| 作者 |
| 成立明 胡书敏 黄勇 王宇韬 钱妍竹 |
| 丛书名 |
| 出版社 |
| 机械工业出版社 |
| ISBN |
| 9782011181412 |
| 简要 |
| 简介 |
| 内容简介书籍计算机书籍 ---------------------------Python爬虫、数据分析与可视化：工具详解与案例实战--------------------------- 全书共13章。第1~4章为基础篇，主要讲述Python基础知识、Python数据结构、面向对象程序设计思想，Python异常处理和读写文件的技巧；第5~7章为数据分析的工具篇，主要讲述Numpy库、Pandas库和Matplotlib库的基本功能和应用；第8章和第9章为“数据分析高级技能篇”，主要讲述通过爬取技术博客案例、基于Scrapy爬虫框架的实用技巧、数据分析的常用方法，如Python连接操作数据库的相关技能，基于时间序列、概率分析、推断统计和回归分析方法的数学分析方法；第10~13章为“综合案例篇”，主要讲述二手房数据分析案例、股票数据分析案例以及基于Sklearn库的机器学习相关实践。 ---------------------------Python大数据分析与机器学习商业案例实战--------------------------- 大数据分析与机器学习技术已成为各行各业实现数字化变革的关键驱动力。本书以功能强大且较易上手的Python语言为编程环境，全面讲解了大数据分析与机器学习技术的商业应用实战。 全书共16章，讲解了线性回归模型、逻辑回归模型、决策树模型、朴素贝叶斯模型、K近邻算法模型、随机森林模型、AdaBoost与GBDT模型、XGBoost与LightGBM模型、PCA（主成分分析）模型、聚类与分群模型（KMeans与DBSCAN算法）、协同过滤算法模型、Apriori关联分析模型、神经网络模型等十余种机器学习模型的原理和代码实现，每种模型都配有一到两个典型案例，涵盖金融、营销、医疗、社会科学、企业办公与管理等多个领域。 本书适合具备一定数学知识和编程基础、希望快速在工作中应用大数据分析与机器学习技术的读者阅读，也适合Python编程爱好者或对大数据分析与机器学习技术感兴趣的读者参考。 |
| 目录 |
---------------------------Python爬虫、数据分析与可视化：工具详解与案例实战--------------------------- 前言 第1章 Python编程基础 1 1.1 搭建Python开发环境 1 1.1.1 安装Python解释器 1 1.1.2 安装Python第三方开发包 2 1.1.3 在PyCharm里新建项目和文件 3 1.1.4 在PyCharm里更换Python解释器 5 1.2 实践Python基本语法 5 1.2.1 针对基本数据类型的操作 6 1.2.2 针对字符串的操作 7 1.2.3 多行注释与引入中文 8 1.2.4 条件分支语句 9 1.2.5 循环操作语句 9 1.2.6 break和continue的用法 10 1.2.7 格式化输出语句 11 1.3 定义和调用函数 11 1.4 return的重要性——函数的递归调用 12 1.5 熟悉函数的特殊写法 13 1.5.1 函数作为参数 14 1.5.2 函数作为返回结果 14 1.5.3 匿名函数 15 1.6 本章小结 15 第2章 Python的数据结构 16 2.1 列表 16 2.1.1 定义列表 16 2.1.2 在列表中增、删、改元素 17 2.1.3 列表的切片操作 18 2.1.4 遍历列表 19 2.1.5 列表的常见用法 19 2.2 元组 20 2.2.1 创建和使用元组 20 2.2.2 元组的常见用法 21 2.3 集合 22 2.3.1 创建和使用集合 22 2.3.2 针对集合的常用数据操作 23 2.4 字典 23 2.4.1 创建和使用字典 24 2.4.2 增加、删除和修改字典中的元素 24 2.4.3 遍历字典 25 2.5 针对数据结构的通用性操作 25 2.5.1 通过map方法实现序列的映射 25 2.5.2 filter方法与数据筛选 26 2.5.3 通过reduce方法实现累计效果 27 2.5.4 通过sorted方法排序对象 27 2.6 本章小结 28 第3章 Python面向对象编程 29 3.1 什么是面向对象思想 29 3.2 