textrank演算法原理
① textrank演算法實現工具有哪些
extRank演算法基於PageRank，用於為文本生成關鍵字和摘要。其論文是：
Mihalcea R, Tarau P. TextRank: Bringing order into texts[C]. Association for Computational Linguistics, 2004.
先從PageRank講起。
PageRank
PageRank最開始用來計算網頁的重要性。整個www可以看作一張有向圖圖，節點是網頁。如果網頁A存在到網頁B的鏈接，那麼有一條從網頁A指向網頁B的有向邊。
構造完圖後，使用下面的公式：
S(Vi)是網頁i的中重要性（PR值）。d是阻尼系數，一般設置為0.85。In(Vi)是存在指向網頁i的鏈接的網頁集合。Out(Vj)是網頁j中的鏈接存在的鏈接指向的網頁的集合。|Out(Vj)|是集合中元素的個數。
PageRank需要使用上面的公式多次迭代才能得到結果。初始時，可以設置每個網頁的重要性為1。上面公式等號左邊計算的結果是迭代後網頁i的PR值，等號右邊用到的PR值全是迭代前的。
舉個例子：
上圖表示了三張網頁之間的鏈接關系，直覺上網頁A最重要。可以得到下面的表：
結束\起始
A
B
C
A
0
1
1
B
0
0
0
C
0
0
0
橫欄代表其實的節點，縱欄代表結束的節點。若兩個節點間有鏈接關系，對應的值為1。
根據公式，需要將每一豎欄歸一化（每個元素/元素之和），歸一化的結果是：
結束\起始
A
B
C
A
0
1
1
B
0
0
0
C
0
0
0
上面的結果構成矩陣M。我們用matlab迭代100次看看最後每個網頁的重要性：
?
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
M = [0 1 1
0 0 0
0 0 0];
PR = [1; 1 ; 1];
for iter = 1:100
PR = 0.15 + 0.85*M*PR;
disp(iter);
disp(PR);
end
運行結果（省略部分）：
?
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
......
95
0.4050
0.1500
0.1500
96
0.4050
0.1500
0.1500
97
0.4050
0.1500
0.1500
98
0.4050
0.1500
0.1500
99
0.4050
0.1500
0.1500
100
0.4050
0.1500
0.1500
最終A的PR值為0.4050，B和C的PR值為0.1500。
如果把上面的有向邊看作無向的（其實就是雙向的），那麼：
?
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
M = [0 1 1
0.5 0 0
0.5 0 0];
PR = [1; 1 ; 1];
for iter = 1:100
PR = 0.15 + 0.85*M*PR;
disp(iter);
disp(PR);
end
運行結果（省略部分）：
?
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
.....
98
1.4595
0.7703
0.7703
99
1.4595
0.7703
0.7703
100
1.4595
0.7703
0.7703
依然能判斷出A、B、C的重要性。
使用TextRank提取關鍵字
將原文本拆分為句子，在每個句子中過濾掉停用詞（可選），並只保留指定詞性的單詞（可選）。由此可以得到句子的集合和單詞的集合。
每個單詞作為pagerank中的一個節點。設定窗口大小為k，假設一個句子依次由下面的單片語成：
w1, w2, w3, w4, w5, ..., wn
w1, w2, ..., wk、w2, w3, ...,wk+1、w3, w4, ...,wk+2等都是一個窗口。在一個窗口中的任兩個單詞對應的節點之間存在一個無向無權的邊。
基於上面構成圖，可以計算出每個單詞節點的重要性。最重要的若干單詞可以作為關鍵詞。
使用TextRank提取關鍵短語
參照「使用TextRank提取關鍵詞」提取出若干關鍵詞。若原文本中存在若干個關鍵詞相鄰的情況，那麼這些關鍵詞可以構成一個關鍵短語。
例如，在一篇介紹「支持向量機」的文章中，可以找到三個關鍵詞支持、向量、機，通過關鍵短語提取，可以得到支持向量機。
使用TextRank提取摘要
將每個句子看成圖中的一個節點，若兩個句子之間有相似性，認為對應的兩個節點之間有一個無向有權邊，權值是相似度。
