python推薦系統案例（python推薦軟體）

• 1、用python怎樣構建一個推薦系統
• 2、python中有哪些簡單的演算法？
• 3、想要自學python，有什麼好的學習方法推薦？

Linux下圖形一般都有qt和gtk兩種形式，做界面設計都還不錯。如果想用gtk的話可以安裝Anjuta IDE支持C/C++、Python、Java多語言；如果想用qt的話可以用qt界面設計大師:)

首先謝謝邀請，

python中有的演算法還是比較多的？

python之所以火是因為人工智慧的發展，人工智慧的發展離不開演算法！

感覺有本書比較適合你,不過可惜的是這本書沒有電子版，只有紙質的。

這本書對於演算法從基本的入門到實現，循序漸進的介紹，比如裡面就涵蓋了數學建模的常用演算法。

第 1章　從數學建模到人工智慧

1.1　數學建模1.1.1　數學建模與人工智慧1.1.2　數學建模中的常見問題1.2　人工智慧下的數學1.2.1　統計量1.2.2　矩陣概念及運算1.2.3　概率論與數理統計1.2.4　高等數學——導數、微分、不定積分、定積分

第2章 Python快速入門

2.1　安裝Python2.1.1　Python安裝步驟2.1.2　IDE的選擇2.2　Python基本操作2.2.1　第 一個小程序2.2.2　注釋與格式化輸出2.2.3　列表、元組、字典2.2.4　條件語句與循環語句2.2.5　break、continue、pass2.3　Python高級操作2.3.1　lambda2.3.2　map2.3.3　filter

第3章　Python科學計算庫NumPy

3.1　NumPy簡介與安裝3.1.1　NumPy簡介3.1.2　NumPy安裝3.2　基本操作3.2.1　初識NumPy3.2.2　NumPy數組類型3.2.3　NumPy創建數組3.2.4　索引與切片3.2.5　矩陣合併與分割3.2.6　矩陣運算與線性代數3.2.7　NumPy的廣播機制3.2.8　NumPy統計函數3.2.9　NumPy排序、搜索3.2.10　NumPy數據的保存

第4章　常用科學計算模塊快速入門

4.1　Pandas科學計算庫4.1.1　初識Pandas4.1.2　Pandas基本操作4.2　Matplotlib可視化圖庫4.2.1　初識Matplotlib4.2.2　Matplotlib基本操作4.2.3　Matplotlib繪圖案例4.3　SciPy科學計算庫4.3.1　初識SciPy4.3.2　SciPy基本操作4.3.3　SciPy圖像處理案例第5章　Python網路爬蟲5.1　爬蟲基礎5.1.1　初識爬蟲5.1.2　網路爬蟲的演算法5.2　爬蟲入門實戰5.2.1　調用API5.2.2　爬蟲實戰5.3　爬蟲進階—高效率爬蟲5.3.1　多進程5.3.2　多線程5.3.3　協程5.3.4　小結

第6章　Python數據存儲

6.1　關係型資料庫MySQL6.1.1　初識MySQL6.1.2　Python操作MySQL6.2　NoSQL之MongoDB6.2.1　初識NoSQL6.2.2　Python操作MongoDB6.3　本章小結6.3.1　資料庫基本理論6.3.2　資料庫結合6.3.3　結束語

第7章　Python數據分析

7.1　數據獲取7.1.1　從鍵盤獲取數據7.1.2　文件的讀取與寫入7.1.3　Pandas讀寫操作7.2　數據分析案例7.2.1　普查數據統計分析案例7.2.2　小結

第8章　自然語言處理

8.1　Jieba分詞基礎8.1.1　Jieba中文分詞8.1.2　Jieba分詞的3種模式8.1.3　標註詞性與添加定義詞8.2　關鍵詞提取8.2.1　TF-IDF關鍵詞提取8.2.2　TextRank關鍵詞提取8.3　word2vec介紹8.3.1　word2vec基礎原理簡介8.3.2　word2vec訓練模型8.3.3　基於gensim的word2vec實戰

第9章　從回歸分析到演算法基礎

9.1　回歸分析簡介9.1.1　「回歸」一詞的來源9.1.2　回歸與相關9.1.3　回歸模型的劃分與應用9.2　線性回歸分析實戰9.2.1　線性回歸的建立與求解9.2.2　Python求解回歸模型案例9.2.3　檢驗、預測與控制

第10章 從K-Means聚類看演算法調參

10.1　K-Means基本概述10.1.1　K-Means簡介10.1.2　目標函數10.1.3　演算法流程10.1.4　演算法優缺點分析10.2　K-Means實戰

第11章 從決策樹看演算法升級

11.1　決策樹基本簡介11.2　經典演算法介紹11.2.1　信息熵11.2.2　信息增益11.2.3　信息增益率11.2.4　基尼係數11.2.5　小結11.3　決策樹實戰11.3.1　決策樹回歸11.3.2　決策樹的分類

第12章 從樸素貝葉斯看演算法多變　193

12.1　樸素貝葉斯簡介12.1.1　認識樸素貝葉斯12.1.2　樸素貝葉斯分類的工作過程12.1.3　樸素貝葉斯演算法的優缺點12.2　3種樸素貝葉斯實戰

第13章 從推薦系統看演算法場景

13.1　推薦系統簡介13.1.1　推薦系統的發展13.1.2　協同過濾13.2　基於文本的推薦13.2.1　標籤與知識圖譜推薦案例13.2.2　小結

第14章 從TensorFlow開啟深度學習之旅

14.1　初識TensorFlow14.1.1　什麼是TensorFlow14.1.2　安裝TensorFlow14.1.3　TensorFlow基本概念與原理14.2　TensorFlow數據結構14.2.1　階14.2.2　形狀14.2.3　數據類型14.3　生成數據十二法14.3.1　生成Tensor14.3.2　生成序列14.3.3　生成隨機數14.4　TensorFlow實戰