封装特性 30 3.2.1 创建类并在类里封装属性和方法 30 3.2.2 类方法的第一个参数必须指向实例 31 3.2.3 私有属性的典型错误用法 31 3.2.4 了解其他常用魔术方法 33 3.2.5 从私有属性和私有方法体会封装特性 34 3.3 继承特性 35 3.3.1 继承的语法和使用场景 35 3.3.2 子类无法使用父类的私有属性和方法 36 3.3.3 受保护的属性和方法 37 3.3.4 多重继承与组合模式 38 3.4 多态特性 40 3.4.1 以迭代器为例来理解多态 40 3.4.2 可变参数与方法重载 41 3.4.3 整合使用多态和继承 42 3.5 模块、包以及第三方库 43 3.5.1 通过import重用现有模块中的功能 43 3.5.2 自定义包和使用包 43 3.5.3 引入并使用第三方库 44 3.6 本章小结 45 第4章 异常处理机制与文件读写 46 4.1 通过try…except…finally处理异常 46 4.1.1 处理异常的try…except从句 46 4.1.2 使用异常处理类 47 4.1.3 同时处理多个异常 48 4.1.4 在处理异常时引入else代码块 49 4.1.5 引入finally从句 50 4.2 raise与except的整合使用 51 4.2.1 通过raise抛出异常 51 4.2.2 自定义异常且与except整合使用 51 4.3 异常处理的实践经验 52 4.3.1 尽可能缩小try的代码块 53 4.3.2 用专业的异常处理类针对性地处理异常 53 4.3.3 拿到异常别忽视 54 4.3.4 合理确定异常的影响范围 54 4.4 在读写文件案例中使用异常机制 55 4.4.1 通过os.path获取和文件属性 55 4.4.2 以只读模式打开文件 56 4.4.3 逐行读取文件 58 4.4.4 通过write写文件 59 4.4.5 以添加的方式写文件 59 4.4.6 读写csv文件 60 4.5 本章小结 61 第5章 NumPy数组处理 62 5.1 NumPy库的基础数据结构：ndarray对象 62 5.1.1 通过array方法创建ndarray 62 5.1.2 ndarray的dtype属性 63 5.1.3 创建全0或全1的ndarray 64 5.2 NumPy库的常用操作 65 5.2.1 通过arange方法创建序列数组 65 5.2.2 针对ndarray的数学运算 66 5.2.3 常用的科学计算函数 67 5.2.4 常用的聚合统计函数 68 5.2.5 遍历ndarray数组 69 5.3 针对ndarray的索引和切片操作 69 5.3.1 索引操作 69 5.3.2 布尔索引与条件过滤 70 5.3.3 切片操作与共享内存 70 5.3.4 通过copy函数创建副本 72 5.4 本章小结 72 第6章 Pandas数据清洗 73 6.1 以一维方式存储数据的Series对象 73 6.1.1 Series的常规操作 74 6.1.2 创建并使用Series索引 75 6.1.3 获取Series里的切片数据 76 6.1.4 通过布尔Series获取满足条件的元素 78 6.1.5 遍历Series数据 78 6.2 以表格格式存储数据的DataFrame对象 79 6.2.1 DataFrame对象的常规用法 79 6.2.2 通过loc、iloc和ix提取数据 81 6.2.3 遍历DataFrame里的数据 82 6.3 面向DataFrame的常用数据分析方法 82 6.3.1 对DataFrame数据进行排序 83 6.3.2 以列为单位进行运算 83 6.3.3 增加和删除列 84 6.3.4 过滤和重设数据 85 6.3.5 在DataFrame中进行数据统计分析 85 6.3.6 衡量变量间关联程度的corr方法 86 6.4 Pandas与各类文件的交互 87 6.4.1 DataFrame数据与csv文件的相互转换 87 6.4.2 NaN与缺失值处理 89 6.4.3 DataFrame数据与Excel文件的相互转换 90 6.4.4 DataFrame数据与json文件的相互转换 91 6.5 本章小结 92 第7章 Matplotlib数据可视化 93 7.1 通过Matplotlib绘制各类图形 93 7.1.1 绘制折线图 93 7.1.2 绘图时的通用属性参数 