通過pagerank演算法計算得到的重要性最高的若干句子可以當作摘要。
論文中使用下面的公式計算兩個句子Si和Sj的相似度：
分子是在兩個句子中都出現的單詞的數量。|Si|是句子i的單詞數。
② python中有哪些簡單的演算法
首先謝謝邀請，
python中有的演算法還是比較多的？
python之所以火是因為人工智慧的發展，人工智慧的發展離不開演算法！
感覺有本書比較適合你,不過可惜的是這本書沒有電子版，只有紙質的。
這本書對於演算法從基本的入門到實現，循序漸進的介紹，比如裡面就涵蓋了數學建模的常用演算法。
第 1章從數學建模到人工智慧
1.1數學建模1.1.1數學建模與人工智慧1.1.2數學建模中的常見問題1.2人工智慧下的數學1.2.1統計量1.2.2矩陣概念及運算1.2.3概率論與數理統計1.2.4高等數學——導數、微分、不定積分、定積分
第2章 Python快速入門
2.1安裝Python2.1.1Python安裝步驟2.1.2IDE的選擇2.2Python基本操作2.2.1第 一個小程序2.2.2注釋與格式化輸出2.2.3列表、元組、字典2.2.4條件語句與循環語句2.2.5break、continue、pass2.3Python高級操作2.3.1lambda2.3.2map2.3.3filter
第3章Python科學計算庫NumPy
3.1NumPy簡介與安裝3.1.1NumPy簡介3.1.2NumPy安裝3.2基本操作3.2.1初識NumPy3.2.2NumPy數組類型3.2.3NumPy創建數組3.2.4索引與切片3.2.5矩陣合並與分割3.2.6矩陣運算與線性代數3.2.7NumPy的廣播機制3.2.8NumPy統計函數3.2.9NumPy排序、搜索3.2.10NumPy數據的保存
第4章常用科學計算模塊快速入門
4.1Pandas科學計算庫4.1.1初識Pandas4.1.2Pandas基本操作4.2Matplotlib可視化圖庫4.2.1初識Matplotlib4.2.2Matplotlib基本操作4.2.3Matplotlib繪圖案例4.3SciPy科學計算庫4.3.1初識SciPy4.3.2SciPy基本操作4.3.3SciPy圖像處理案例第5章Python網路爬蟲5.1爬蟲基礎5.1.1初識爬蟲5.1.2網路爬蟲的演算法5.2爬蟲入門實戰5.2.1調用API5.2.2爬蟲實戰5.3爬蟲進階—高效率爬蟲5.3.1多進程5.3.2多線程5.3.3協程5.3.4小結
第6章Python數據存儲
6.1關系型資料庫MySQL6.1.1初識MySQL6.1.2Python操作MySQL6.2NoSQL之MongoDB6.2.1初識NoSQL6.2.2Python操作MongoDB6.3本章小結6.3.1資料庫基本理論6.3.2資料庫結合6.3.3結束語
第7章Python數據分析
7.1數據獲取7.1.1從鍵盤獲取數據7.1.2文件的讀取與寫入7.1.3Pandas讀寫操作7.2數據分析案例7.2.1普查數據統計分析案例7.2.2小結
第8章自然語言處理
8.1Jieba分詞基礎8.1.1Jieba中文分詞8.1.2Jieba分詞的3種模式8.1.3標注詞性與添加定義詞8.2關鍵詞提取8.2.1TF-IDF關鍵詞提取8.2.2TextRank關鍵詞提取8.3word2vec介紹8.3.1word2vec基礎原理簡介8.3.2word2vec訓練模型8.3.3基於gensim的word2vec實戰
第9章從回歸分析到演算法基礎
9.1回歸分析簡介9.1.1「回歸」一詞的來源9.1.2回歸與相關9.1.3回歸模型的劃分與應用9.2線性回歸分析實戰9.2.1線性回歸的建立與求解9.2.2Python求解回歸模型案例9.2.3檢驗、預測與控制
第10章 從K-Means聚類看演算法調參
10.1K-Means基本概述10.1.1K-Means簡介10.1.2目標函數10.1.3演算法流程10.1.4演算法優缺點分析10.2K-Means實戰
第11章 從決策樹看演算法升級
11.1決策樹基本簡介11.2經典演算法介紹11.2.1信息熵11.2.2信息增益11.2.3信息增益率11.2.4基尼系數11.2.5小結11.3決策樹實戰11.3.1決策樹回歸11.3.2決策樹的分類
第12章 從樸素貝葉斯看演算法多變193
12.1樸素貝葉斯簡介12.1.1認識樸素貝葉斯12.1.2樸素貝葉斯分類的工作過程12.1.3樸素貝葉斯演算法的優缺點12.23種樸素貝葉斯實戰
第13章 從推薦系統看演算法場景
13.1推薦系統簡介13.1.1推薦系統的發展13.1.2協同過濾13.2基於文本的推薦13.2.1標簽與知識圖譜推薦案例13.2.2小結
