监督学习算法：分类与回归

Python 从入门到精通

• 1. Python编程基础
  • 1.1. Python简介与开发环境搭建
  • 1.2. 变量、数据类型和运算符
  • 1.3. 流程控制语句（条件、循环）
  • 1.4. 数据结构：列表、元组、字典、集合
  • 1.5. 字符串处理与正则表达式
  • 1.6. 函数定义与参数传递
  • 1.7. 模块、包与标准库
  • 1.8. 基础文件操作与异常处理
• 2. 面向对象设计与高级特性
  • 2.1. 面向对象编程基础：类与对象
  • 2.2. 继承、多态与封装
  • 2.3. 高级OOP概念：抽象类与接口
  • 2.4. 多线程与并发编程
  • 2.5. 数据库交互与SQLAlchemy
  • 2.6. 异常处理与程序调试技巧
  • 2.7. 迭代器、生成器与装饰器
• 3. Web开发与框架
  • 3.1. Web开发基础与HTTP协议
  • 3.2. Flask框架入门与路由
  • 3.3. Django框架核心与MTV模式
  • 3.4. 模板引擎与前后端交互
  • 3.5. REST API设计与实现
  • 3.6. 网络爬虫开发与Scrapy框架
  • 3.7. Web应用部署与性能优化
• 4. 数据科学与机器学习
  • 4.1. 数据科学概述与工具栈
  • 4.2. 数据处理与清洗：Pandas和NumPy
  • 4.3. 数据可视化：Matplotlib和Seaborn
  • 4.4. 机器学习基础与工作流
  • 4.5. 监督学习算法：分类与回归
  • 4.6. 无监督学习算法：聚类与降维
  • 4.7. 模型评估、验证与超参数调优
  • 4.8. 项目实战：完整数据分析案例
• 5. 深度学习与人工智能
  • 5.1. 深度学习简介与TensorFlow/PyTorch
  • 5.2. 神经网络基础：感知机与BP网络
  • 5.3. 卷积神经网络（CNN）与图像处理
  • 5.4. 递归神经网络（RNN）与LSTM
  • 5.5. 自然语言处理（NLP）与Transformer
  • 5.6. 生成对抗网络（GAN）与前沿应用
  • 5.7. 项目实战：计算机视觉与NLP案例
• 6. 高级应用与最新特性
  • 6.1. Python 3.14新特性详解
  • 6.2. 自由线程与并行编程
  • 6.3. 模板字符串与注解优化
  • 6.4. 多解释器与异步编程
  • 6.5. 性能分析与调试工具
  • 6.6. AI Web应用集成：Taipy和Streamlit
  • 6.7. 云部署与生产环境最佳实践