这本书是关于数据科学的入门指南，包含了从数据获取到分析的全过程，通过实际案例讲解技术应用，并提供Python学习的建议。适合对编程感兴趣的非计算机专业学生和行业从业者阅读。



内容提要

视频导向图书这一创新形式，它结合传统图书与现代科技，让读者通过扫描二维码或使用增强现实技术，进入丰富的多媒体内容，提升阅读体验。所有本书读者可免费享用配套的增值内容，部分订阅内容也提供免费试看，用户在使用过程中遇到问题可以联系客服解决。



视频导向图书使用指南

第1章 入门导读

本书主要在Python环境Jupyter Notebook上运行，并推荐使用Anaconda集成套件进行安装。虽然大部分代码基于Python 3，但有些部分会涉及Python 2.x，因为某些软件包尚未完全支持新版本。解决环境设置后，建议从简单的词云任务开始，这将有助于初学者建立信心。



1.1 环境设置

书籍中关于Python数据探索分析的教程，包括词云制作、中文分词以及数据分析应用实例。通过简单的Python代码，读者可以学习到如何生成词云，并了解到如何优化其外观。前3章的内容涵盖了Python环境安装、文本处理、包使用、可视化技巧和基本的数据分析技能。此外，章节中还穿插了使用Python和R语言进行数据探索的实践案例，帮助读者深入理解数据分析的实际操作。



1.2 探索分析

在数据分析中获取数据的重要性及不同来源。首先，可以通过下载公开数据集，如CSV、JSON和XML格式的文件，并在Python环境中处理和可视化。其次，若网站提供API，可以使用Python读取并分析相关数据，例如阿里云的天气数据。最后，对于没有开放数据和API的网站，可以利用requests_html等工具进行网页抓取。这些方法旨在帮助研究者有效地获取和利用数据进行思考与探索。



1.3 数据获取

数据预处理在数据科学工作中的重要性，占去了大部分时间。许多分析需要结构化数据，但这些数据往往隐藏在非结构化的文本中。手动抽取和整理信息费时低效，第5章将介绍更简便的自动化方法来解决这个问题。



1.4 数据预处理

自然语言处理（NLP）的相关应用，如关键词提取和情感分析。通过阅读章节，可以学习如何使用Python进行文本情感倾向分析，并可视化舆情变化。此外，还涉及多维度情感特征分析以及使用R语言进行的案例研究。第6章涵盖了更深入的主题抽取、词嵌入和语义分析等话题，鼓励读者进一步探索。



1.5 自然语言处理

机器学习的基本概念和分类，包括监督学习、非监督学习和强化学习。监督学习中通过标注数据训练模型，如决策树应用于贷款审批辅助决策；非监督学习则处理无标签数据，如情感分析中的朴素贝叶斯模型。内容还涉及如何从大量文本中提取主题，展示了机器学习在实际问题解决中的应用。



1.6 机器学习

深度学习，这是一种使用深层神经网络的机器学习方法，相比传统方法，它需要更多数据和计算资源。应用包括语音识别、计算机视觉等。通过客户流失预警的例子，讲解了前馈神经网络的监督学习。还讲述了卷积神经网络在图像分类中的作用，并利用苹果公司的Turi Create进行迁移学习实践，即使数据有限也能实现高精度分类，同时解释了这种方法背后的原理。



1.7 深度学习

机器学习的理解和应用，从整体流程、选择实施模型、解释结果到数据集处理，旨在深入剖析概念和机制。通过梳理相关概念，帮助读者科学利用数据训练模型，准确完成任务，并学会有效沟通模型结果。强调在涉及健康、安全等领域时，理解模型学习过程的重要性，以增加人们对机器学习决策的信任。



1.8 机器学习进阶

Python深度学习的应用和学习方法。书中提供了关于如何将所学知识运用到个人的学习、工作和科研中的建议，并根据不同人群的学习特点分类指导。此外，还推荐了丰富的进一步学习资源，包括书籍和视频教程，旨在帮助读者更有效地入门数据科学。通过任务导向的学习方式，旨在提升读者的Python技能和数据分析效率。



1.9 答疑时间

第二章关于创建稳定运行环境的内容，这是数据科学工作的重要前提。章节详细讲解了如何安装Python的主要运行环境，设置和复制教程代码，并且提到了本书使用的在线学习工具和平台，为读者在学习过程中实践和复习提供了便利。



第2章 环境设置

Python运行环境Anaconda的安装步骤。首先，推荐在Windows 10系统上下载最新版本的Anaconda以确保安全性和软件兼容性。接着，使用Mozilla Firefox浏览器访问Anaconda下载页面，选择对应操作系统的64位或32位安装包。通过查询计算机属性确认系统类型后，下载.exe文件并运行安装程序。在安装过程中，接受许可协议，选择用户账户进行安装，并确定保存默认目录。安装完成后，通过开始菜单启动Anaconda，进一步使用Anaconda Prompt运行命令，如查看文件夹、切换路径和打开Jupyter Notebook等。



2.1 Python运行环境Anaconda的安装

在线运行Python代码的方法和需求。学习Python数据处理时，安装运行环境常成为难题，因为操作系统差异、编码不一致或套件路径混乱等问题可能导致代码无法正常执行。为解决此问题，提供了一种无需用户本地安装的直接运行环境方案。通过现代浏览器（如Chrome、Firefox等），用户可以访问mybinder.org链接，加载预设的GitHub代码仓库，从而在云端环境中即时运行和修改Python代码。这个环境基于JupyterLab，支持多种功能，如鼠标拖拽代码单元、多Notebook并行使用、Markdown实时渲染、文件浏览器及数据预览等。此外，还解释了mybinder如何将GitHub仓库转换为可执行环境的过程，包括准备包含源代码的Jupyter Notebook、定义软件依赖的environment.yml文件以及执行额外命令的postBuild脚本。整个过程利用Docker技术确保跨平台兼容性，并通过repo2docker工具构建Docker镜像。最后，讨论了mybinder的潜力应用，如教学实验远程化、自动化评分及基于开源工具的创业可能性。