第14章 從TensorFlow開啟深度學習之旅
14.1初識TensorFlow14.1.1什麼是TensorFlow14.1.2安裝TensorFlow14.1.3TensorFlow基本概念與原理14.2TensorFlow數據結構14.2.1階14.2.2形狀14.2.3數據類型14.3生成數據十二法14.3.1生成Tensor14.3.2生成序列14.3.3生成隨機數14.4TensorFlow實戰
希望對你有幫助！！！
貴在堅持，自己掌握一些，在工作中不斷打磨，高薪不是夢！！
③ 搜索引擎的排序演算法都有哪些是怎麼實現的
搜索引擎的排序演算法：
詞頻統計——詞位置加權的搜索引擎
關鍵詞在文檔中詞頻越高，出現的位置越重要，則被認為和檢索詞的相關性越好。
1）詞頻統計
2）詞位置加權
2.2基於鏈接分析排序的第二代搜索引擎
1）PageRank演算法
PageRank演算法的基本思想是：頁面的重要程度用PageRank值來衡量，PageRank值主要體現在兩個方面：引用該頁面的頁面個數和引用該頁面的頁面重要程度。
其計算公式為：
PR（A）：頁面A的PageRank值；
d：阻尼系數，由於某些頁面沒有入鏈接或者出鏈接，無法計算PageRank值，為避免這個問題（即LinkSink問題），而提出的。阻尼系數常指定為0.85。
R（Pi）：頁面Pi的PageRank值；
C（Pi）：頁面鏈出的鏈接數量；
2）Topic-Sensitive PageRank演算法
3）HillTop演算法
HillTop演算法通過不同等級的評分確保了評價結果對關鍵詞的相關性，通過不同位置的評分確保了主題（行業）的相關性，通過可區分短語數防止了關鍵詞的堆砌。
4）HITS
HITS演算法只計算主特徵向量，處理不好主題漂移問題；其次，進行窄主題查詢時，可能產生主題泛化問題；因此可據LIngmao了解看待，找尋適合的演算法
④ python需要學習什麼內容
Python的學習內容還是比較多的，我們將學習的過程劃分為4個階段，每個階段學習對應的內容，具體的學習順序如下：
Python學習順序：
①Python軟體開發基礎
掌握計算機的構成和工作原理
會使用Linux常用工具
熟練使用Docker的基本命令
建立Python開發環境，並使用print輸出
使用Python完成字元串的各種操作
使用Python re模塊進行程序設計
使用Python創建文件、訪問、刪除文件
掌握import 語句、From…import 語句、From…import* 語句、方法的引用、Python中的包
能夠使用Python面向對象方法開發軟體
能夠自己建立資料庫，表，並進行基本資料庫操作
掌握非關系資料庫MongoDB的使用，掌握Redis開發
能夠獨立完成TCP/UDP服務端客戶端軟體開發，能夠實現ftp、http伺服器，開發郵件軟體
能開發多進程、多線程軟體
能夠獨立完成後端軟體開發，深入理解Python開發後端的精髓
能夠獨立完成前端軟體開發，並和後端結合，熟練掌握使用Python進行全站Web開發的技巧
能夠使用Python熟練編寫爬蟲軟體
能夠熟練使用Python庫進行數據分析
招聘網站Python招聘職位數據爬取分析
掌握使用Python開源人工智慧框架進行人工智慧軟體開發、語音識別、人臉識別
掌握基本設計模式、常用演算法
掌握軟體工程、項目管理、項目文檔、軟體測試調優的基本方法
②Python軟體開發進階
③Python全棧式WEB工程師
④Python多領域開發
互聯網行業目前還是最熱門的行業之一，學習IT技能之後足夠優秀是有機會進入騰訊、阿里、網易等互聯網大廠高薪就業的，發展前景非常好，普通人也可以學習。
想要系統學習，你可以考察對比一下開設有相關專業的熱門學校，好的學校擁有根據當下企業需求自主研發課程的能力，中博軟體學院、南京課工場、南京北大青鳥等開設python專業的學校都是不錯的，建議實地考察對比一下。
祝你學有所成，望採納。
⑤ 怎麼在一堆圖片中抓取關鍵詞
可以用抽取方法。
有監督無監督抽取方法：無監督關鍵詞提取方法主要有三類：基於統計特徵的關鍵詞提取（TF,TF-IDF）；基於詞圖模型的關鍵詞提取(PageRank,TextRank)；基於主題模型的關鍵詞提取(LDA)基於統計特徵的關鍵詞提取演算法的思想是利用文檔中詞語的統計信息抽取文檔的關鍵詞；基於詞圖模型的關鍵詞提取首先要構建文檔的語言網路圖，然後對語言進行網路圖分析，在這個圖上尋找具有重要作用的詞或者短語，這些短語就是文檔的關鍵詞；基於主題關鍵詞提取演算法主要利用的是主題模型中關於主題分布的性質進行關鍵詞提取；