94 7.1.3 绘制柱状图 95 7.1.4 绘制饼图 97 7.1.5 绘制直方图 98 7.2 设置坐标的技巧 99 7.2.1 设置x和y坐标标签文字并展示中文 99 7.2.2 设置坐标的范围 100 7.2.3 设置坐标的主刻度和次刻度 101 7.2.4 设置并旋转坐标刻度文字 102 7.3 增加可视化美观效果 103 7.3.1 设置图例 104 7.3.2 设置中文标题 105 7.3.3 设置网格效果 106 7.4 设置多图和子图效果 107 7.4.1 通过figure对象同时绘制多张图 107 7.4.2 通过add_subplot方法绘制子图 108 7.4.3 通过subplot方法绘制子图 109 7.4.4 子图共享x坐标轴 110 7.4.5 在大图里绘制子图 112 7.5 绘制高级图表 113 7.5.1 绘制散点图 113 7.5.2 绘制热图 114 7.5.3 绘制等值线图 115 7.6 通过mplot3d绘制三维图形 116 7.6.1 绘制三维曲线图 116 7.6.2 绘制三维散点图 117 7.6.3 绘制三维柱状图 118 7.7 本章小结 119 第8章 通过网络爬虫获取数据 120 8.1 和爬虫有关的HTTP 120 8.1.1 基于HTTP的请求处理流程 120 8.1.2 HTTP请求头包含操作系统和浏览器信息 122 8.1.3 Post和Get请求方法 122 8.1.4 HTTP常见的状态码 122 8.2 通过Urllib库获取网页信息 123 8.2.1 通过request爬取网页 123 8.2.2 设置超时时间 124 8.2.3 用URLError处理网络异常 124 8.2.4 设置header属性来模拟浏览器发送请求 125 8.3 通过BeautifulSoup提取页面信息 125 8.3.1 安装BeautifulSoup库 125 8.3.2 用Tag提取HTML元素和属性 126 8.3.3 用NavigableString提取元素值 127 8.3.4 用Comment提取注释 127 8.3.5 制定规则搜索指定的内容 128 8.4 通过正则表达式截取信息 130 8.4.1 查找指定字符串 130 8.4.2 用通用字符来模糊匹配 130 8.4.3 通过原子表来定义匹配规则 131 8.4.4 用findall按匹配规则截取内容 132 8.5 用Scrapy爬取博客园文章信息 134 8.5.1 通过Scrapy命令创建爬虫项目 134 8.5.2 明确爬取目标，制定爬取规则 134 8.5.3 在Item模块里定义数据模型 136 8.5.4 生成爬虫文件，定义爬取动作 136 8.5.5 在pipelines文件里定义数据存储方式 137 8.5.6 启动爬虫程序，观察运行效果 138 8.6 本章小结 139 第9章 数据分析的常用方法 140 9.1 准备并存储数据 140 9.1.1 用Pandas_datareader库获取数据 140 9.1.2 以csv和Excel格式存储数据 141 9.1.3 准备MySQL环境 142 9.1.4 在MySQL里存储数据 142 9.1.5 从数据表里读取数据 145 9.2 描述性统计 146 9.2.1 平均数、中位数和百分位数 146 9.2.2 用箱状图展示分位数 147 9.2.3 统计极差、方差和标准差 148 9.3 基于时间序列的统计方法 148 9.3.1 用rolling方法计算移动平均值 148 9.3.2 基于时间序列的自相关性分析 149 9.3.3 基于时间序列的偏自相关性分析 151 9.3.4 用热力图分析不同时间序列的相关性 152 9.4 概率分析方法与推断统计 154 9.4.1 分析收盘价，绘制小提琴图 154 9.4.2 用直方图来拟合正态分布效果 155 9.4.3 验证序列是否满足正态分布 156 9.4.4 参数估计方法 157 9.4.5 显著性验证 158 9.5 回归分析方法 159 9.5.1 构建一元线性回归模型 159 9.5.2 以多元线性回归模型预测股价 162 9.6 本章小结 164 第10章 案例：图书信息的爬取、数据清洗与分词处理 165 10.1 用Scrapy框架爬取豆瓣网编程图书 165 10.1.1 准备知识：yield的含义 165 10.1.2 明确待爬取的目标，创建Scrapy项目 