python数据挖掘技术及应用论文选题如下：1、基于关键词的文本知识的挖掘系统的设计与实现。2、基于MapReduce的气候数据的分析。3、基于概率图模型的蛋白质功能预测。4、基于第三方库的人脸识别系统的设计与实现。5、基于hbase搜索引擎的设计与实现。6、基于Spark-Streaming的黑名单实时过滤系统的设计与实现。7、客户潜在价值评估系统的设计与实现。8、基于神经网络的文本分类的设计与实现。
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你可以到七七计算机毕业论文的毕业设计题目列表中找一份。有完整的论文和源码等，很详细
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书名：深度学习入门
作者：[ 日］ 斋藤康毅
译者：陆宇杰
豆瓣评分：9.4
出版社：人民邮电出版社
出版年份：2018-7
页数：285
内容简介：本书是深度学习真正意义上的入门书，深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术。书中使用Python3，尽量不依赖外部库或工具，从基本的数学知识出发，带领读者从零创建一个经典的深度学习网络，使读者在此过程中逐步理解深度学习。书中不仅介绍了深度学习和神经网络的概念、特征等基础知识，对误差反向传播法、卷积神经网络等也有深入讲解，此外还介绍了深度学习相关的实用技巧，自动驾驶、图像生成、强化学习等方面的应用，以及为什么加深层可以提高识别精度等“为什么”的问题。
作者简介：
斋藤康毅
东京工业大学毕业，并完成东京大学研究生院课程。现从事计算机视觉与机器学习相关的研究和开发工作。是Introducing Python、Python in Practice、The Elements of Computing Systems、Building Machine Learning Systems with Python的日文版译者。
译者简介：
陆宇杰
众安科技NLP算法工程师。主要研究方向为自然语言处理及其应用，对图像识别、机器学习、深度学习等领域有密切关注。Python爱好者。
《Python编程入门：从入门到实践》【同时使用Python 2.X和3.X讲解】
Amazon编程入门类榜首图书，最值得关注的Python入门书
从基本概念到完整项目开发，帮助零基础读者迅速掌握Python编程，开发实际项目
这本书分两部分：第一部分介绍用Python编程所必须了解的基本概念，包括matplotlib、NumPy和Pygal等强大的Python库和工具介绍，以及列表、字典、if语句、类、文件与异常、代码测试等内容；第二部分将理论付诸实践，讲解如何开发三个项目，包括简单的Python 2D游戏开发，如何利用数据生成交互式的信息图，以及创建和定制简单的Web应用，并帮读者解决常见编程问题和困惑。
《Python基础教程（第2版 · 修订版）》【Python 2.5讲解，Python 3上也能运行】
各大网店最畅销的Python入门书
全书分为三部分。第一部分讲述Python语法，没有废话，还掺入了一些Python 3.0要注意的细节。第二部分介绍了常用的GUI、框架等应用，点到即止，算是为第三部分做铺垫了，从数目众多的应用中可以了解到Python的强大。第三部分是Project，全书最大的亮点，大家肯定喜欢。作者将前面讲述的内容应用到10个引人入胜的项目中，并以模板的形式介绍了项目的开发过程，手把手教授Python开发。
《Python语言及其应用》【 Python 3.X】
语言风格轻松诙谐，讲解多种Python工具和第三方库
实例涉及商业、科研以及艺术领域使用Python开发各种应用
亚马逊最受欢迎的Python编程书之一，评分4.5
书中首先介绍了Python的基础知识，然后逐渐深入多种主题，结合教程和攻略式风格来讲解Python 3中的概念。每章结尾的练习可以帮助你巩固所学的知识。本书会为你学习Python打下坚实的基础，包括测试、调试、代码复用的最佳实践以及其他开发技巧。
《Python编程入门（第3版）》【Python 3.X 】
从算术运算、字符串、变量，到函数、数据结构、输入输出和异常处理，应有尽有