將關鍵詞抽取過程視為二分類問題，先提取出候選詞，然後對於每個候選詞劃定標簽，要麼是關鍵詞，要麼不是關鍵詞，然後訓練關鍵詞抽取分類器。當新來一篇文檔時，提取出所有的候選詞，然後利用訓練好的關鍵詞提取分類器，對各個候選詞進行分類，最終將標簽為關鍵詞的候選詞作為關鍵詞。
⑥ galgame的文本一般怎麼提取
galgame的cg可以提取
下載個crass軟體，打開軟體，指定源文件打上勾，點【瀏覽】找到.ypf【有時格式也可能是..PAK、.ARC、.AR】的文件。
.ypf有可能在pac文件夾里，有些游戲是Data文件夾里，有些直接在根目錄里，點擊執行即可提取crass軟體可以自己下載也可以在追問中留郵。
基於TextRank的游戲文本提取
TextRank演算法的思想直接借鑒了PageRank網頁排序演算法，使用在K長度窗口中詞的相鄰關系來代表PR演算法中的鏈接指向關系，與PageRank的迭代公式完全相同，基於TextRank的方法簡單有效，速度也在可接受的范圍內。但這一方法存在兩個較為明顯的不足：
1、關鍵詞的來源有限，僅為本篇文檔所有詞彙的集合，難以學習到更多的關鍵詞表示，也無法以「生成」的方式得到文章抽象的關鍵詞表述。
2、雖然TextRank考慮了關鍵詞在給定距離窗口的共現等信息，但實際上仍然偏向於給高頻詞以更高的權重，所以在實際使用中與TF-IDF這類方法相比沒有太大的優勢。
⑦ 自然語言處理有哪些實際開源項目，新手學習
最近我們實驗室整理發布了一批開源NLP工具包，這里列一下，歡迎大家使用。未來不定期更新。2016年3月31日更新，在THULAC新增Python版本分詞器，歡迎使用。中文詞法分析THULAC：一個高效的中文詞法分析工具包包括中文分詞、詞性標注功能。已經提供C++、Java、Python版本。中文文本分類THUCTC: 一個高效的中文文本分類工具提供高效的中文文本特徵提取、分類訓練和測試功能。THUTag: 關鍵詞抽取與社會標簽推薦工具包GitHub - YeDeming/THUTag: A Package of Keyphrase Extraction and Social Tag Suggestion提供關鍵詞抽取、社會標簽推薦功能，包括TextRank、ExpandRank、Topical PageRank（TPR）、Tag-LDA、Word Trigger Model、Word Alignment Model等演算法。PLDA / PLDA+: 一個高效的LDA分布式學習工具包知識表示學習知識表示學習工具包GitHub - Mrlyk423/Relation_Extraction: Knowledge Base Embedding包括TransE、TransH、TransR、PTransE等演算法。考慮實體描述的知識表示學習演算法GitHub - xrb92/DKRL: Representation Learning of Knowledge Graphs with Entity Descriptions詞表示學習跨語言詞表示學習演算法Learning Cross-lingual Word Embeddings via Matrix Co-factorization主題增強的詞表示學習演算法GitHub - largelymfs/topical_word_embeddings: A demo code for topical word embedding可解釋的詞表示學習演算法GitHub - SkTim/OIWE: Online Interpretable Word Embeddings考慮字的詞表示學習演算法GitHub - Leonard-Xu/CWE網路表示學習文本增強的網路表示學習演算法GitHub - albertyang33/TADW: code for IJCAI2015 paper "Network Representation Learning with Rich Text Information"自然語言處理有哪些實際開源項目，新手學習
⑧ python有哪些提取文本摘要的庫
1.google goose
>>>fromgooseimportGoose
>>>url='http://edition.cnn.com/2012/02/22/world/europe/uk-occupy-london/index.html?hpt=ieu_c2'
>>>g=Goose()
>>>article=g.extract(url=url)
>>>article.title
u''
>>>article.meta_description
".Paul'yinadecisionmadebyLondon'sCourtofAppeal."
