B站疯传的Python、网络爬虫、人工智能学习资料，白拿不谢，叫我老好人！

内容简介

Python 是人工智能（机器学习）的首选编程语言，它拥有众多模块，能完成人工智能开发的所有环节，没有任何一种语言使用起来如此顺手。

Python 人工智能的学习路线如下所示：

1) 爬虫

要学用 Python 如何爬取数据，要做数据分析、数据建模，起码要有数据，这些数据来源有多种渠道，但是很多都来自网络，这就是爬虫。

网络爬虫又被称为网页蜘蛛、网络机器人，是一种按照一定的规则自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。

 

常见的 Python 爬虫库包括 requests、scrapy、selenium、beautifulSoup，这些库都是写网络爬虫需要使用到的库，掌握这些库的使用，就能完成收集数据任务。

2) 数据处理和分析

有了数据就需要进行数据处理和分析了。

常见的 Python 数据处理库有 numpy、scipy、pandas、matplotlib，这些库可以进行矩阵计算、科学计算、数据处理、绘图展现等操作，有了这些库，就可以开始把数据处理成需要的格式。

3) 训练模型

把数据处理成符合训练使用的格式后，就需要利用这些数据训练生成模型。

常见的 Python 建模库有 nltk、keras、sklearn，这些库主要是用于自然语言处理、深度学习和机器学习。最终，人工智能的预测模型经过数据训练被构建出来。

“人生苦短，我用Python”，之所以这么说是因为 Python 在实现各个功能的时候要远比其他语言简练得多。

在真实的工作中，我们需要做的事情是把大量的精力集中在数据上，如数据的分析和理解上，而不是花费过多的精力去写代码，Python 不光是提供了机器学习所需要的一切工具库，还能让你专注在数据处理和分析上，通过上面 Python 库的引用，简练的三步即可完成机器学习项目。

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