《父与子的编程之旅：与小卡特一起学Python》【Python 2.X 】
原版Amazon 最受欢迎的青少年编程图书
最简单易学的内容组织方式，老少皆宜
第一版获Jolt大奖
本书中，Warren和Carter父子以亲切的笔调、通俗的语言，透彻全面地介绍了计算机编程世界。他们以简单易学的Python语言为例，通过可爱的漫画、有趣的例子，生动地介绍了变量、循环、输入和输出、数据结构以及图形用户界面等编程的基本概念。只要懂得计算机的基本操作，如启动程序、保存文件，任何人都可以跟随本书，由简入难，学会编写程序，甚至制作游戏。本书内容经过教育专家的评审，经过孩子的亲身检验，并得到了家长的认可。
《编程导论》【Python 2.7 】
以麻省理工学院开放式课程（OpenCourseWare）中最受欢迎的计算机科学课程为基础，旨在培养读者的编程思维，使读者拥有计算机科学家的视野
本书涵盖了Python的大部分特性，重点介绍如何使用Python这门语言，共包含编程基础、Python程序设计语言、理解计算的关键概念、计算问题的解决技术等四个方面。本书将Python语言特性和编程方法贯穿全书，目的是帮助读者在学习Python的同时掌握如何使用计算来解决有趣的问题。
《流畅的Python》【兼顾Python 3和Python 2】
PSF研究员、知名PyCon演讲者心血之作
Python核心开发人员担纲技术审校
全面深入，对Python语言关键特性剖析到位
大量详尽代码示例，并附有主题相关高质量参考文献和视频链接
本书致力于帮助Python开发人员挖掘这门语言及相关程序库的优秀特性，避免重复劳动，同时写出简洁、流畅、易读、易维护，并且具有地道Python风格的代码。本书尤其深入探讨了Python语言的高级用法，涵盖数据结构、Python风格的对象、并行与并发，以及元编程等不同的方面。
《Python项目开发实战（第2版）》【Python 2.7】
网罗Python项目开发中的流程，让你的编程事半功倍
Python项目与封装/团队开发环境/问题驱动开发/源码管理（Mercurial） Jenkins持续集成（CI）/环境搭建与部署的自动化（Ansible）/Django框架……
这是一本偏工程的图书，没怎么讲Python语言基础知识，直接告诉你怎么搭建开发环境，做好代码管理和文档管理以及缺陷管理等工作。
《Python网络编程攻略》【Python 2.7】
可作为任何一门网络编程课程中培养实践技能的补充材料
需要读者对Python语言及TCP/IP等基本的网络概念有了解，但即使不精通也能通过本书理解相关概念
本书全面介绍了Python网络编程涉及的重要问题，包括网络编程、系统和网络管理、网络监控以及Web应用开发。作者通过70多篇攻略，清晰简明地描述了各种网络任务和问题，提出了可用于多种场景的解决方案，并细致地分析了整个操作过程。
《Python网络编程（第3版）》【Python 3.X】
涵盖网络编程所有经典话题，提供大量代码清单及示例
从应用开发角度介绍网络编程基本概念、模块以及第三方库
本书针对想要深入理解使用Python来解决网络相关问题或是构建网络应用程序的技术人员，结合实例讲解了网络协议、网络数据及错误、电子邮件、服务器架构和HTTP及Web应用程序等经典话题。具体内容包括：全面介绍Python3中最新提供的SSL支持，异步I/O循环的编写，用Flask框架在Python代码中配置URL，跨站脚本以及跨站请求伪造攻击网站的原理及保护方法，等等。
《Python性能分析与优化》【Python 2.X】
全面掌握Python代码性能分析和优化方法
消除性能瓶颈，迅速改善程序性能
本书首先介绍什么是性能分析，性能分析如何在项目开发周期中发挥作用，以及通过在项目中进行性能分析实践能够取得的效果。紧接着介绍分析性能所需的核心工具（性能分析器和可视化性能分析器）。然后介绍一系列性能优化技术，最后一章会介绍一个具有实际意义的优化案例。
《精通Python设计模式》【Python 3.X】
用现实例子展示各模式的关键特性
16种基本设计模式，轻松解决软件设计常见问题
本书分三部分，共16章介绍一些常用的设计模式。第一部分介绍处理对象创建的设计模式，包括工厂模式、建造者模式、原型模式；第二部分介绍处理一个系统中不同实体（类、对象等）之间关系的设计模式，包括外观模式、享元模式等；第三部分介绍处理系统实体之间通信的设计模式，包括责任链模式、观察者模式等。