166 10.1.3 定义图书的数据模型 167 10.1.4 分析页面结构，实现爬虫功能 167 10.1.5 存为csv文件 171 10.1.6 运行爬虫，观察结果 172 10.2 分析图书数据，绘制可视化图表 172 10.2.1 用Pandas库的方法清洗数据 172 10.2.2 出版社出书情况分析 173 10.2.3 评论数最多和最贵的3本图书 175 10.2.4 用直方图绘制评分频次 177 10.2.5 对书名分词，绘制词云 178 10.3 本章小结 179 第11章 案例：二手房数据的爬取、清洗与可视化 180 11.1 用Scrapy框架爬取二手房数据 180 11.1.1 明确爬取目标，创建Scrapy项目 180 11.1.2 定义二手房数据模型 181 11.1.3 分析页面结构，实现爬虫功能 181 11.1.4 定义pipelines逻辑，把数据存为json文件 185 11.1.5 运行爬虫程序，把数据存为json格式 186 11.2 分析二手房数据 186 11.2.1 清洗数据 186 11.2.2 对数据进行基本的分析 187 11.2.3 观察均价和总价的分布情况 189 11.2.4 用散点图展示关注度与价格、面积的关系 190 11.2.5 绘制关于二手房标题和地段的词云 192 11.3 本章小结 194 第12章 案例：股票数据分析与可视化 195 12.1 股市指标的分析与可视化 195 12.1.1 准备股票交易数据 195 12.1.2 用Matplotlib绘制K线图 196 12.1.3 用rolling和mean绘制均线 198 12.1.4 用柱状图描述成交量 199 12.1.5 加工DataFrame数据，绘制MACD图 201 12.1.6 绘制CCI图，进一步熟悉DataFrame 204 12.2 验证常见的股市交易策略 206 12.2.1 验证基于长短均线的交易策略 207 12.2.2 验证基于MACD指标的交易策略 209 12.2.3 验证基于CCI的交易策略 211 12.3 绘制价格通道 212 12.3.1 计算并绘制唐奇安通道 213 12.3.2 计算并绘制布林带通道 214 12.3.3 计算并绘制鳄鱼组线 216 12.4 用机器学习方法预测股票 219 12.4.1 用Lasso和岭回归拟合预测收盘价 219 12.4.2 用SVM和KNN模型预测涨跌 221 12.5 本章小结 224 第13章 基于机器学习算法的数据分析 225 13.1 数据集与机器学习的基础知识 225 13.1.1 获取sklearn提供的数据集 225 13.1.2 训练集、验证集和测试集 226 13.2 一元和多元线性回归案例 227 13.2.1 波士顿房价数据集的初步分析 227 13.2.2 构建波士顿房价的多元线性关系 230 13.2.3 交叉验证的思想及其实现 231 13.3 岭回归、Lasso回归及案例 233 13.3.1 对比线性回归和岭回归 233 13.3.2 基于岭回归拟合波士顿房价 235 13.3.3 Lasso回归 236 13.4 分类算法案例 237 13.4.1 基于线性和高斯内核的SVM分类器 238 13.4.2 用SVM分类器划分鸢尾花 240 13.4.3 基于KNN算法的分类器 243 13.4.4 KNN分类器对酒的分类 244 13.4.5 基于逻辑回归的分类方法 245 13.4.6 用逻辑回归划分鸢尾花 246 13.5 基于手写体数字识别的分类案例 248 13.5.1 观察Digits数据集 248 13.5.2 以训练集和测试集的方式评估结果 249 13.5.3 对比分类模型的预测和真实结果 250 13.6 本章小结 252 ---------------------------Python大数据分析与机器学习商业案例实战--------------------------- 前言 如何获取学习资源 第1章 Python与数据科学 1.1 大数据分析与机器学习概述 1.1.1 大数据分析与机器学习的应用领域 1.1.2 机器学习的基本概念 1.1.3 Python在数据科学中的作用 1.2 Python编程环境部署与基本操作 1.2.1 Python的安装 1.2.2 Pycharm的安装与设置 1.2.3 Jupyter Notebook的使用 1.3 Python基础知识概要 第2章 数据分析利器：NumPy、pandas与Matplotlib库 2.1 NumPy库基础 2.1.1 NumPy库与数组 2.1.2 数组与列表的区别 2.1.3 创建数组的几种方式 2.2 pandas库基础. 