2.2 在线运行Python代码

在mybinder上运行Python代码的局限性，如环境资源是共享的，非永久独占空间，且用户超过10分钟不活跃后会话会被关闭，导致改动丢失。因此，建议在本地复制Python运行环境，特别是当数据量大、安全性要求高或需要特殊硬件支持时。通过Pipenv工具，可以按照章节提供的步骤安装和配置环境，确保教程中的代码能在本地顺利运行。



2.3 复制运行环境

数据科学的探索分析章节，通过实例引导读者进入这个领域，如词云制作、中文文本分析等。章节中会讲解如何使用Python处理常见数据格式，并引入R语言辅助深入研究数据集，了解科研领域的现状。



第3章 探索分析

如何在Python环境中制作词云图的全过程。首先需要安装Python运行环境和WordCloud库，然后准备英文文本数据。通过Jupyter Notebook编写代码，读取文本内容并使用WordCloud包生成词云。虽然过程可能有警告，但不会影响词云的生成。最后展示的词云图能清晰显示单词频率，甚至可以反映出剧集主角的信息。



3.1 词云制作

中文文本词云制作的挑战和解决方法。与英文文本不同，中文没有明显的空格分隔词，使得自动化处理更为困难。为了解决这个问题，需要使用中文分词技术将文本拆分为独立的词语。文章中推荐了一款名为“结巴分词”的Python工具，它可以在本地免费进行中文分词。安装好工具后，通过读取和预处理中文文本数据，可以进一步制作词云。在生成词云时，可能会遇到字体不支持中文的问题，这时需要提供一个支持中文的字体文件，如simsun.ttf，以确保词云正确显示。通过这个过程，读者能体会到中文分词在处理中文文本中的重要性。



3.2 中文分词

Pandas是Python中用于数据处理和分析的重要工具。在Python生态系统的众多库中，数据交换有时会成为一项挑战。Pandas通过其简洁且高效的方法，能够轻松地处理各种格式的数据，如CSV、TSV、pickle以及JSON。

CSV（逗号分隔值）和TSV（制表符分隔值）是常见的文本数据交换格式，适用于简单的结构，但不支持存储复杂的列表或对象。例如，在情感分类任务中，如果需要保存分词结果这样的复杂信息，CSV和TSV就显得力不从心。

相比之下，pickle是一种二进制序列化格式，可以很好地保存Python对象，包括嵌套的列表和字典。然而，pickle并不适合跨平台或语言的数据交换，因为它依赖于特定的实现细节。

JSON（JavaScript Object Notation）作为一种轻量级的数据交换格式，越来越受到欢迎。它以文本形式表示数据，易于阅读和编写，同时也便于机器解析和生成。JSON支持丰富的数据类型，包括对象、数组、字符串、数字、布尔值和null，非常适合存储复杂的数据结构。

当需要与像torchtext这样的其他软件包进行数据交换时，使用Pandas处理JSON数据非常方便。通过设置适当的参数，如在读写操作中指定编码（例如"utf-8"以正确处理中文Unicode字符），Pandas能够有效地处理包含非ASCII字符的JSON数据。

总的来说，Pandas提供了一套强大的工具来处理各种数据格式，使得在Python生态系统的不同库之间进行数据交换变得更加顺畅。无论是CSV、TSV这样的简单文本格式，还是pickle和JSON这类更复杂的数据序列化方式，Pandas都能得心应手地处理。这大大提高了数据分析的效率，并降低了跨库工作的复杂性。

3.3 用Pandas存取和交换数据

如何使用Python读取和分析文本文件，包括从《三国演义》中提取人名并统计出现频率。通过Jupyter Notebook和mybinder运行代码示例，学习了打开、读取、操作文本数据以及处理编码问题的方法。还涉及将字符串分割成列表、遍历列表元素、计数字符串出现次数，并用字典存储结果进行可视化。



3.4 可视化《三国演义》人名与兵器出现频率

使用R语言进行数据探索的方法。在数据分析中，人们常花费大量时间清洗和分析数据，如处理缺失值和了解变量分布。传统上，这需要编写多条命令。但通过summarytools软件包，只需一行代码即可完成多项操作。首先，启动RStudio并创建新脚本。接着，安装tidyverse和summarytools库，并从网上读取数据到flights变量中。最后，使用dfSummary函数对数据进行总结，view函数展示结果。这样可以方便快捷地查看数据的统计信息、分布图以及缺失值情况。



3.5 用R语言快速探索数据集

使用Biblioshiny工具快速了解科研领域的方法。首先，通过这款一站式分析工具，可以方便地查看作者合作网络、文献年均被引趋势等信息。安装R和RStudio后，执行相关命令即可运行Biblioshiny。接着，获取目标期刊的文献数据，如MIS Quarterly，从Web of Science下载并处理为BibTeX格式。在Biblioshiny中加载数据，然后通过不同的分析功能，如Descriptive Analysis了解作者发文情况，Intellectual Structure评估文献重要性，以及Conceptual Structure和Thematic Map识别研究主题和趋势。这样，即便初入科研领域，也能借助Biblioshiny的直观界面和强大功能，高效地了解领域内的权威作者、关键文献及热门研究方向。



3.6 快速了解科研领域

第四章的内容，主要是关于数据获取的方法和技巧。这一章节将引导读者通过探索开放数据、网络数据的收集与分析，以及数据抓取，逐步建立起数据分析的基础，让对数据科学感兴趣的读者能够更有信心地开始自己的分析之旅。



第4章 数据获取

如何使用Python获取和处理开放数据集，包括CSV、JSON和XML格式。在Quandl平台上注册账户后，可以找到免费的经济和金融数据集。通过过滤器选择“免费”选项，用户可以查看并下载这些开放数据。章节中还提供了不同格式的数据示例供读者下载实践。



4.1 获取开放数据

在大数据时代，网络数据的收集和分析变得日益重要。然而，并非所有需要的数据都已整理并公开发布。这时，应用程序接口（API）提供了便利。网站通过API主动提供一个通道，用户可以描述所需数据，经过网站审核后，数据将直接发送给用户，无需自行抓取，从而降低了成本。

