Python 函式庫語法範例字典
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商品描述
<內容簡介>
彙整最常使用的 Python 函式庫語法
功能索引 + 字母順序查詢,
隨查隨用, 快速解決問題！
Python 是近來非常熱門的程式語言, 原因之一就是具有豐富的標準函式庫及第三方套件可以使用, 用途涵蓋字串處理、數值計算、資料壓縮與封存、XML與 JSON 存取等層面。本書集合 Python 常用的函式及模組功能, 依用途分門別類, 提供詳細的使用說明、豐富的語法範例, 讓使用者可以在短時間內找到、學會函式的正確使用方式, 在撰寫程式時更加得心應手！
<本書特色>
● 依功能分類, 每個函式都以豐富範例實際演練用法
● 目錄上列有函式名稱與用途說明, 可依據名稱或是用途查詢
● 可依字母順序快速查詢想使用的函式功能
● 本書嚴選的模組功能包括：
argparse／array／base64／beautifulsoup4／bisect／bz2／collections／ConfigParser／csv／datetime／dateutil／decimal／doctest／email／enum／fnmatch／glob／gzip／heapg／io／itertools／json／logging／lxml／lzma／math／multiprocessing／openpyxl／os／pathlib／paramiko／pdb／Pillow／pprint／PyCrypto／pydoc／pytest／pytz／random／re／requests／shutil／statistics／subprocess／sys／tartile／tempfile／time／timeit／traceback／unicodedata／unittest／unittest.mock／urllib.parse／weakref／xml.etree.ElementTree／yaml／zipfile／zlib
● 適用 Python 3
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TQC+ Python 3.x 程式語言特訓教材2/e (2版)
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ISBN：9789865030247
■ 本書特色
「TQC+ 程式語言Python 3」係為TQC+ 軟體設計領域之程式語言認證能力鑑定，以實務操作方式進行認證，評核符合企業需求的新時代專業設計人才。亦為考核「程式設計專業人員」必備專業技能之一。
■ 內容簡介
本書遵循專業考科「TQC+ 程式語言Python 3」技能規範架構撰寫，符合鑑定的命題趨勢。
1.內容淺顯易懂，結合理論與實務，達到技術的傳承及表達，符合實務運用需求。
2.採由淺入深之安排，適合相關科系學生及有意進入此一領域人士之學習素材。
3.內容涵蓋Python程式語言各個層面，相關知識觀念和範例練習，能幫助及提升讀者對此領域的認識與了解。。
4.全書分有九章，包含「基本程式設計」、「選擇敘述」、「迴圈敘述」、「進階控制流程」、「函式」、「串列的運作」、「數組、集合以及詞典」、「字串運作」、「檔案與異常處理」等多項議題，建構Python程式語言基礎，習成將能靈活運用。
5.配合中華民國電腦技能基金會(http://www.csf.org.tw)測驗，一舉取得專業證照，讓您求學、求職更具競爭力。
6.「TQC+ 程式語言Python 3」認證題庫可至CODE JUDGER學習平台購買。http://www.codejudger.com
■ 目錄
Chapter 1 基本程式設計
Chapter 2 選擇敘述
Chapter 3 迴圈敘述
Chapter 4 進階控制流程
Chapter 5 函式
Chapter 6 串列
Chapter 7 數組、集合，以及詞典
Chapter 8 字串
Chapter 9 檔案與異常處理
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內容簡介
「TQC+ 網頁資料擷取與分析Python 3」係為TQC+ 軟體設計領域之程式語言認證能力鑑定，以實務操作方式進行認證，評核符合企業需求的新時代專業設計人才。亦為考核「程式設計專業人員」必備專業技能之一。
本書特色
1.內容淺顯易懂，結合理論與實務，達到技術的傳承及表達，符合實務運用需求。
2.涵蓋知識觀念和範例練習，作為培養網頁資料擷取與分析Python 3能力之最佳讀本。
