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Python基礎與深度學習實戰

  • 作者：編者:梁橋康//鄒坤霖//項韶//朱為|責編:宋輝
  • 出版社：化學工業
  • ISBN：9787122359797
  • 出版日期：2020/09/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：186
人民幣：RMB 58 元      售價：元
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內容大鋼
    本書共分為4篇18章，第1篇為Python入門，主要介紹Python的功能、使用和學習方法。第2篇為Python應用基礎，主要介紹變數與字元串、列表、元組和字典、控制語句、函數、模塊與包、遞歸、文件、異常、面向對象技術、查找與排序。第3篇為Python科學計算與數據可視化，主要介紹Python科學計算庫、Matplotlib數據可視化。第4篇為Python深度學習與實戰，主要介紹數據挖掘、植物病害識別案例和皮膚癌變類識別實例。
    本書適合Python初學者或愛好者作為入門教材，也可以作為軟體技術基礎、深度學習、人工智慧等課程的參考教材。
作者介紹
編者:梁橋康//鄒坤霖//項韶//朱為|責編:宋輝
目錄
第1篇  Python入門
第1章  Python的「魔法」
  1.1  Python是什麼
  1.2  Python能做什麼
  1.3  Python怎麼樣
第2章  Python的使用方法
  2.1  Python安裝
    2.1.1  Windows下安裝Python
    2.1.2  Linux下安裝Python（以Ubuntu為例）
    2.1.3  Anaconda的使用
  2.2  選擇合適的開發環境
    2.2.1  Spyder的使用
    2.2.2  PyCharm的安裝與使用
    2.2.3  文本編輯器配合終端的使用方法
  2.3  Python初體驗
    2.3.1  第一個Python程序
    2.3.2  Python語言風格
  2.4  管理Python庫
    2.4.1  模塊的導入
    2.4.2  第三方庫的安裝與導入
    2.4.3  國內鏡像源介紹
第3章  Python高效學習方法
  3.1  如何使用本書
  3.2  如何提高Python編程能力
第2篇  Python應用基礎
第4章  簡單變數與字元串
  4.1  變數賦值
    4.1.1  單變數賦值
    4.1.2  多變數賦值
  4.2  數字用法及其類型
    4.2.1  數字用法
    4.2.2  數據類型
  4.3  字元串
    4.3.1  字元串的聲明和訪問
    4.3.2  字元串拼接
    4.3.3  字元串修改
    4.3.4  字元串其他常用方法
  4.4  變數的命名規則
第5章  列表、元組和字典
  5.1  列表
  5.2  元組
  5.3  字典
第6章  控制語句
  6.1  True和False
  6.2  條件判斷
    6.2.1  if-else
    6.2.2  elif
  6.3  循環
    6.3.1  for語句
    6.3.2  while語句

    6.3.3  循環嵌套
    6.3.4  break語句
    6.3.5  continue語句
第7章  函數
  7.1  函數基礎
  7.2  函數名稱及函數的調用
  7.3  函數的參數傳遞
  7.4  變數作用域
  7.5  函數式編程
  7.6  Python內置函數
第8章  模塊和包
  8.1  模塊
  8.2  編寫模塊
  8.3  包
第9章  遞歸
  9.1  遞歸定義
  9.2  遞歸函數
  9.3  字元串反轉
  9.4  重組詞
  9.5  快速求冪
  9.6  二分查找
第10章  文件
  10.1  打開文件
  10.2  文件基本操作方法
  10.3  對文件內容進行迭代
第11章  異常
  11.1  什麼是異常
  11.2  捕獲異常
  11.3  引發異常
  11.4  斷言
  11.5  實現自定義異常
  11.6  with關鍵字
第12章  面向對象技術
  12.1  OOD概念
  12.2  類
    12.2.1  類的聲明與定義
    12.2.2  類的實例化與使用
    12.2.3  封裝
    12.2.4  訪問許可權
    12.2.5  類的內建函數
    12.2.6  @property裝飾器
    12.2.7  枚舉類
    12.2.8  類的存儲與導入
  12.3  繼承和多態
    12.3.1  __bases__屬性
    12.3.2  繼承的基本概念
    12.3.3  多態
    12.3.4  從標準類型派生
    12.3.5  多重繼承和多繼承
  12.4  迭代器

  12.5  生成器
第13章  查找與排序
  13.1  查找案例
    13.1.1  簡單的查找問題
    13.1.2  策略1：線性查找
    13.1.3  策略2：二分查找
    13.1.4  策略3：插值查找
  13.2  排序案例
    13.2.1  選擇排序
    13.2.2  歸併排序
    13.2.3  插入排序
    13.2.4  快速排序
    13.2.5  冒泡排序
第3篇  Python科學計算與數據可視化
第14章  Python科學計算庫
  14.1  NumPy簡介
    14.1.1  NumPy的應用
    14.1.2  NumPy有什麼功能？
    14.1.3  使用NumPy的優勢
    14.1.4  NumPy開發環境
  14.2  數組的索引
    14.2.1  基本索引
    14.2.2  切片索引
    14.2.3  布爾型索引
    14.2.4  花式索引
  14.3  數組的計算：廣播
  14.4  比較、掩碼和布爾邏輯
    14.4.1  和通用函數類似的比較操作
    14.4.2  操作布爾數組
    14.4.3  布爾數組作為掩碼
  14.5  數組的排序
  14.6  結構化數組
    14.6.1  結構化數據類型
    14.6.2  結構化數組的索引和分配
  14.7  Pandas數值運算方法
  14.8  處理缺失值
第15章  Matplotlib數據可視化
  15.1  Matplotlib常用技巧
  15.2  兩種畫圖介面
  15.3  簡易線性圖
  15.4  簡易散點圖
第4篇Python深度學習與實戰
第16章  數據挖掘
  16.1  流程介紹
  16.2  導入和可視化數據
  16.3  數據分類與回歸
    16.3.1  Logistic回歸
    16.3.2  K-近鄰演算法
    16.3.3  樸素貝葉斯演算法
    16.3.4  決策樹

  16.4  聚類
  16.5  數據降維
第17章  植物病害識別案例
  17.1  案例背景
  17.2  案例要求
  17.3  案例步驟
    17.3.1  數據載入
    17.3.2  圖像預處理
    17.3.3  模型搭建與修改
    17.3.4  模型訓練
    17.3.5  模型驗證
    17.3.6  訓練參數存儲
    17.3.7  中間結果的列印
  17.4  案例代碼
第18章  皮膚癌變類識別實例
  18.1  實例背景
  18.2  實例要求
  18.3  任務步驟
    18.3.1  數據載入與預處理
    18.3.2  模型調用與修改
    18.3.3  模型構建與參數設定
    18.3.4  模型訓練與驗證
    18.3.5  Callback函數調用
    18.3.6  中間結果的列印
  18.4  實例代碼
參考文獻

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