以阿里云云市场的天气查询API为例，我们可以了解如何使用Python调用API获取、分析和可视化数据。即使面对不同版本的Python和不熟悉的JSON格式，我们也能通过学习新工具包如requests和plotnine来解决问题，使得数据处理流程更为顺畅。

首先，在HTTP头部添加AppCode信息是至关重要的步骤。接下来，设置URL，payload（包含areaid和month值）以及headers。使用Python的requests库发起GET请求，将url、payload和headers作为参数传递。如果请求成功，返回码200表示访问成功。

此时，返回的内容将以JSON格式呈现。为了解析这些数据，我们需要引入Python的json包，并利用loads函数将二进制数据转换为可读的字典。一旦完成数据解析，我们就可以从结果中提取出关心的天气信息列表，从而实现获取和处理历史天气数据的目标。

进一步地，我们可以使用API来获取并分析不同城市的空气质量指数走势。这涉及到对比不同城市的数据，可能需要对可视化参数进行调整，以便更直观地展示对比结果。通过设置适当的图表类型、颜色方案以及轴标签等，我们能够创建出清晰且具有洞察力的可视化图像。

总的来说，API为数据收集和分析提供了强大的工具。借助于Python和其他相关库，我们可以轻松处理JSON格式的数据，并根据需要进行深入的分析和可视化。无论是在学术研究、商业决策还是个人兴趣探索中，掌握这些技能都能帮助我们更好地理解和利用网络上的海量信息。

4.2 利用API收集与分析网络数据

网络数据收集涉及多种手段，包括但不限于开放数据集的下载、API接口的数据读取以及通过爬虫技术对网页内容的抓取。其中，爬虫在搜索引擎索引构建中扮演重要角色，同时也被广泛应用到各类数据采集场景。Python作为一种强大的编程语言，为网页抓取提供了便利。例如，requests_html等工具包的存在使得用户无需深入理解HTML等底层技术，也能轻松解析网页内容、提取所需数据。

以一个实际案例说明，通过Python进行基础的网页抓取：首先，从目标网站获取初始信息，可能包括链接、文本等；然后，利用正则表达式或者BeautifulSoup等库对这些信息进行解析和筛选，定位到所需的数据；接着，可能需要处理动态加载的内容或者登录验证等问题，这通常涉及到更复杂的网络请求设置或模拟用户行为的操作；最后，将获取的数据整理成结构化的格式，如列表、字典，甚至转换为表格数据（如pandas DataFrame），便于后续的分析和存储。

在上述案例中，我们逐步调整抓取策略，适应页面结构的变化。最初可能只抓取到部分链接的内容，通过观察发现所有相关链接的共同特征——p标签内的内容，进而修改代码以获取全部相关链接的数据。最后，利用Pandas将数据整理成Excel格式，方便导出和进一步处理。

这段内容旨在展示Python在基础网页抓取中的应用，并鼓励读者尝试实践、拓展这一技能，以适应不同场景下的数据提取需求。同时，也提示了网络爬虫可能面临的挑战，如页面结构的动态变化、反爬策略等，需要持续学习和应对。

4.3 Python抓取数据

数据科学工作中，数据预处理的重要性，占到了大部分时间。上一章讲述了通过API、Python抓取网络数据和利用开放数据的方法。本章将深入讲解如何处理文本数据，使其结构化，还会涉及PDF和图像等非结构化数据的转化，展现数据预处理的挑战与魅力。



第5章 数据预处理

正则表达式在处理文本数据中的应用。日常工作中的大量文本信息抽取变得繁琐，正则表达式作为一种自动化工具，能帮助快速完成任务。通过一个简化的学生毕业去向统计例子，展示了如何使用正则表达式从包含人员姓名和去向的文本中提取结构化数据。用户可以通过在线工具regex101测试和调整正则表达式模式，然后在Python代码中应用这些模式，实现批量数据抽取并转换为表格格式，如Excel文件。这种方法尤其对处理大规模数据时效率显著，尽管对于小规模样例可能显得有些过度，但在面对海量信息时，其节省的时间价值不可估量。



5.1 使用正则表达式抽取文本结构化数据

Python为处理PDF文件提供了强大的工具。首先，确保你已经下载了所有必需的实验数据，包括代码和PDF样本。接下来，配置你的编程环境，确保安装了所有必要的库，如Jupyter Notebook、PDFMiner以及可能的数据分析工具Pandas。

启动Jupyter Notebook，开始编写Python脚本。利用PDFMiner库，你可以深入到PDF文件内部，提取出其中的文本内容。这个过程可能会抓取到一些重复或无关的信息，因此，接下来的一个重要步骤是整理这些数据。创建一个字典结构，以独特键值对的形式存储提取的文本信息。这样可以有效地避免内容重复，保持数据的整洁和唯一性。

一旦所有的PDF文本都被整理并存入字典，你就可以进一步分析了。Pandas库在这里大有裨益，它允许你轻松地将字典转换为数据框（DataFrame）。数据框是一种二维表格型的数据结构，非常适合进行数据分析、过滤、排序以及各种统计计算。

在这个数据框中，你可以根据需要对文本信息进行深入探索。例如，你可以计算某些关键词的出现频率，或者找出最常被提及的主题。如果你想要以视觉方式呈现这些分析结果，Pandas也支持直接生成柱状图。只需几行代码，你就能创建出清晰、直观的图表，展示PDF内容的各种统计特性。

通过这种方式，即使面对大量的PDF文档，你也能有效地提取关键信息，进行深入分析，并将结果可视化。这不仅能帮助你更好地理解文档的内容，也可能揭示出一些隐藏的模式或趋势，为你的决策提供有力的数据支持。

5.2 批量抽取PDF文本内容

Python教程详细介绍了如何批量压缩图片以适应微信公众号的大小限制。首先，文章指出在Markdown环境中编写包含多张图片的内容时，网络图片分享平台和富文本渲染工具如Md2All非常实用。然而，微信对单个图片的大小有严格的2MB上限，这给大尺寸图片的发布带来了挑战。