2.2.1 二维数据表格DataFrame的创建 2.2.2 Excel工作簿等文件的读取和写入 2.2.3 数据的选取与处理 2.2.4 数据表拼接 2.3 Matplotlib库基础 2.3.1 基本图表绘制 2.3.2 数据可视化常用技巧 2.4 案例实战：股票数据读取与K 线图绘制 2.4.1 初步尝试：股票数据读取与可视化 2.4.2 进阶实战：股票K 线图绘制 第3 章 线性回归模型 3.1 一元线性回归 3.1.1 一元线性回归的数学原理 3.1.2 一元线性回归的代码实现 3.1.3 案例实战：不同行业工龄与薪水的线性回归模型 3.2 线性回归模型评估 3.2.1 模型评估的编程实现 3.2.2 模型评估的数学原理 3.3 多元线性回归 3.3.1 多元线性回归的数学原理和代码实现 3.3.2 案例实战：客户价值预测模型 第4 章 逻辑回归模型 4.1 逻辑回归模型的算法原理 4.1.1 逻辑回归模型的数学原理 4.1.2 逻辑回归模型的代码实现 4.1.3 逻辑回归模型的深入理解 4.2 案例实战：客户流失预警模型 4.2.1 案例背景 4.2.2 数据读取与变量划分 4.2.3 模型的搭建与使用 4.3 模型评估方法：ROC 曲线与KS 曲线 4.3.1 ROC 曲线的基本原理 4.3.2 案例实战：用ROC 曲线评估客户流失预警模型 4.3.3 KS 曲线的基本原理 4.3.4 案例实战：用KS 曲线评估客户流失预警模型 第5 章 决策树模型 5.1 决策树模型的基本原理 5.1.1 决策树模型简介 5.1.2 决策树模型的建树依据 5.1.3 决策树模型的代码实现 5.2 案例实战：员工离职预测模型 5.2.1 模型搭建 5.2.2 模型预测及评估 5.2.3 决策树模型可视化呈现及决策树要点理解 5.3 参数调优：K 折交叉验证与GridSearch 网格搜索 5.3.1 K 折交叉验证 5.3.2 GridSearch 网格搜索 第6 章 朴素贝叶斯模型 6.1 朴素贝叶斯模型的算法原理 6.1.1 一维特征变量下的贝叶斯模型 6.1.2 二维特征变量下的贝叶斯模型 6.1.3 n 维特征变量下的贝叶斯模型 6.1.4 朴素贝叶斯模型的简单代码实现 6.2 案例实战：肿瘤预测模型 6.2.1 案例背景 6.2.2 数据读取与划分 6.2.3 模型的搭建与使用 第7 章 K 近邻算法 7.1 K 近邻算法的原理和代码实现 7.1.1 K 近邻算法的基本原理 7.1.2 K 近邻算法的计算步骤 7.1.3 K 近邻算法的代码实现 7.2 案例实战：手写数字识别模型 7.2.1 案例背景 7.2.2 手写数字识别的原理 7.2.3 手写数字识别的代码实现 7.3 图像识别原理详解 第8 章 随机森林模型 8.1 随机森林模型的原理和代码实现 8.1.1 集成模型简介 8.1.2 随机森林模型的基本原理 8.1.3 随机森林模型的代码实现 8.2 案例实战：股票涨跌预测模型 8.2.1 股票基本数据获取 8.2.2 股票衍生变量生成 8.2.3 多因子模型搭建 8.2.4 模型使用与评估 8.2.5 参数调优 8.2.6 收益回测曲线绘制 第9 章 AdaBoost 与GBDT 模型 9.1 AdaBoost 算法原理 9.1.1 AdaBoost 算法的核心思想 9.1.2 AdaBoost 算法的数学原理概述 9.1.3 AdaBoost 算法的数学原理举例 9.1.4 AdaBoost 算法的简单代码实现 9.2 AdaBoost 算法案例实战：信用卡精准营销模型 9.2.1 案例背景 9.2.2 模型搭建 9.2.3 模型预测及评估 9.2.4 模型参数介绍 9.3 GBDT 算法原理 9.3.1 GBDT 算法的核心思想 9.3.2 GBDT 算法的数学原理概述 9.3.3 GBDT 算法的数学原理举例 9.3.4 GBDT 算法的简单代码实现 9.4 GBDT 算法案例实战：产品定价模型 9.4.1 案例背景 9.4.2 模型搭建 9.4.3 模型预测及评估 9.4.4 模型参数介绍 第10 章 机器学习神器：XGBoost 与LightGBM 算法 