>>>article.cleaned_text[:150]
(CNN)--.Paul'
>>>article.top_image.src
http://i2.cdn.turner.com/cnn/dam/assets/111017024308-occupy-london-st-paul-s-cathedral-story-top.jpg
2. pythonSnowNLP
fromsnownlpimportSnowNLP
s=SnowNLP(u'這個東西真心很贊')
s.words#[u'這個',u'東西',u'真心',
#u'很',u'贊']
s.tags#[(u'這個',u'r'),(u'東西',u'n'),
#(u'真心',u'd'),(u'很',u'd'),
#(u'贊',u'Vg')]
s.sentiments#0.9769663402895832positive的概率
s.pinyin#[u'zhe',u'ge',u'dong',u'xi',
#u'zhen',u'xin',u'hen',u'zan']
s=SnowNLP(u'「繁體字」「繁體中文」的叫法在台灣亦很常見。')
s.han#u'「繁體字」「繁體中文」的叫法
#在台灣亦很常見。'
text=u'''
自然語言處理是計算機科學領域與人工智慧領域中的一個重要方向。
它研究能實現人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法。
自然語言處理是一門融語言學、計算機科學、數學於一體的科學。
因此，這一領域的研究將涉及自然語言，即人們日常使用的語言，
所以它與語言學的研究有著密切的聯系，但又有重要的區別。
自然語言處理並不是一般地研究自然語言，
而在於研製能有效地實現自然語言通信的計算機系統，
特別是其中的軟體系統。因而它是計算機科學的一部分。
'''
s=SnowNLP(text)
s.keywords(3)#[u'語言',u'自然',u'計算機']
s.summary(3)#[u'因而它是計算機科學的一部分',
#u'自然語言處理是一門融語言學、計算機科學、
#數學於一體的科學',
#u'自然語言處理是計算機科學領域與人工智慧
#領域中的一個重要方向']
s.sentences
s=SnowNLP([[u'這篇',u'文章'],
[u'那篇',u'論文'],
[u'這個']])
s.tf
s.idf
s.sim([u'文章'])#[0.3756070762985226,0,0]
3. pythonTextTeaser
#!/usr/bin/python
#-*-coding:utf-8-*-
#articlesource:https://blogs.dropbox.com/developers/2015/03/limitations-of-the-get-method-in-http/
title=""
text=",.Inthehopesthatithelpsothers,.Inthispost,we』ourownAPI.Asarule,..Forexample,abrowserdoesn』,,thebrowserknowsit』』sanetworkerror.ForformsthatuseHTTPPOST,.HTTP-』tmodifyserverstate.,theapp』.Thelibrarydoesn』.』tmodifyserverstate,butunfortunatelythisisn』talwayspossible.GETrequestsdon』thavearequestbody,.WhiletheHTTPstandarddoesn』,.Thisisrarelyaproblem,/deltaAPIcall.Thoughitdoesn』tmodifyserverstate,.Theproblemisthat,inHTTP,estbody.Wecouldhavesomehowcontorted/,,likeperformance,simplicity,anddeveloperergonomics.Intheend,wedecidedthebenefitsofmaking/deltamoreHTTP-likeweren』.case,soit』snosurprisethatitdoesn』tfiteveryAPIperfectly.Maybeweshouldn』tletHTTP』.Forexample,independentofHTTP,.Then,』tmodifyserverstateanddon』thavelargeparameters,.Thisway,we』."