为解决这个问题，教程提供了一个Python脚本的解决方案。这个脚本会自动扫描指定目录下的图片，检查其文件大小。对于超过2MB的图片，它会保持原始宽高比进行压缩，并将结果保存到另一个目录，以便于在微信等平台上传和分享。教程特别强调了使用Python进行智能判断和自动化操作的能力，以及代码模块化和参数可调性的重要性。

通过这个实例，读者可以看到如何仅通过调整几个参数，就能让脚本适应不同平台的图片大小要求。这不仅展示了Python语言的强大功能，也提示我们在编写代码时应考虑其灵活性和扩展性，以应对不断变化的需求和环境。

5.3 智能批量压缩图片

在安装Python软件包时遇到错误的处理方法。通过一个命令行转PDF为词云的例子，讲解了当安装失败时，应如何有效地解决问题。首先不应立即放弃，而是尝试理解错误背后的原因。例如，检查系统依赖条件，如操作系统所需的特定版本的依赖包或编译工具。如果问题依然存在，可以考虑简化问题，探索其他可能的解决方案，或者寻找替代的软件包来实现相同的功能。作者强调了运用“第一性原理”思考的重要性，即不纠结于表面的错误信息，而是关注问题的本质需求，做出明智和高效的选择。通过这个过程，读者不仅学到如何解决特定的技术问题，也学会了在面对复杂情况时保持冷静，从本质出发解决问题的思维方式。



5.4 安装Python软件包遇错误，怎么办？

自然语言处理是计算机科学和人工智能领域的重要分支，它研究人与计算机之间通过自然语言有效沟通的方法。章节中提到了分词、正则表达式等简单应用，并将深入探讨中文关键词提取、情感分析等实际案例，展现自然语言处理在分析中的应用。



第6章 自然语言处理

如何使用Python从长篇中文文本中提取关键词的方法。首先提到中文文本可能存在的编码问题，建议在Jupyter Notebook环境中新建文本文件来避免乱码。然后展示了通过结巴分词工具和几行代码实现关键词提取的过程，包括使用TF-IDF和TextRank两种方法，并展示了各自的输出结果。最后简要介绍了TF-IDF和TextRank这两种算法的基本原理，为后续深入理解关键词提取提供了基础。



6.1 提取中文关键词

情感分析在多个领域的广泛应用，如商品评论分析、电影推荐和股市预测等。它通过自然语言处理技术解析文本中的主观信息，帮助我们理解文本背后的情感色彩。尽管情感分析看似复杂，但其实现起来并不困难。通过安装必要的Python包，如SnowNLP和TextBlob，我们可以轻松地对大量文本进行情感分析。例如，使用TextBlob，我们可以对英文文本进行句式划分，并获取每句话的情感极性。对于中文文本，则可以借助SnowNLP实现分词、词性标注以及情感分析等功能。然而，情感分析并非无懈可击，它可能会受到上下文和背景知识缺乏的影响，导致判断准确性下降。因此，在使用情感分析工具时，需要考虑其适用范围，并可能需要对工具进行针对性的训练以提高性能。



6.2 情感分析

如何利用Python对餐厅评论数据进行情感分析并将其在时间轴上可视化的方法。首先获取评论和发布时间数据，然后使用SnowNLP工具进行情感分析，得到一个0到1之间的数值表示正面情感的可能性。通过定义函数批量处理所有评论，将结果存入新的数据列中。接着计算平均值和中位数，了解顾客整体评价趋势。最后利用ggplot库绘制时间序列图，直观展示情感变化，便于发现异常点，进一步分析可能的问题。虽然自动化工具有助于快速定位问题，但自然语言理解的复杂性仍需人工辅助以提高分析准确性。



6.3 评论数据情感分析的时间序列可视化

技术分析在选择影视剧中的应用日益重要。尽管Netflix、亚马逊和豆瓣等流媒体平台提供推荐服务，但基于用户数据的算法可能不够精准。此时，情绪分析的价值就显现出来，它能深入剖析故事的情感波动，帮助观众根据个人喜好和即时心情挑选影视作品。

要进行剧本情感分析，首先得获取包含剧情信息的文本资料，比如电影剧本或字幕。接下来，借助情绪词典，如加拿大国家研究委员会发布的情绪属性（包括愤怒、期待等），对这些文本进行深入的情绪挖掘。通过跟踪和理解故事中情绪的起伏变化，我们可以评估一部作品是否引人入胜，情节是否紧凑。

文章还详细介绍了如何利用Python进行数据预处理，以及使用R语言进行情绪分析和结果可视化。安装必要的软件包后，加载如dplyr、ggplot2等用于数据分析和绘图的R库。然后，对文本数据进行清洗，包括去除标点符号、转换为小写，并可能需要执行词干提取或词形还原操作。

在进行情感分析时，我们通常会遇到停用词（如“the”、“is”等常见但不包含太多信息的词汇）的问题。这些词可能会干扰我们的分析结果。因此，在计算情绪得分之前，我们需要创建并应用一个自定义的停用词列表，以确保我们的分析专注于那些真正反映情感的关键词汇。

通过上述步骤，我们可以生成一系列图表，清晰地展示出剧本中不同情绪的分布情况。如果发现某些情绪的分布异常，可能需要进一步检查数据处理过程，比如是否正确移除了停用词。通过对这些细节的关注和调整，我们能逐步优化分析结果，得出更准确、更有洞察力的情绪分布图。

利用R语言的强大功能进行数据分析，不仅有助于影视作品的选择，还能为剧本创作、电影制作提供有价值的反馈。通过深入理解观众可能对不同情感反应的喜好，创作者可以更好地调整故事结构，提升作品的情感吸引力。

6.4 对故事情节做情绪分析

Python中的spaCy是一个强大的工业级软件包，适用于复杂的文本分析任务。它展示了基本功能如词性标注、命名实体识别、依赖关系解析以及词嵌入的计算和可视化。利用spaCy，用户能深入分析文本语法与语义，并通过丰富的文档资源学习高级特性。章节鼓励读者实践探索，扩展工具箱适应科技发展。