《Flask Web开发：基于Python的Web应用开发实战》【Python 2.7和3.3】
从安装与环境设置讲起，一步一步搭建服务器端Web应用
全流程讲解Web应用开发，给出最佳实践
本书共分三部分，全面介绍如何基于Python微框架Flask进行Web开发。第一部分是Flask简介，介绍使用Flask框架及扩展开发Web程序的必备基础知识。第二部分则给出一个实例，真正带领大家一步步开发完整的博客和社交应用Flasky，从而将前述知识融会贯通，付诸实践。第三部分介绍了发布应用之前必须考虑的事项，如单元测试策略、性能分析技术、Flask程序的部署方式等。
《Python Web开发：测试驱动方法》【（Django、Selenium）相关部分使用Python 3.3讲解】
亚马逊4.8星评好书
实战式TDD开发指南，使用Django等流行框架开发现代Web应用！
学习Django、Selenium、Git、jQuery和Mock，以及其他当前流行Web开发技术
“这本书很棒、很有趣，所讲的全都是重点知识。如果有人想用Python做测试、学习Django或者想使用Selenium，我极力推荐这本书。要使开发者保持头脑清醒，测试可谓至关重要。Harry完成了一项不可思议的工作，他不仅吸引了我们对测试的关注，而且还探索了切实可行的测试实践方案。”
——Michael Foord，Python核心开发者，unittest维护者
《数据科学入门》【Python 2.7】
Google数据科学家、软件工程师Joel Grus作品
用Python从零开始讲解数据科学的重量级读本
数据科学、机器学习、模式识别领域必备
本书从零开始讲解数据科学。具体内容包括Python简介，可视化数据，线性代数，统计，概率，假设与推断，梯度下降法，如何获取数据，k近邻法，朴素贝叶斯算法等。作者借助大量具体例子以及数据挖掘、统计学、机器学习等领域的重要概念，通过讲解基础数据科学工具和算法实现，带你快速跨入数据科学大门。书中含大量数据科学领域的库、框架、模块和工具包。
《机器学习实战》【Python 2.7】
最畅销机器学习图书
介绍并实现机器学习的主流算法
面向日常任务的高效实战内容
全书通过精心编排的实例，切入日常工作任务，摒弃学术化语言，利用高效的可复用Python代码来阐释如何处理统计数据，进行数据分析及可视化。通过各种实例，读者可从中学会机器学习的核心算法，并能将其运用于一些策略性任务中，如分类、预测、推荐。另外，还可用它们来实现一些更高级的功能，如汇总和简化等。
《机器学习系统设计》【Python 2.7及以上】
微软Bing核心团队成员推出
聚焦算法编写和编程方式
结合大量实例学会解决实际问题
本书将向读者展示如何从原始数据中发现模式，首先从Python与机器学习的关系讲起，再介绍一些库，然后就开始基于数据集进行比较正式的项目开发了，涉及建模、推荐及改进，以及声音与图像处理。通过流行的开源库，我们可以掌握如何高效处理文本、图片和声音。同时，读者也能掌握如何评估、比较和选择适用的机器学习技术。
《Python数据处理》【Python 2.7】
将数据处理过程自动化！
全面掌握用Python进行爬虫抓取以及数据清洗与分析的方法，轻松实现高效数据处理！
本书采用基于项目的方法，介绍用Python完成数据获取、数据清洗、数据探索、数据呈现、数据规模化和自动化的过程。主要内容包括：Python基础知识，如何从CSV、Excel、XML、JSON和PDF文件中提取数据，如何获取与存储数据，各种数据清洗与分析技术，数据可视化方法，如何从网站和API中提取数据。
《Python数据分析基础教程：NumPy学习指南（第2版）》【Python 2.7】
NumPy中文入门教程，Python数据分析首选
从最基础的知识讲起，手把手带你进入大数据挖掘领域
囊括大量具有启发性与实用价值的实战案例
本书从NumPy安装讲起，逐渐过渡到数组对象、常用函数、矩阵运算、线性代数、金融函数、窗函数、质量控制等内容，致力于向初中级Python编程人员全面讲述NumPy及其使用。另外，通过书中丰富的示例，你还将学会Matplotlib绘图，并结合使用其他Python科学计算库（如SciPy和Scikits），让工作更有成效，让代码更加简洁而高效。