tt=TextTeaser()
sentences=tt.summarize(title,text)
forsentenceinsentences:
printsentence
4. pythonsumy
#-*-coding:utf8-*-
from__future__importabsolute_import
from__future__importdivision,print_function,unicode_literals
fromsumy.parsers.htmlimportHtmlParser
fromsumy.parsers.
fromsumy.nlp.tokenizersimportTokenizer
fromsumy.summarizers.
fromsumy.nlp.stemmersimportStemmer
fromsumy.utilsimportget_stop_words
LANGUAGE="czech"
SENTENCES_COUNT=10
if__name__=="__main__":
url="http://www.zsstritezuct.estranky.cz/clanky/predmety/cteni/jak-naucit-dite-spravne-cist.html"
parser=HtmlParser.from_url(url,Tokenizer(LANGUAGE))
#orforplaintextfiles
#parser=PlaintextParser.from_file("document.txt",Tokenizer(LANGUAGE))
stemmer=Stemmer(LANGUAGE)
summarizer=Summarizer(stemmer)
summarizer.stop_words=get_stop_words(LANGUAGE)
forsentenceinsummarizer(parser.document,SENTENCES_COUNT):
print(sentence)
⑨ 「關鍵詞」提取都有哪些方案
僅從詞語角度分析，1.2句banana是重復出現的，3.4句kitten是重復出現的。但其實可以發現1.2句主要跟食物有關，3.4句主要跟動物有關，而food、animal兩個詞在四句話里均未出現，有沒有可能判斷出四句話中所包含的兩個主題呢，或者當兩篇文章共有的高頻詞很少，如一篇講banana，一篇講orange，是否可以判斷兩篇文章都包含food這個主題呢，如何生成主題、如何分析文章的主題，這就是topic-model所研究的內容。對文本進行LSA（隱形語義分析）。在直接對詞頻進行分析的研究中，可以認為通過詞語來描述文章，即一層的傳遞關系。而topic-model則認為文章是由主題組成，文章中的詞，是以一定概率從主題中選取的。不同的主題下，詞語出現的概率分布是不同的。比如」魚雷「一詞，在」軍事「主題下出現的概率遠大於在」食品」主題下出現的概率。即topic-model認為文檔和詞語之間還有一層關系。首先假設每篇文章只有一個主題z，則對於文章中的詞w，是根據在z主題下的概率分布p(w|z)生成的。則在已經選定主題的前提下，整篇文檔產生的概率是而這種對每篇文章只有一個主題的假設顯然是不合理的，事實上每篇文章可能有多個主題，即主題的選擇也是服從某概率分布p(t)的因此根據LDA模型，所有變數的聯合分布為表示topic下詞的分布，表示文檔下topic的分布。是第m個文檔的單詞總數。和表示詞語和topic的概率分布先驗參數。而學習LDA的過程，就是通過觀察到的文檔集合，學習的過程。
⑩ python怎麼樣好學嗎
謝謝邀請，學習選擇很重要！！！
從未接觸過編程，首先應該選擇一門語言那麼我推薦python
學習重要是選對方法！！！
python之所以火是因為人工智慧的發展，個人整理學習經驗僅供參考！
感覺有本書《Python3破冰人工智慧從入門到實戰》你學的差不多了就基本具備了一名合格的python編程工程師,不過可惜的是這本書沒有電子版，只有紙質的。
第 1章從數學建模到人工智慧
1.1數學建模
1.1.1數學建模與人工智慧1.1.2數學建模中的常見問題1.2人工智慧下的數學1.2.1統計量1.2.2矩陣概念及運算1.2.3概率論與數理統計1.2.4高等數學——導數、微分、不定積分、定積分
第2章 Python快速入門