电视剧《Friends》由Bright/ Kauffman/ Crane Productions和Warner Bros. Television联合制作。初期执行制片人包括Kevin S. Bright、Kauffman及Crane。内容揭示了这部流行sitcom幕后创作团队的详细信息。

6.5 spaCy与词嵌入

机器学习在自然语言处理中的应用，旨在让计算机提供更智能的服务。通过研究人类的学习行为，机器学习能获取新知识、改善性能。本章将讲解决策树算法如何辅助决策，以及如何利用标注数据进行精准的情感分析和文本主题挖掘，让机器学习的神秘面纱逐渐揭开。



第7章 机器学习

机器学习在决策支持中的应用尤其体现在贷款风险评估中。首先，对数据各项指标如贷款级别、受雇年限和贷款安全等有深入理解是至关重要的。接下来，我们利用决策树模型剖析这些特征，挖掘潜在规律，形成决策策略。

面对庞大数据量，机器学习展现出强大潜力。通过运用适当的算法，我们可以从海量信息中提取有价值的知识，用于预测新申请的贷款风险。例如，在这个例子中，我们构建了一个决策树模型，它能对新的贷款申请进行风险评估，并作出判断。然而，模型在测试集上的准确率只有约60%，这说明模型还有优化的空间。

尽管初步结果表明模型能够识别出一部分高风险的贷款申请，但60%的准确率意味着还有一部分风险被低估或者误判。这可能是由于数据本身的问题，如噪声、缺失值或不平衡分布，也可能是模型选择不当或参数设置不合理。为了提升预测的准确性，我们需要深入研究这些问题，并寻找相应的解决方案。

可能的优化策略包括但不限于：对数据进行预处理，例如填充缺失值、异常值检测和标准化；尝试不同的模型，比如随机森林、支持向量机或者神经网络，看是否能提高性能；调整模型参数，通过交叉验证找到最优解；使用集成学习方法，如bagging或boosting，来结合多个模型的预测结果，通常可以得到比单个模型更好的性能。

优化过程可能需要反复试验和迭代，但这是提升模型性能、实现更准确预测的关键步骤。只有不断学习、改进，我们的模型才能更好地适应现实世界的复杂性和变化性，提供更有价值的决策支持。

7.1 机器学习做决策支持

Python和机器学习在中文文本情感分类中的应用涉及一系列步骤。首先，通过网络爬虫收集餐厅评论数据，这些数据包含评星（1-5星）和评论文本，是后续分析的关键信息来源。为了简化情感标签，将评星分为两类：1-2星代表负面评价，而4-5星则表示正面反馈。

处理中文文本时，首要任务是对评论进行分词，这有助于理解每个词汇的含义及其在句子中的作用。这里推荐使用结巴分词工具，它能高效地对文本进行拆解。接下来，为了消除无意义或频繁出现的词语带来的噪音，需要移除停用词。停用词通常包括虚词等不直接影响语义的词。可以借助第三方提供的中文停用词表来完成这项工作。

数据预处理后，将进入特征提取阶段。使用CountVectorizer将文本转化为数值型向量，每个元素代表一个词语在评论中的出现频率。为了进一步优化模型，可以设定过滤规则，例如移除过于常见或罕见的词汇、数字等，以生成更为精简且具有代表性的特征矩阵。

特征矩阵生成后，选择合适的机器学习算法进行分类。多项式朴素贝叶斯是处理文本数据的有效方法之一。在这个阶段，利用Python中的管道工具（如sklearn的Pipeline）将预处理、特征提取和模型训练步骤整合在一起，以提高工作效率。

为了评估模型性能并优化参数，通常会采用交叉验证技术，通过在不同子集上反复训练和测试模型来计算平均准确率或其他性能指标。此外，还可以与其他情感分析工具如SnowNLP进行比较，以验证所训练模型在实际应用中的效果。

综上所述，运用Python和机器学习对中文评论进行情感分类的过程包括数据收集、文本预处理、特征提取、模型选择与训练、性能评估等多个环节。通过精心设计的流程和合适的技术手段，可以构建出准确且高效的中文情感分析系统。

7.2 中文文本情感分类模型

在信息爆炸的时代，人们常常需要阅读海量文章来获取知识。为了更高效地理解和分析这些内容，我们可以利用Python和LDA（Latent Dirichlet Allocation）方法来进行大规模文章的主题抽取。首先，通过编写爬虫程序，我们从数据科学类的微信公众号中抓取了1000多篇文章作为数据源。

接下来，使用Python的数据处理库Pandas对文本进行预处理。这包括分词，确保所有字符都符合特定编码设定。对于中文文本，我们可以借助jieba工具进行分词处理。为了将文本转换为机器可读的格式，我们利用TfidfVectorizer将文本向量化。在这个过程中，设置抽取前1000个最频繁出现的词语作为最重要的特征关键词。

然后，引入LatentDirichletAllocation库来实现LDA模型。设定5个主题进行初步分类，这样可以让文章内容被归入不同的类别中。虽然这个过程可能需要一些时间，并且在运行过程中Jupyter Notebook可能会暂时无响应，但最终我们会得到一个表示模型的输出。

为了更好地分析结果，我们可以可视化这些主题，以便观察文章之间的关联性和模式。对于英文文本，这一步通常比较顺利；但对于中文，由于语言特性，可能还需要额外处理停用词（如“的”、“和”等常见词汇），以减少对主题提取的影响。在实际应用中，加入停用词处理是优化模型性能的重要步骤。

LDA方法的核心在于它能捕捉到文本中的潜在语义结构，即使我们不完全理解其背后的复杂概率模型，也能利用这一工具进行有效的主题分析。这种方法的实用性和灵活性使得它成为信息提取和文本挖掘领域的有力工具。

通过上述步骤，我们可以将大量文章的主题进行系统化整理，从而帮助读者快速定位感兴趣的内容，或者为研究者提供数据驱动的洞察。尽管LDA有一些局限性，比如对长篇大论的文章处理可能不够理想，但它依然是一个强大且易于上手的文本分析工具。在实际应用中，结合其他自然语言处理技术（如词嵌入、命名实体识别等），可以进一步提升主题抽取的准确性和效率。