《Python数据挖掘入门与实践》【Python 3.4】
全面释放Python的数据分析能力
掌握大数据时代核心技术，轻松入门数据挖掘技术并将其应用于实际项目
本书使用简单易学且拥有丰富第三方库和良好社区氛围的Python语言，由浅入深，以真实数据作为研究对象，真刀实枪地向读者介绍Python数据挖掘的实现方法。通过本书，读者将迈入数据挖掘的殿堂，透彻理解数据挖掘基础知识，掌握解决数据挖掘实际问题的最佳实践！
《Python科学计算基础教程》【Python 2.7及以上】
精彩案例展示Numpy等科学计算模块的强大功能和广泛应用
剖析Python关于并行与大数据计算的方法
总结科学计算的任务、难点以及最佳实践经验
本书是将Python用于科学计算的实用指南，既介绍了相关的基础知识，又提供了丰富的精彩案例，并为读者总结了最佳实践经验。其主要内容包括：科学计算的基本概念与选择Python的理由，科学工作流和科学计算的结构，科学项目相关数据的各个方面，用于科学计算的API和工具包，如何利用Python的NumPy和SciPy包完成数值计算，用Python做符号计算，数据分析与可视化，并行与大规模计算，等等。
《Python数据分析实战》【Python 2.X】
了解Python在信息处理、管理和检索方面的强大功能
学会如何利用Python及其衍生工具处理、分析数据
三个真实Python数据分析案例，将理论付诸实践
《Python数据分析实战》展示了如何利用Python 语言的强大功能，以最小的编程代价进行数据的提取、处理和分析，主要内容包括：数据分析和Python 的基本介绍，NumPy 库，pandas 库，如何使用pandas 读写和提取数据，用matplotlib 库和scikit-learn 库分别实现数据可视化和机器学习，以实例演示如何从原始数据获得信息、D3 库嵌入和手写体数字的识别。
《Python网络数据采集》【Python 3.X】
原书4.6星好评，一本书搞定数据采集
涵盖数据抓取、数据挖掘和数据分析
提供详细代码示例，快速解决实际问题
本书介绍网络数据采集，并为采集新式网络中的各种数据类型提供了全面的指导。第一部分重点介绍网络数据采集的基本原理：如何用Python从网络服务器请求信息，如何对服务器的响应进行基本处理，以及如何以自动化手段与网站进行交互。第二部分介绍如何用网络爬虫测试网站，自动化处理，以及如何通过更多的方式接入网络。
《Python计算机视觉编程》【Python 2.6及以上】
亚马逊计算机视觉类图书No.1
详细剖析多种计算机视觉工具
大量示例极易上手
本书是计算机视觉编程的权威实践指南，通过Python语言讲解了基础理论与算法，并通过大量示例细致分析了对象识别、基于内容的图像搜索、光学字符识别、光流法、跟踪、3D重建、立体成像、增强现实、姿态估计、全景创建、图像分割、降噪、图像分组等技术。
合并数据。引文网络的构建是基于AMSLER网络原理，同时考虑文献之间的共被引情况和耦合情况，合并数据可通过Python或者市面的小工具进行操作。Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的GuidovanRossum于1990年代初设计，作为一门叫做ABC语言的替代品。
正则表达式。。比如 (\w+)\..+\.,(.+)：
python数据挖掘技术及应用论文选题如下：1、基于关键词的文本知识的挖掘系统的设计与实现。2、基于MapReduce的气候数据的分析。3、基于概率图模型的蛋白质功能预测。4、基于第三方库的人脸识别系统的设计与实现。5、基于hbase搜索引擎的设计与实现。6、基于Spark-Streaming的黑名单实时过滤系统的设计与实现。7、客户潜在价值评估系统的设计与实现。8、基于神经网络的文本分类的设计与实现。
好的，简单的哦，格式俺给你t调整下
《深入浅出深度学习原理剖析与Python实践》百度网盘pdf最新全集下载:链接：
《基于Python的电影推荐系统的设计和实现》该项目采用技术Python的django框架、mysql数据库 ，项目含有源码、论文、PPT、配套开发软件、软件安装教程、项目发布教程、核心代码介绍视频等