3.本書分成五個部分，包含「Python與Anaconda」、「資料處理能力」、「網頁資料擷取與轉換」、「資料分析能力」、「資料視覺化能力」等多項議題，提供讀者最實用技巧，靈活運用Python網頁資料擷取與分析，為人才評鑑建立了公正客觀的參考標準。
4.配合中華民國電腦技能基金會(www.csf.org.tw)測驗流程，一舉取得專業證照，讓您求學、求職更具競爭力。
目錄
Chapter 0 Python 與Anaconda
0-1 高階語言使用現況
0-2 Python發展與特色
0-3 Anaconda軟體包
0-4 Jupyter Notebook
0-5 Spyder
0-6 Python第三方函式庫
Chapter 1 資料處理能力
1-1 PDF文件之轉換
1-2 CSV讀取與寫入
1-3 JSON讀取與寫入
1-4 XML讀取與寫入
1-5 SQLite資料庫之處理
綜合範例
Chapter 2 網頁資料擷取與轉換
2-1 Python存取網站方式
2-2 urllib與re
2-3 requests
2-4 BeautifulSoup
2-5 Selenium
綜合範例
Chapter 3 資料分析能力
3-1 Python資料分析概論
3-2 NumPy
3-3 Pandas
綜合範例
Chapter 4 資料視覺化能力
4-1 圖表之設定
4-2 各種圖表之呈現
4-3 圖表繪製其他技巧
綜合範例
附錄
習題參考解答
認證簡章
CODE JUDGER學習平台介紹
問題反應表
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TQC+ Python3.x機器學習基礎與應用特訓教材
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TQC+ Python3.x機器學習基礎與應用特訓教材
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作者：林英志-編
裝訂／頁數：平裝／368頁
規格：26cm*19cm*1.4cm (高/寬/厚)
版次：1
出版日：2021/03/24
中國圖書分類：電腦程式語言
內容簡介
本書遵循專業考科「TQC+ 人工智慧：機器學習 Python 3」技能規範架構撰寫，符合鑑定的命題趨勢。
本書範例題目內容為認證題型與命題方向之示範，正式測驗試題不以範例題目為限。
1.內容由淺入深，採循序漸進的方式建立您運用機器學習解決問題的基本概念，達到技術的傳承及表達，符合實務運用需求。
2.本書共有七個章節，包含「Python與機器學習」、「數據前處理」、「監督式學習：迴歸」、「監督式學習：分類」、「模型擬合、評估與超參數調校」、「非監督式學習：降維與分群」、「集成學習」、「機器學習應用」，帶領讀者快速從資料中自動分析獲得規律，並利用規律對未知資料進行預測與分類，是為實現人工智慧:機器學習實際表現之最佳讀本。
3.題庫練習 歡迎到雲端練功坊（https://cloud.csf.org.tw）來充電、練功。
4.配合中華民國電腦技能基金會（https://www.csf.org.tw）測驗，一舉取得專業證照，讓您求學、求職更具競爭力。
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■ 本書特色
本書範例題目內容為認證題型與命題方向之示範，正式測驗試題不以範例題目為限。
1.內容由淺入深，採循序漸進的方式建立您運用機器學習解決問題的基本概念，達到技術的傳承及表達，符合實務運用需求。
2.本書共有七個章節，包含「Python與機器學習」、「數據前處理」、「監督式學習：迴歸」、「監督式學習：分類」、「模型擬合、評估與超參數調校」、「非監督式學習：降維與分群」、「集成學習」、「機器學習應用」，帶領讀者快速從資料中自動分析獲得規律，並利用規律對未知資料進行預測與分類，是為實現人工智慧:機器學習實際表現之最佳讀本。
3.題庫練習 歡迎到雲端練功坊（https://cloud.csf.org.tw）來充電、練功。
4.配合中華民國電腦技能基金會（https://www.csf.org.tw）測驗，一舉取得專業證照，讓您求學、求職更具競爭力。
目錄
Chapter 0 Python與機器學習
0-1 Python發展與編寫環境
0-2 機器學習
0-3 機器學習使用Python
0-4 基礎數學與Python實作
0-5 小結
綜合範例
Chapter 0習題
Chapter 1 數據前處理
1-1 數據類型
1-2 遺漏值
1-3 切割數據集