7.3 从海量文章中抽取主题

深度学习作为机器学习的关键部分，目标是推动人工智能的发展。它借鉴人脑的神经网络模型来提升数据分析效率，特别是在图像识别上。本章将引领读者探索流行深度学习结构，如CNN、RNN，理解迁移学习，并通过TensorFlow、Turi Create等框架实践预测、图像识别和数据分类任务。



第8章 深度学习

数据分析在银行领域中扮演着关键角色，特别是在预测客户流失方面。要实现这一目标，首先需要明确任务的性质——利用已有数据来预测客户的流失情况，这属于监督学习问题。接下来，搭建合适的运行环境至关重要，包括创建文件夹、下载数据集以及启动Jupyter Notebook。

数据清理是后续分析的基础。在这个阶段，我们需要识别并保留与客户流失密切相关的特征，例如信用分数、地理位置、性别和年龄等。对于分类数据，如性别或地理位置，需要转换为数值形式以便于机器学习算法处理。为此，可以利用LabelEncoder将字符串类型的特征编码为整数，OneHotEncoder则用于创建虚拟列来表示类别变量。

在数据清理完成后，接下来的任务是将数据划分为训练集和测试集，通常比例为80%的训练数据和20%的测试数据。这样做的目的是确保模型能够对未见过的数据进行泛化预测。然后，使用StandardScaler对数据进行标准化处理，以平衡不同特征的影响，优化模型学习效果。

选择合适的机器学习算法来训练模型是关键步骤之一。这里，我们选择了决策树算法作为起点。通过scikit-learn库，我们将数据转换为标准化后的特征矩阵，并用决策树模型进行训练。在测试集上进行预测后，使用classification_report评估模型性能，结果显示决策树的准确率为0.81，召回率为0.80，F1分数为0.81，表明模型具有一定的预测能力。

然而，为了进一步提升准确性，可以考虑调整参数或尝试其他机器学习方法。例如，深度学习在许多领域中表现出了强大的预测能力。因此，我们引入了深度学习模型来预测客户流失情况。通过构建和训练适当的神经网络架构，我们发现深度学习模型能够有效地预测客户流失，尽管相对于决策树算法的提升可能并不显著。

值得注意的是，即使只有1%的性能提升，在某些领域中也可能带来巨大的商业价值。因此，不断探索和优化预测模型是银行持续改进其服务、增强竞争力的重要途径。通过数据分析与机器学习技术的结合，银行能够更精准地识别潜在流失客户，从而采取针对性的策略来挽留他们，最终实现业务增长和客户满意度的提升。

8.1 如何锁定即将流失的客户

Python编程环境下，动物图像识别的实现是一项具有挑战性的任务。人类凭借直观认知能轻松分辨猫与狗，但将这种辨别规则转化为计算机理解的形式却不易。这时，机器学习技术如Turi Create框架便大显身手，它允许计算机通过学习大量样本自行构建模型进行图像分类。

书中以识别马和羊的图片为例，详述了从准备数据集、配置运行环境到使用Turi Create训练模型并评估性能的全过程。即使仅有100多张图片作为训练素材，模型在未见过的测试图片上也能展现出高精度的识别能力，这足以证明方法的有效性。

值得注意的是，尽管教程可能没有深入探讨所有细节，比如如何获取图像数据、预处理步骤以及自定义卷积网络的设计，但读者完全可以通过实践和进一步学习来深化理解。实际上，许多高级主题如计算量优化、模式特征抓取，特别是迁移学习的运用，都对模型性能的提升起到了关键作用。

Turi Create支持构建深度卷积神经网络，例如有的网络可能包含多达50层，即使在大规模数据集上训练，其表现也能超越人类。这背后体现了现代计算机科学和人工智能领域的强大实力，同时也揭示了未来技术发展的无限可能。

总的来说，借助Python编程环境和机器学习工具如Turi Create，我们不仅能实现动物图像的自动识别，还能深入理解模型的工作原理，并通过实践不断优化和改进。这是一个既富有挑战性又充满探索乐趣的过程，值得每个对人工智能感兴趣的人投入时间和精力去体验和研究。

8.2 识别动物图像

如何使用Python的Turi Create库寻找大量图像中与指定图像最相似的图片。首先，需要准备包含多幅图像的数据集，并通过Turi Create加载和处理这些图像。然后，创建一个图像相似度模型，该模型会自动进行预处理，如调整图像尺寸和提取特征。接下来，你可以使用这个模型查询最接近给定图像的其他图片。系统会返回一个结果列表，包含与查询图像相似的图片及其相似度评分。通过这种方式，即使在没有互联网搜索的情况下，也能在本地的大型图像库中找到相似的图像，这对于科研等私有数据集的应用非常有用。



8.3 寻找近似图像

如何理解卷积神经网络的关键知识。通过板书和视频讲解，深入浅出地阐述了深度神经网络的结构、神经元的工作原理、模型训练方法、超参数调整、卷积神经网络的基本原理以及迁移学习的应用。此外，还通过对比简单的图像识别模型与客户流失预判模型，帮助学生降低理解难度，最终使他们能掌握卷积神经网络的基础知识。对于仍感困惑的读者，建议重新观看视频以加深理解。



8.4 如何理解卷积神经网络

循环神经网络处理序列数据（如文本）的原理。通过一个通俗易懂的故事，解释了循环神经网络的作用、特点和结构，帮助理解其在深度学习中的应用，即使不深入了解算法实现细节，也能运用相关框架进行自然语言处理任务。



8.5 如何理解循环神经网络

理解中文文本分类的基本概念是至关重要的，特别要强调循环神经网络（RNN）的作用。在着手处理实际问题之前，确保你已对环境做好准备：安装必要的库，例如用于深度学习的Keras，以及获取相关数据，如餐厅点评。

对于数据预处理，分词是首要步骤，这通常可以通过jieba等工具实现。接着，清洗文本以移除无关字符或停用词，并可能需要进行一些标准化处理，比如转换为小写。最后，将文本转化为模型可以理解的格式，例如词袋模型或词嵌入。