希望對你有幫助！！！

貴在堅持，自己掌握一些，在工作中不斷打磨，高薪不是夢！！

人生苦短，我選Python！

可以說這是一個人人都應該懂 Python 的時代，財務、行政人員可通過 Python 操作 Excel；新媒體運營用爬蟲去進行文章搜集，做數據分析報告；編寫收款提示系統，此外還可以編寫遊戲（開發拼圖遊戲、飛機大戰）；用 Python 搶火車票和低價機票等。

對於零基礎的小夥伴來說，如果想學編程，肯定有很多人都建議你從python開始。道理很簡單，因為它足夠簡單，而且容易上手。就連現在的小學生都開始學python課程了，Python用途廣泛，幾乎可稱為全能，逐步廣泛應用於後端開發、前端開發、爬蟲、金融量化分析、自動化運維、自動化運維、大數據，Python 等領域，相信它的火熱程度也還會持續升溫。

當然，學習Python的方法有很多，有免費的，也有付費的，網上的的Python學習資源也有很多，書籍、文檔、視頻、音頻等等一大堆，如果有一定的學習能力和時間管理能力，可以通過網上的免費視頻資源自學入門，你如果不那麼自律能合理安排自己的話，那可能。。。emm….老老實實跟老師學吧就！

我也會經常總結些教程，有需要的夥伴，可以關注！

網上的教程也比較多，魚龍混雜的，大家最好能找隨堂的教程，這樣是比較有章程的，有邏輯，對小白比較友好，算是比較好的自學方法了，當然如果再加上有技術大牛的指導，那就再完美不過了。

以下內容適合對Python有深厚的興趣，想在數據分析方向、人工智慧領域深入研究的小夥伴。

Python學習路線可以作以下參考：2020Python人工智慧+數據分析課程大綱：

第一階段 – Python 數據科學

Python 基礎語法

入門及環境安裝 、基本語法與數據類型、控制語句、錯誤及異常、錯誤處理方法、異常處理方法 、常用內置函數 、函數創建與使用、Python 高級特性、高級函數、Python 模塊、PythonIO 操作 、日期與時間 、類與面向對象 、Python 連接資料庫

Python 數據清洗

數字化 Python 模塊Numpy、數據分析利器Pandas、Pandas 基本操作、Pandas 高級操作

Python 數據可視化

數據可視化基礎、MLlib（RDD-Base API）機器學習、MatPlotlib 繪圖進階、高級繪圖工具

第二階段 – 商業數據可視化

Excel 業務分析

Excel 基礎技能、Excel 公式函數、圖表可視化、人力 財務分析案例、商業數據分析方法、商業數據分析報告

Mysql 資料庫

Mysql 基礎操作（一）、Mysql 基礎操作（二）、Mysql 中級操作、Mysql 高級操作、電商數據處理案例

PowerBI

初級商業智能應用 （PowerQuery）、初級商業智能應用 （PowerPivot）、初級商業智能應用案例、存儲過程、PowerBI Desktop 案例、PowerBI Query 案例

統計學基礎

微積分、線性代數基礎、統計基礎

Tableau

Tableau 基本操作、Tableau 繪圖、Tableau 數據分析、Tableau 流量分析

SPSS

客戶畫像、客戶價值模型、神經網路、決策樹、時間序列

第三階段 – Python 機器學習

Python 統計分析

數據準備、一元線性回歸、多元線性回歸、一般 logistic 回歸、ogistic 回歸與修正

Python 機器學習基礎

機器學習入門、KNN 講義、模型評估方法、模型優化方法、Kmeans、DBSCAN、決策樹演算法實戰

Python 機器學習中級

線性回歸、模型優化方法、邏輯回歸、樸素貝葉斯、關聯規則、協同過濾、推薦系統案例

Python 機器學習高級

集成演算法 – 隨機森林、集成演算法 -AdaBoost、數據處理和特徵工程、SVM、神經網路、XGBoost

第四階段 – 項目實戰

電商市場數據挖掘項目實戰

項目背景 業務邏輯 、指定分析策略 、方法實現與結果 、營銷活動設計及結果評價 、撰寫數據分析報告

金融風險信用評估項目實戰

項目背景 業務邏輯 、建模準備 、數據清洗 、模型訓練 、模型評估 、模型部署與更新

第五階段 – 數據採集

爬蟲類庫解析 、數據解析 、動態網頁提取 、驗證碼、IP 池 、多線程爬蟲 、反爬應對措施 、scrapy 框架

第六階段 – 企業課

團隊戶外拓展訓練 、企業合作項目課程 、管理課程 、溝通表達訓練 、職業素養課程

以上就是零基礎Python學習路線的所有內容，希望對大家的學習有所幫助。

最後，一點學習建議：

在學習之前先給自己定一個目標規劃，培養自己對編程的興趣，在學習過程中一定要碰敲代碼，學會做筆記，但不用刻意去記住這些代碼，理解代碼比記住代碼更重要。學會使用搜索引擎的能力，學會自己解決問題，除了這些要多看大牛的技術專欄，通過對比大牛認清自己的現狀並及時做出調整和改變。

學編程是一個長期的過程。所有各位小夥伴一定要有自己的一個長期計劃，並把長期的計劃分解成段目標，目標完成後給自己一定的激勵，一句話，加油就完事兒了。