1-4 異常值
1-5 選取重要特徵
1-6 小結
綜合範例
Chapter 1習題
Chapter 2 監督式學習：迴歸
2-1 線性迴歸
2-2 評估迴歸模型的效能
2-3 正規化的迴歸
2-4 處理非線性關係
2-5 小結
綜合範例
Chapter 2習題
Chapter 3 監督式學習：分類
3-1 迴歸vs分類
3-2 評估分類器的效能
3-3 邏輯斯迴歸
3-4 支援向量機
3-5 樸素貝氏分類
3-6 決策樹
3-8 小結
綜合範例
Chapter 3習題
3-7 K最近鄰
Chapter 4 模型擬合、評估與超參數調校
4-1 工作流程管道化
4-2 過擬合與欠擬合
4-3 評估模型效能
4-4 調校超參數
4-5 處理類別不平衡
4-6 小結
綜合範例
Chapter 4習題
Chapter 5 非監督式學習：降維與分群
5-1 主成分分析降維
5-2 k-means分群
5-3 階層式分群
5-4 DBSCAN分群
5-5 鄰近傳播分群
5-6 小結
綜合範例
Chapter 5習題
Chapter 6 集成學習
6-1 以袋裝法集思廣益
6-2 以提升法互補有無
6-3 以堆疊法兼容並蓄
6-4 小結
綜合範例
Chapter 6習題
Chapter 7 機器學習應用
7-1 自然語言處理
7-2 序列資料處理
7-3 小結
綜合範例
Chapter 7習題
附錄
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ISBN13：9789865027599
出版社：碁峰資訊
作者：林英志-編著;財團法人中華民國電腦技能基金會-總策劃
裝訂／頁數：平裝／368頁
規格：26cm*19cm*1.9cm (高/寬/厚)
出版日：2021/03/22
中國圖書分類：電腦程式語言
內容簡介
本書遵循專業考科「TQC+ 人工智慧：機器學習Python 3」技能規範架構撰寫，符合鑑定的命題趨勢。
1.內容由淺入深，採循序漸進的方式建立您運用機器學習解決問題的基本概念，達到技術的傳承及表達，符合實務運用需求。
2.本書共有七個章節，包含「Python與機器學習」、「數據前處理」、「監督式學習：迴歸」、「監督式學習：分類」、「模型擬合、評估與超參數調校」、「非監督式學習：降維與分群」、「集成學習」、「機器學習應用」，帶領讀者快速從資料中自動分析獲得規律，並利用規律對未知資料進行預測與分類，是為實現人工智慧:機器學習實際表現之最佳讀本。
3.題庫練習 歡迎到雲端練功坊（cloud.csf.org.tw）來充電、練功。
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目錄
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0-1 Python發展與編寫環境
0-2 機器學習
0-3 機器學習使用Python
0-4 基礎數學與Python實作
0-5 小結
綜合範例
Chapter 1 數據前處理
1-1 數據類型
1-2 遺漏值
1-3 切割數據集
1-4 異常值
1-5 選取重要特徵
1-6 小結
綜合範例
Chapter 2 監督式學習：迴歸
2-1 線性迴歸
2-2 評估迴歸模型的效能
2-3 正規化的迴歸
2-4 處理非線性關係
2-5 小結
綜合範例
Chapter 3 監督式學習：分類
3-1 迴歸vs分類
3-2 評估分類器的效能
3-3 邏輯斯迴歸
3-4 支援向量機
3-5 簡單貝氏分類器
3-6 決策樹
3-7 k最近鄰
3-8 小結
綜合範例
Chapter 4 模型擬合、評估與超參數調校
4-1 工作流程管道化
4-2 過擬合與欠擬合
4-3 評估模型效能
4-4 調校超參數
4-5 處理類別不平衡
4-6 小結
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Chapter 5 非監督式學習：降維與分群
5-1 主成份分析降維
5-2 k-means分群
5-3 階層式分群
5-4 DBSCAN分群
5-5 鄰近傳播分群
5-6 小結
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Chapter 6 集成學習
6.1 以袋裝法集思廣益
6.2 以提升法互補有無
6.3 以堆疊法兼容並蓄
Chapter 7 機器學習應用
7.1 自然語言處理
7.2 序列資料處理
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