在构建RNN模型时，使用预训练的词嵌入（如Word2Vec或GloVe）可以加速学习过程并提高性能。将这些嵌入作为模型的输入层，并冻结该层以保持预训练知识不变，这是常见的做法。然后，添加一个或多个隐藏层来学习更高层次的特征表示，最后连接到输出层进行分类。

在训练过程中，应用预训练词嵌入矩阵，并冻结该层。观察训练和验证集上的准确率与损失值可以帮助评估模型性能。如果发现过拟合（即在训练数据上表现良好但在未见过的数据上较差），可能需要收集更多数据、调整模型复杂度或使用正则化技术。

可视化训练过程中的指标有助于理解模型学习情况，例如绘制准确率和损失随时间变化的曲线图。这不仅可以帮助识别过拟合，还能提示何时停止训练以防止过早剪枝。

总之，处理中文文本分类问题涉及一系列步骤：数据预处理、构建RNN模型、应用预训练词嵌入、训练模型并监控性能。通过不断迭代和优化这些步骤，可以逐步提高模型的准确性和泛化能力。

8.6 循环神经网络实现中文文本分类

通过分析Waze导航软件的用户提交路况信息，我们能从交通事件开放数据中提取出包括交通拥堵在内的多种事件类型。特别关注大型和超大型交通拥堵，并将其他非拥堵事件作为对照组。问题被转化为：能否根据过去30分钟的事件序列预测后续是否会发生严重交通拥堵。为了解决这个问题，我们使用Python、Keras和循环神经网络构建了一个分类模型。

首先，我们观察到最长事件列表的长度为84。接着，我们将事件名称转换为数字编号以方便处理，并创建一个函数将事件列表映射到对应的编号列表。在测试这个函数后，我们开始处理数据集中的事件类型，将其转换为事件序号。通过填充0来确保所有输入序列具有相同的长度。同时，我们将分类标记存储并打乱数据顺序，以便于训练和验证数据的划分。最后，我们提取80%的数据用于训练，剩余20%用于验证，并构建了一个循环神经网络模型处理这些序列数据。

在构建模型时，我们最初设置嵌入矩阵为不可训练，这虽然得到了65%至75%的准确率，但模型稳定性较差。于是，我们允许嵌入矩阵在训练中调整，这提高了模型的稳定性和预测精度。然而，这也导致了过拟合的问题。为解决这个问题，我们在数据量不足时采用了防止过拟合的策略。

这个循环神经网络模型应用于交通管理部门具有巨大潜力，它能预测严重交通拥堵事件，准确率约75%，有助于管理部门提前采取干预措施。此外，我们还分享了关于序列数据使用循环神经网络分类预测、定类数据嵌入表示优化方法的知识，以及在处理各类序列数据任务时防止过拟合的策略。

通过这种方法，我们可以更有效地分析交通状况，为城市规划和交通管理提供有力的数据支持。这不仅有助于提高道路通行效率，减少交通事故，还能提升公众对交通服务的满意度。未来，随着更多实时数据的接入和模型性能的优化，我们期待这类技术在智能交通领域发挥更大的作用。

8.7 循环神经网络预测严重交通拥堵

TensorFlow神经网络框架在表格数据分类中的应用介绍。由于TFLearn更新暂停，与Keras的集成使得TensorFlow成为更活跃的选择。以银行客户流失预测为例，展示如何使用TensorFlow 2.0构建神经网络模型。数据集包含欧洲区银行客户的年龄、性别等特征及流失标签。

首先，环境配置阶段安装了Keras和TensorFlow库，并利用Pandas处理CSV文件。接着，设定随机种子，将数据集划分为训练集、验证集和测试集。对数值型和类别型特征进行预处理，这是特征工程的一部分。

模型构建使用Keras的高级API，设计了一个简单的深度神经网络，包括优化器（用于更新权重）、损失函数（衡量预测与实际之间的差距）以及评估指标（如准确率）。训练过程中，模型在验证集上实现了约80%的准确率，显示出一定的预测能力。然而，作者暗示这可能并不全面，建议关注F1分数和混淆矩阵。

章节目标是让读者掌握处理表格数据分类任务的方法，并鼓励深入探究潜在问题，比如学习过程中的指标停滞不前，这可能意味着模型并未有效学习。通过这个例子，读者不仅学会了如何使用TensorFlow进行分类，还被引导去思考和解决模型性能的问题。

8.8 用TensorFlow神经网络分类表格数据

机器学习中数据预处理的关键步骤——归一化的重要性。在之前的数据分类任务中，模型预测结果不理想，发现模型倾向于将所有结果预测为0。通过分析，问题出在数值型特征没有进行归一化处理。归一化是让不同特征的值具有相似分布范围的过程，这对于使用梯度下降法优化的机器学习模型至关重要。因为数据分布差异大可能导致参数调整困难，使模型停滞不前。通过在代码中添加归一化步骤，训练过程得到改善，分类报告和混淆矩阵显示模型开始正确预测部分结果，尽管性能仍有提升空间。这一章强调了预处理阶段对模型学习效果的影响，并展示了如何在TensorFlow 2.0中实现归一化。



8.9 你的机器“不肯”学习，怎么办？

机器学习进阶章节的内容，该章旨在深入解释和应用机器学习，特别针对二元分类任务，详细阐述了机器学习的完整过程、重要概念和实用技巧。通过本章，读者将更好地理解如何分析和解读学习结果，以及如何更科学地选择和利用数据集进行训练，从而深化对机器学习的理解和实践能力。



第9章 机器学习进阶

在机器学习的范畴中，二元分类任务扮演着关键角色，涵盖了诸如图像物体识别、情感分析以及贷款决定等领域。此类问题被归类为监督学习，其背后的核心是依赖于标记过的数据集来驱动模型的学习过程。然而，这个数据收集和标注阶段往往耗时且需要专业知识，因为它涉及到对每个样本进行人工分类。

模型的构建目标在于通过剖析输入数据的特性，将其转化为一个决定性的标量值，从而实现分类。理想情况下，模型应具备出色的区分能力，能够准确地区分正负样本，同时最大限度地减少误判。在处理不同类型的数据时，如结构化数据和图像数据，策略也会有所不同。

