書的預(yù)處理主要是針對文本數(shù)據(jù)的，盡管也包含也一些通用的預(yù)處理技術(shù)，但基本就是點到為止。當(dāng)前，大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)炙手可熱，其對應(yīng)的工作崗位也逐年增加，薪資也較為誘人。數(shù)據(jù)預(yù)處理是一項很龐雜的工程，當(dāng)你面對一堆數(shù)據(jù)手足無措的時候，當(dāng)你面對數(shù)據(jù)預(yù)處理背后的坑一籌莫展的時候，當(dāng)你的算法性能遲遲不能提升的時候，本書可以幫助你解決以上問題。目錄分析內(nèi)容簡介第2章Python科學(xué)計算工具第1章概述目錄第3章數(shù)據(jù)采集與存儲第4章文本信息抽取第5章文本數(shù)據(jù)清洗第6章中文分詞技術(shù)目錄第7章文本特征向量化第8章Gensim文本向量化第9章PCA降維技術(shù)第10章數(shù)據(jù)可視化第11章競賽神器XGBoost12345目錄參考文獻(xiàn)第12章XGBoost實現(xiàn)新聞文本分類目錄內(nèi)容簡介本書的主要內(nèi)容本書的主要特色本書面向的讀者源碼下載和說明第1章概述1.1Python數(shù)據(jù)預(yù)處理1.2開發(fā)工具與環(huán)境1.3實戰(zhàn)案例：第一個中文分詞程序1.4本章小結(jié)第2章Python科學(xué)計算工具2.1NumPy2.2SciPy2.3Pandas2.4本章小結(jié)第3章數(shù)據(jù)采集與存儲3.1數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)采集3.2數(shù)據(jù)類型與采集方法3.3絡(luò)爬蟲技術(shù)3.4爬取數(shù)據(jù)以JSON格式進(jìn)行存儲3.5爬取數(shù)據(jù)的MySQL存儲3.6絡(luò)爬蟲技術(shù)擴(kuò)展3.7本章小結(jié)第4章文本信息抽取4.1文本抽取概述4.2文本抽取問題4.3Pywin32抽取文本信息4.4文本批量編碼4.5實戰(zhàn)案例：遍歷文件批量抽取新聞文本內(nèi)容4.6本章小結(jié)第5章文本數(shù)據(jù)清洗5.1新聞?wù)Z料的準(zhǔn)備5.2高效讀取文件5.3通過正則表達(dá)式來清洗文本數(shù)據(jù)5.4清洗HTML頁數(shù)據(jù)5.5簡繁字體轉(zhuǎn)換5.6實戰(zhàn)案例：批量新聞文本數(shù)據(jù)清洗5.7本章小結(jié)第6章中文分詞技術(shù)6.1中文分詞簡介6.2結(jié)巴分詞精講6.3HanLP分詞精講6.4自定義去除停用詞6.5詞頻統(tǒng)計6.6自定義去高低詞頻6.7自定義規(guī)則提取特征詞6.8實戰(zhàn)案例：新聞文本分詞處理6.9本章小結(jié)第7章文本特征向量化7.1解析數(shù)據(jù)文件7.2處理缺失值7.3數(shù)據(jù)的歸一化處理7.4特征詞轉(zhuǎn)文本向量7.5詞頻-逆詞頻（TF-IDF）7.6詞集模型與詞袋模型7.7實戰(zhàn)案例：新聞文本特征向量化7.8本章小結(jié)第8章Gensim文本向量化8.1Gensim的特性和核心概念8.2Gensim構(gòu)建語料詞典8.3Gensim統(tǒng)計詞頻特征8.4Gensim計算TF-IDF8.5Gensim實現(xiàn)主題模型8.6實戰(zhàn)案例：Gensim實現(xiàn)新聞文本特征向量化8.7本章小結(jié)第9章PCA降維技術(shù)9.1什么是降維9.2PCA概述9.3PCA應(yīng)用場景9.4PCA的算法實現(xiàn)9.5實戰(zhàn)案例：PCA技術(shù)實現(xiàn)新聞文本特征降維9.6本章小結(jié)第10章數(shù)據(jù)可視化10.1Matplotlib概述10.2Matplotlib繪制折線圖10.3Matplotlib繪制散點圖10.4Matplotlib繪制直方圖10.5練習(xí)：Matplotlib繪制氣溫圖10.6練習(xí)：Matplotlib繪制三維圖10.7本章小結(jié)第11章競賽神器XGBoost11.1XGBoost概述11.2XGBoost的優(yōu)點11.3使用XGBoost預(yù)測毒蘑菇11.4XGBoost優(yōu)化調(diào)參11.5預(yù)測糖尿病患者11.6本章小結(jié)第12章XGBoost實現(xiàn)新聞文本分類12.1文本分類概述12.2文本分類的原理12.3分類模型評估12.4數(shù)據(jù)預(yù)處理12.5XGBoost分類器12.6新聞文本分類應(yīng)用12.7本章小結(jié)精彩摘錄