學習中重要的是選擇正確的方法！！！Python因人工智能的發展而流行，個人學習經驗僅供參考！
感覺有壹本書《python3破冰人工智能從入門到實戰》，妳基本上已經考到壹個合格的python編程工程師了，但很遺憾這本書沒有電子版，只有紙質版。
第1章從數學建模到人工智能
1.1數學建模
1.1.1數學建模與人工智能1.2數學建模中的常見問題1.2數學1.2 1統計1.2人工智能下的矩陣概念與運算65438.65438
第2章Python快速入門
2.1安裝Python
2.1.1 Python安裝步驟2.1.2 IDE選擇2.2 Python基本操作2.2.1第壹個小程序2.2.2註釋和打印格式2.2.3列表、元組、字典2。2。4條件語句和循環語句2。2。5中斷、繼續。
第3章Python科學計算庫NumPy
3.1 NumPy的介紹和安裝
3.1.1 Numpy介紹3.1.2 Numpy的安裝3.2.1開始了解NumPy3.2.2 NumPy數組類型3.2.3 NumPy創建數組3。2。4索引和切片3。2。5矩陣合並和拆分3.2.6 3.2.8 NumPy統計函數3.2.9 NumPy排序和搜索3。2。654333
第4章常見科學計算模塊的快速入門
4.1熊貓科學計算庫
4.1.1了解Pandas4.1.2 Pandas的Pandas操作4.2.1了解Matplotlib4.2.2 Matplotlib的Matplotlib操作4 . 2 . 3 Matplotlib的繪圖案例4。3。65 438+0了解SciPy4.3.2 SciPy基本操作4.3.3 SciPy圖像處理案例第五章Python網絡爬蟲
第6章Python數據存儲
6.1關系數據庫MySQL
6.1.1了解MySQL6.1.2 Python操作MySQL 6.2 NoSQL MongoDB 6 . 2 . 1 Python操作MongoDB6.3本章總結6.3.1數據庫基礎理論6 . 3。2數據庫組合6。3。2
第7章Python數據分析
7.1數據采集
7.1.1從鍵盤獲取數據7.1.2讀寫文件7.1.3 Pandas讀寫操作7.2數據分析案例7.2.1普查數據匯總統計分析案例7.2.2。
第八章自然語言處理
8.1街霸分詞基礎
8.1.1 Jieba中文分詞8.1.2 Jieba分詞的三種模式8.1.3標註詞性並添加定義8.2關鍵詞提取8.2.1 TF-IDF關鍵詞提取8.2.2 TextRank關鍵詞提取8.3 word2vec簡介8.3.3 word2vec基本原理簡介8.3.2 word2vec訓練模型8。3。3
第九章從回歸分析到算法基礎。
9.1回歸分析簡介
9.1.1“回歸”壹詞的由來9.1.2回歸與相關9.1.3回歸模型的劃分與應用9.2實戰中的線性回歸分析9.2.1線性回歸的建立與求解9.2.2 Python求解回歸模型案例9。2。3測試、預測與求解。
第10章從K均值聚類看算法參數調整。
10.1 K均值的基本概述
10.1.1k-means 10.1.2目標函數10.1.3算法流程10.1。4算法優缺點分析10。2 k-。
第11章從決策樹看算法升級
11.1決策樹基本介紹
11.2經典算法概論11.2.1信息熵11.2.2信息增益11。2。3信息增益率16553。438+0.3決策樹實戰11.3.1決策樹回歸11.3.2決策樹分類。
第12章從樸素貝葉斯，算法是可變的193。
12.1樸素貝葉斯簡介
12.1.1了解樸素貝葉斯12.1.2樸素貝葉斯分類的工作過程12.1.3樸素貝葉斯算法的優缺點12.2三種樸素貝葉斯實戰。
第13章從推薦系統查看算法方案
13.1推薦系統介紹
13.1.1推薦系統的開發13.1.2協同過濾13.2基於文本的推薦13.2.1標簽和知識圖譜的推薦案例總結13 . 2。2。
第14章從TensorFlow開始深度學習之旅
第壹次見面張量流
14.1.1什麽是TensorFlow14.1.2安裝tensor flow 14.1.3 tensor flow基本概念和原理14。2 tensor flow數據結構14。2。6558。5438+04.2.2形狀14.2.3數據類型14.3生成數據的十二種方法14.3.1生成張量14。3。2生成序列14。3。3生成隨機數65443。
希望對妳有幫助！！！
妳要堅持下去，自己掌握壹些，在工作中不斷打磨。高薪不是夢！！！