2.1安裝Python
2.1.1Python安裝步驟2.1.2IDE的選擇2.2Python基本操作2.2.1第 一個小程序2.2.2注釋與格式化輸出2.2.3列表、元組、字典2.2.4條件語句與循環語句2.2.5break、continue、pass2.3Python高級操作2.3.1lambda2.3.2map2.3.3filter
第3章Python科學計算庫NumPy
3.1NumPy簡介與安裝
3.1.1NumPy簡介3.1.2NumPy安裝3.2基本操作3.2.1初識NumPy3.2.2NumPy數組類型3.2.3NumPy創建數組3.2.4索引與切片3.2.5矩陣合並與分割3.2.6矩陣運算與線性代數3.2.7NumPy的廣播機制3.2.8NumPy統計函數3.2.9NumPy排序、搜索3.2.10NumPy數據的保存
第4章常用科學計算模塊快速入門
4.1Pandas科學計算庫
4.1.1初識Pandas4.1.2Pandas基本操作4.2Matplotlib可視化圖庫4.2.1初識Matplotlib4.2.2Matplotlib基本操作4.2.3Matplotlib繪圖案例4.3SciPy科學計算庫4.3.1初識SciPy4.3.2SciPy基本操作4.3.3SciPy圖像處理案例第5章Python網路爬蟲5.1爬蟲基礎5.1.1初識爬蟲5.1.2網路爬蟲的演算法5.2爬蟲入門實戰5.2.1調用API5.2.2爬蟲實戰5.3爬蟲進階—高效率爬蟲5.3.1多進程5.3.2多線程5.3.3協程5.3.4小結
第6章Python數據存儲
6.1關系型資料庫MySQL
6.1.1初識MySQL6.1.2Python操作MySQL6.2NoSQL之MongoDB6.2.1初識NoSQL6.2.2Python操作MongoDB6.3本章小結6.3.1資料庫基本理論6.3.2資料庫結合6.3.3結束語
第7章Python數據分析
7.1數據獲取
7.1.1從鍵盤獲取數據7.1.2文件的讀取與寫入7.1.3Pandas讀寫操作7.2數據分析案例7.2.1普查數據統計分析案例7.2.2小結
第8章自然語言處理
8.1Jieba分詞基礎
8.1.1Jieba中文分詞8.1.2Jieba分詞的3種模式8.1.3標注詞性與添加定義詞8.2關鍵詞提取8.2.1TF-IDF關鍵詞提取8.2.2TextRank關鍵詞提取8.3word2vec介紹8.3.1word2vec基礎原理簡介8.3.2word2vec訓練模型8.3.3基於gensim的word2vec實戰
第9章從回歸分析到演算法基礎
9.1回歸分析簡介
9.1.1「回歸」一詞的來源9.1.2回歸與相關9.1.3回歸模型的劃分與應用9.2線性回歸分析實戰9.2.1線性回歸的建立與求解9.2.2Python求解回歸模型案例9.2.3檢驗、預測與控制
第10章 從K-Means聚類看演算法調參
10.1K-Means基本概述
10.1.1K-Means簡介10.1.2目標函數10.1.3演算法流程10.1.4演算法優缺點分析10.2K-Means實戰
第11章 從決策樹看演算法升級
11.1決策樹基本簡介
11.2經典演算法介紹11.2.1信息熵11.2.2信息增益11.2.3信息增益率11.2.4基尼系數11.2.5小結11.3決策樹實戰11.3.1決策樹回歸11.3.2決策樹的分類
第12章 從樸素貝葉斯看演算法多變193
12.1樸素貝葉斯簡介
12.1.1認識樸素貝葉斯12.1.2樸素貝葉斯分類的工作過程12.1.3樸素貝葉斯演算法的優缺點12.23種樸素貝葉斯實戰
第13章 從推薦系統看演算法場景
13.1推薦系統簡介
13.1.1推薦系統的發展13.1.2協同過濾13.2基於文本的推薦13.2.1標簽與知識圖譜推薦案例13.2.2小結
第14章 從TensorFlow開啟深度學習之旅
14.1初識TensorFlow
14.1.1什麼是TensorFlow14.1.2安裝TensorFlow14.1.3TensorFlow基本概念與原理14.2TensorFlow數據結構14.2.1階14.2.2形狀14.2.3數據類型14.3生成數據十二法14.3.1生成Tensor14.3.2生成序列14.3.3生成隨機數14.4TensorFlow實戰
希望對你有幫助！！！
貴在堅持，自己掌握一些，在工作中不斷打磨，高薪不是夢！！！