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下一節: 使用 sklearn 的線性迴歸演算法實現房價預測
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零基礎入門Python專案實戰
第1章 Python網路與爬蟲
1-1 如何監測 GitHub 專案更新並自動開啟網頁
1-2 如何快速比較多個庫的數值
1-3 如何實現發送新庫提醒到手機
1-4 如何即時監測某微博數據
1-5 如何在知乎上自動互粉
1-6 如何爬取某時段微博數據
第2章 Python圖形介面開發
2-1 如何做一個展示隱藏文件的小工具
2-2 如何做一個壓縮圖片的小工具
2-3 如何實現即時網速監測
2-4 如何做一個腳本運行的小工具
2-5 如何做一個倒數小工具
2-6 如何做一個定時腳本運行器(上)
2-7 如何做一個定時腳本運行器(下)
第3章 Python人工智慧
3-1 手工實現一個簡單的鳶尾花分類器
3-2 使用 scikit-learn 的 kNN 分類演算法實現鳶尾花分類
3-3 kNN演算法的超參數對鳶尾花分類的影響
3-4 使用 sklearn 的線性迴歸演算法實現房價預測
3-5 房價預測的可視化線性模型
3-6 比較多種演算法的鳶尾花分類準確率
3-7 使用交叉驗證對鳶尾花分類模型進行調參
3-8 使用特徵預處理提升房價預測模型的性能
第4章 Python腳本
4-1 如何用 Python 模糊搜尋文件
4-2 如何實現文件自動歸類?
4-3 如何自動解壓縮並刪除壓縮包
4-4 如何客製化群發微信訊息
4-5 如何讓程式持續正常運作
4-6 如何自動拉微信群
4-7 如何用物件導向實作切換工作空間
4-8 如何實現稍後閱讀提醒
4-9 如何自訂快捷鍵輸入
第5章 Python是資料分析
5-1 比較共享單車每季的平均騎乘時間
5-2 比較共享單車各類用戶的平均騎乘時間趨勢
5-3 比較共享單車各用戶類別的比例
5-4 統計共享單車不同使用者類別騎乘時間直方圖
5-5 統計共享單車各類用戶的季度騎行時間的分組長條圖
5-6 比較咖啡店各類飲品的數量與熱量
5-7 分析電子遊戲在各國的銷售量並使用堆疊長條圖呈現
5-8 分析神奇寶貝的變數關係數據
5-9 分析不同手機作業系統的流量使用情況
5-10 分析GP行情數值
5-11 按年度和地區分析全球幸福報告
5-12 幸福指數的等級分析
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