10.1 XGBoost 算法原理 10.1.1 XGBoost 算法的核心思想 10.1.2 XGBoost 算法的数学原理概述 10.1.3 XGBoost 算法的简单代码实现 10.2 XGBoost 算法案例实战1：金融反欺诈模型 10.2.1 案例背景 10.2.2 模型搭建 10.2.3 模型预测及评估 10.2.4 模型参数调优 10.3 XGBoost 算法案例实战2：信用评分卡模型 10.3.1 案例背景 10.3.2 多元线性回归模型 10.3.3 GBDT 回归模型 10.3.4 XGBoost 回归模型 10.4 LightGBM 算法原理 10.4.1 LightGBM 算法的核心思想 10.4.2 LightGBM 算法的数学原理概述 10.4.3 LightGBM 算法的简单代码实现 10.5 LightGBM 算法案例实战1：客户违约预测模型 10.5.1 案例背景 10.5.2 模型搭建 10.5.3 模型预测及评估 10.5.4 模型参数调优 10.6 LightGBM 算法案例实战2：广告收益回归预测模型 10.6.1 案例背景 10.6.2 模型搭建 10.6.3 模型预测及评估 10.6.4 模型参数调优 第11 章 特征工程之数据预处理 11.1 非数值类型数据处理 11.1.1 Get_dummies 哑变量处理 11.1.2 Label Encoding 编号处理 11.2 重复值、缺失值及异常值处理 11.2.1 重复值处理 11.2.2 缺失值处理 11.2.3 异常值处理 11.3 数据标准化 11.3.1 min-max 标准化 11.3.2 Z-score 标准化 11.4 数据分箱 11.5 特征筛选：WOE 值与IV 值 11.5.1 WOE 值的定义与计算 11.5.2 IV 值的定义与计算 11.5.3 WOE 值与IV 值的代码实现 11.5.4 案例实战：客户流失预警模型的IV 值计算 11.6 多重共线性的分析与处理 11.6.1 多重共线性的定义 11.6.2 多重共线性的分析与检验 11.7 过采样和欠采样 11.7.1 过采样 11.7.2 欠采样 第12 章 数据降维之PCA 12.1 数据降维 12.1.1 PCA 的基本原理 12.1.2 PCA 的代码实现 12.2 案例实战：人脸识别模型 12.2.1 案例背景 12.2.2 人脸数据读取、处理与变量提取 12.2.3 数据划分与降维 12.2.4 模型的搭建与使用 12.3 人脸识别外部接口调用 12.3.1 baidu-aip 库安装 12.3.2 调用接口进行人脸识别和打分 第13 章 数据聚类与分群分析 13.1 KMeans 算法 13.1.1 KMeans 算法的基本原理 13.1.2 KMeans 算法的代码实现 13.1.3 案例实战：银行客户分群模型 13.2 DBSCAN 算法 13.2.1 DBSCAN 算法的基本原理 13.2.2 DBSCAN 算法的代码实现 13.2.3 KMeans 算法与DBSCAN 算法的对比 13.3 案例实战：新闻聚类分群模型 13.3.1 案例背景 13.3.2 文本数据的读取与处理 13.3.3 模型的搭建与使用 13.3.4 模型优化 第14 章 智能推荐系统 14.1 智能推荐系统的基本原理 14.1.1 智能推荐系统的应用场景 14.1.2 智能推荐系统的基础：协同过滤算法 14.2 计算相似度的常用方法 14.2.1 欧氏距离 14.2.2 余弦相似度 14.2.3 皮尔逊相关系数 14.3 案例实战：电影智能推荐系统 14.3.1 案例背景 14.3.2 数据读取与处理 14.3.3 系统搭建 第15 章 关联分析：Apriori 算法 15.1 关联分析的基本概念和Apriori 算法 15.1.1 关联分析的基本概念 15.1.2 Apriori 算法的数学演示 15.1.3 Apriori 算法的代码实现 15.2 案例实战：病症关联规则分析 15.2.1 案例背景 15.2.2 数据读取与处理 15.2.3 关联规则分析 第16 章 深度学习初窥之神经网络模型 16.1 深度学习基础：神经网络模型 16.1.1 神经网络模型的基本原理 16.1.2 神经网络模型的简单代码实现 16.2 案例实战：用户评论情感分析模型 16.2.1 案例背景 16.2.2 数据读取、中文分词、文本向量化 16.2.3 神经网络模 |