软件开发环境及开发工具：
开发语言：python
使用框架：Django
前端技术：JavaScript、VUE.js（2.X）、css3
开发工具：pycharm、Visual Studio Code、HbuildX
数据库：MySQL 5.7.26（版本号）
数据库管理工具：phpstudy/Navicat或者phpstudy/sqlyog
python版本：python3.0及以上
管理员用例图如下所示：
用户用例图如下所示：
系统功能完整，适合作为毕业设计、课程设计、数据库大作业。
下面是资料信息截图：
下面是系统运行起来后的一些截图：
关于python外文参考文献举例如下：
1、A Python script for adaptive layout optimization of trusses.
翻译：用于桁架的自适应布局优化的Python脚本。
2、a python library to extract, compare and evaluate communities from complex networks.翻译：用于从复杂网络中提取，比较和评估社区的python库。
3、Multiscale finite element calculations in Python using SfePy.
翻译：使用SfePy在Python中进行多尺度有限元计算。
4、Python-based Visual Recognition Classroom.
翻译：基于Python的视觉识别教室。
5、High‐performance Python for crystallographic computing.
翻译：用于晶体学计算的高性能Python。
6、Python programming on win32.
翻译：Win32上的Python编程。
7、A Python package for analytic cosmological radiative transfer calculations.
翻译：一个用于分析宇宙学辐射传递计算的Python包。
Python genes get frantic after a meal.
翻译：饭后Python基因变得疯狂。
A Python toolbox for controlling Magstim transcranial magnetic stimulators.
翻译：用于控制Magstim经颅磁刺激器的Python工具箱。
参考资料来源：百度百科-参考文献
参考资料来源：中国知网-a python library
做爬虫,特别是python写说容易挺容易,说难也挺难的,举个栗子 简单的:将上面的所有代码爬下来写个for循环,调用urllib2的几个函数就成了,基本10行到20行以内的代码难度0情景:1.网站服务器很卡,有些页面打不开,urlopen直接就无限卡死在了某些页面上(2.6以后urlopen有了timeout)2.爬下来的网站出现乱码,你得分析网页的编码3.网页用了gzip压缩,你是要在header里面约定好默认不压缩还是页面下载完毕后自己解压4.你的爬虫太快了,被服务器要求停下来喝口茶5.服务器不喜欢被爬虫爬,会对对header头部浏览器信息进行分析,如何伪造6.爬虫整体的设计,用bfs爬还是dfs爬7.如何用有效的数据结构储存url使得爬过的页面不被重复爬到8.比如1024之类的网站(逃，你得登录后才能爬到它的内容,如何获取cookies以上问题都是写爬虫很常见的,由于python强大的库,略微加了一些代码而已难度1情景:1.还是cookies问题,网站肯定会有一个地方是log out，爬虫爬的过程中怎样避免爬到各种Log out导致session失效2.如果有验证码才能爬到的地方,如何绕开或者识别验证码3.嫌速度太慢,开50个线程一起爬网站数据难度2情景:1.对于复杂的页面,如何有效的提取它的链接,需要对正则表达式非常熟练2.有些标签是用Js动态生成的，js本身可以是加密的,甚至奇葩一点是jsfuck,如何爬到这些难度3总之爬虫最重要的还是模拟浏览器的行为,具体程序有多复杂,由你想实现的功能和被爬的网站本身所决定爬虫写得不多,暂时能想到的就这么多，欢迎补充
你可以使用那些已经存在的爬虫，搜数，前期是免费的