对于结构化数据，可能需要应用特定的特征提取技术来挖掘潜在的信息；而对于图像数据，则可能依赖于卷积神经网络（CNN）等深度学习模型来解析复杂的视觉模式。在这个过程中，选择合适的框架至关重要。例如，在进行深度学习任务时，相比于基础的工具，如Turi Create或Keras这样的高级框架更能提供强大的支持。

Turi Create以其用户友好的界面和便捷的操作而受到欢迎，特别适合那些对深度学习不熟悉或者需要快速原型开发的用户。相比之下，Keras则因其灵活性和对复杂神经网络结构的支持，成为了深度学习研究者的首选工具。值得注意的是，深度学习模型往往对计算资源有较高需求，特别是图形处理器（GPU）。为了降低硬件成本，租赁GPU服务可能是一个经济有效的解决方案。

总的来说，二元分类任务在机器学习中占据重要地位，并且需要合适的数据处理策略、选择恰当的框架以及合理的硬件配置来确保模型的性能和效率。尽管这个过程可能涉及复杂的技术细节，但通过精心的设计和实施，我们可以构建出强大而准确的分类系统，为各种实际问题提供解决方案。

9.1 二元分类任务

在健康信息研究中，构建高准确率模型并不足以解决问题。医生需要理解模型的理论依据，才能采纳其结果。詹姆斯·亨德勒教授通过提供描述性统计图表，如年龄与二次入院关系的散点图，使医生们意识到以往决策的误区，从而改进了他们的诊疗行为。这表明，简单明了的解释比高技术含量的模型更能发挥实际作用。机器学习的目标不仅是追求准确率，还应注重结果的沟通和解释，特别是在决策支持领域，如医疗健康，因为误判的成本极高。



9.2 有效沟通机器学习结果

机器学习中训练集、验证集和测试集的使用方法和重要性。训练集用于模型的学习，验证集用于调优超参数，测试集则是评估模型性能的关键。作者强调了正确使用数据集的重要性，指出在对比模型效果时，只能在同一测试集上进行，且数据集应公开以保证研究的可重复性。对于未提供完整信息的研究，建议独立复现并使用相同的测试集进行比较。最后，讨论了训练集、验证集划分策略的选择，并提出思考题让读者进一步理解这些概念。



9.3 机器学习中的训练集、验证集和测试集

第10章的内容，主要是为读者提供在应用数据科学方法时遇到问题的解决策略，旨在帮助大家利用数据科学推动科研工作，并为今后的数据科学学习指明方向。这一章将解答你在实践中可能遇到的各种困难，让数据科学更好地服务于你的研究。



第10章 答疑时间

在学习Python编程时，新手可能会遇到各种问题。当他们按照示例代码（即“葫芦”）操作顺利后，尝试将所学应用到个性化项目（即“画瓢”）中时，往往会遭遇挑战。这时，他们可能需要寻找不同的资源或方法来解决问题，就像再次“找葫芦”。

面对编程错误，首要步骤是确定出错的位置。通过逐步测试代码的不同部分，可以更精确地定位问题所在。同时，错误信息的末尾通常会提供一些线索，有助于理解问题的本质。切记，不要忽视这些提示。

在解决问题的过程中，利用已有的软件包是非常有用的策略。可以根据项目需求找到相关的工具，并参考其官方文档和样例代码来学习如何使用。注释在这个过程中也起着关键作用，它们可以帮助我们理解代码的功能和工作原理。

遇到难题时，记录下来并定期回顾是一个很好的习惯。当你在解决问题时，尽可能提供详尽的信息，无论是向他人寻求帮助还是在网上搜索解决方案。清晰、具体的问题描述有助于他人更好地理解你的困境，并给出有效的建议。

同时，不断提升自己的专业技能是必不可少的。随着技术的不断发展，新的编程概念和工具不断涌现。保持学习的热情，勇于接受挑战，将使你能够应对更复杂的问题。

总的来说，Python编程的学习过程中充满了探索和解决问题的乐趣。遇到困难时，不要气馁，利用已有的资源，积极寻求帮助，并持续提升自己的技能。每一次的挫折都是成长的机会，每一步的努力都会让你离目标更近一步。

10.1 Python编程遇到问题怎么办？

学习Python的高效路径，根据个人自律能力分为三种：对于自律性较差的人，推荐在Coursera上跟随查尔斯·塞弗伦斯的“编程入门”课程，有明确的时间表和严格的标准保证学习进度；对于自律性尚可的人，DataCamp平台提供无需环境配置的在线课程，短小精悍且反馈及时，适合自主学习；对于自律性强的人，可以选择自学使用口碑良好的教材，如《笨办法学Python》，通过实践不断巩固知识。强调了记忆的重要性，即使完成学习，也需要通过实践应用来防止遗忘，鼓励持续迭代和提高。



10.2 如何高效学Python？

如何高效学习数据科学的方法。首先，要以目标为导向，明确自己需要解决的问题或完成的任务，然后针对该目标选择和学习相关的知识和技能。如果还没有明确的目标，可以通过案例学习和实践项目来积累经验。其次，学习时不必追求过于深入的细节，尤其是对于工具包的使用，理解基本操作和参数调整即可。重要的是掌握基础知识，如编程、数学和英语。最后，强调了协作的重要性，通过与他人交流、分享经验和资源，可以更有效地学习和解决问题。在这个过程中，不断更新认知，利用搜索引擎、问答平台和社交媒体寻找帮助，并尝试主动帮助他人，将自己融入到更大的协作系统中，从而实现个人知识和技能的提升。



10.3 如何高效学习数据科学？

数据科学入门后的发展路径，提出了三种学习方式：实践中学习、教学中学习和传播中学习。实践中学习强调通过解决现实世界任务来磨炼技能；教学中学习则认为通过讲解知识给他人可以深化理解，同时建立专业声誉；传播中学习则是通过分享经验和教学内容，扩大社会影响力，提升个人品牌。这三种方式有助于构建多重网络，实现能力与价值的非线性增长。



数亦有道