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  • 青少年Python编程 从零基础到机器学习实战 王锴男 著 金林茹 编 专业科技 文轩网
  • 新华书店正版
    • 作者: 王锴男 著著
    • 出版社: 化学工业出版社
    • 出版时间:2023-01-01 00:00:00
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         https://product.suning.com/0070067633/11555288247.html

     

    商品参数
    • 作者: 王锴男 著著
    • 出版社:化学工业出版社
    • 出版时间:2023-01-01 00:00:00
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 印刷时间:2023-03-01
    • 字数:131000
    • 页数:183
    • 开本:16开
    • 装帧:平装
    • ISBN:9787122414502
    • 国别/地区:中国
    • 版权提供:化学工业出版社

    青少年Python编程 从零基础到机器学习实战

    作  者:王锴男 著 金林茹 编
    定  价:59.8
    出 版 社:化学工业出版社
    出版日期:2023年01月01日
    页  数:196
    装  帧:平装
    ISBN:9787122414502
    主编推荐

    本书针对想要入门python编程和机器学习的青少年,通过丰富有趣的案例和详实的编程操作讲解,将编程课程趣味化,打造的一本让青少年易读易懂的入门级编程教学图书。本书一方面用示例代码、表格、逻辑语言清晰透彻的讲解了python编程与机器学习的基础知识,同时用贴近青少年实际生活的案例实操作为课堂习题,不仅可以在学习的过程中及时巩固所学,也提高了本书的易读性和趣味性,更适合青少年阅读学习。本书中专门提出了“机器学习”的学习目标,将Python与计算机实操技术相结合,具有明显的实践性和时代性。

    内容简介

    本书是一本Python编程和机器学习零基础入门书。书的内容由Python基础语法和机器学习两部分组成,力求前面所学为后面所用。前半部分,着重介绍了Python语言的输入输出、条件分支、循环、列表、函数、类等,力求“手把手”地帮助读者攻克初学编程的难关,边学边练,使抽象的内容得以在实践中明晰。后半部分,是基于Python语言的机器学习入门,先介绍了机器学习领域最常用的工具库NumPy和matplotlib,继而以sklearn为依托讲解了分类、回归、聚类三个经典的机器学习应用场景。经过前面层层铺垫,最后带领读者完成一个识别手势的项目,体验机器学习的全过程。本书适合Python编程学习与应用的青少年爱好者阅读,也可作为中小学生Python相关课程的教材。希望读者借由本书进入Python程序设计和人工智能世界的大门,并逐步探寻更深的领域。

    作者简介

    王锴男,男,出生于1987年,北京工业大学软件工程管理专业学士,北京理工大学软件工程专业硕士。拥有十余年互联网开发相关经验,曾创办少儿STEAM教育机构趣维度。从事科技教育工作期间,带领很多学员得到蓝桥杯、各类科技竞赛优秀名次。目前是网易有道小图灵项目组信息学主讲教师。

    精彩内容

    目录
    第1章 进入Python程序世界:搭建编程环境
    1.1 Python语言和机器学习的故事001
    1.2 一步步安装Python实验室Anaconda002
    1.3 小结009
    第2章 程序的嘴巴:输出、变量
    2.1 开始奇妙旅程:Hello,World!010
    2.2 打印古诗:格式化输出011
    2.3 电脑里的东西保存在哪:初探变量014
    2.4 别把不同的调料倒在一个瓶子里:区分数据类型015
    2.5 小结018
    第3章 计算机的耳朵:输入语句
    3.1 来自电脑的第一声问候:input()语句019
    3.2 超级变变变:数据类型的转换020
    3.3 倒背如流:输入输出小游戏021
    3.4 小结023
    第4章 对错要分辨:if语句
    4.1 if语句和判定条件024
    4.2 关系运算符025
    4.3 逻辑运算符027
    4.4 if的另一半else030
    4.5 elif和多分支031
    4.6 if语句的嵌套使用033
    4.7 性格测试器034
    4.7.1 准备一些问题和答案034
    4.7.2 准备几段性格特征描述035
    4.7.3 现在万事俱备,还需一点小技巧036
    4.7.4 输出结果,看,多准!037
    4.8 小结039
    第5章 if语句的升级版:while语句
    5.1 循环就是不断地重复:使用while语句040
    5.2 不要“死循环”,循环计数器变量登场041
    5.3 在循环中做判断:while嵌套if语句043
    5.4 猜数字小游戏043
    5.5 小结046
    第6章 循环次数知多少:for循环
    6.1 while循环换新衣:使用for循环047
    6.2 打印几何图形:for循环嵌套048
    6.3 让电脑偷个懒:break和continue语句051
    6.4 小结054
    第7章 新的柜子:列表和元组
    7.1 定义列表(list)和元组(tuple)056
    7.2 初始化列表(list)和元组(tuple)056
    7.3 尝试为列表(list)和元组(tuple)添加元素057
    7.4 尝试访问和修改列表(list)与元组(tuple)中的元素058
    7.5 遍历列表(list)和元组(tuple)060
    7.6 完成实例:计算全班同学的平均身高061
    7.7 列表(list)的切片操作062
    7.8 列表(list)的拼接操作063
    7.9 小结064
    第8章 查起来飞快的字典和集合
    8.1 字典065
    8.1.1 创建空菜单:定义一个空字典065
    8.1.2 写入第一道菜:新建键值对066
    8.1.3 查找某一个菜品的价格:查询键对应的值067
    8.1.4 检查菜单中是否有某个菜品:查询字典中某个键是否存在069
    8.1.5 修改菜品单价:修改键值对070
    8.1.6 删除菜品:删除键值对071
    8.1.7 增加菜品的信息:字典的嵌套使用071
    8.2 集合072
    8.2.1 初始化一个集合073
    8.2.2 集合的增删改查操作073
    8.2.3 遍历集合075
    8.2.4 两个集合的交集、并集、差集075
    8.3 小结078
    第9章 把变量和指令统统打个包:函数和类
    9.1 定义函数079
    9.2 传递参数082
    9.2.1 位置实参083
    9.2.2 关键字实参084
    9.2.3 默认参数084
    9.3 有返回值的函数086
    9.4 函数的递归调用087
    9.5 什么是类089
    9.6 类和对象:pop是只狗089
    9.7 在类中添加方法:pop的新技能092
    9.8 类的继承:pop是只哈士奇,会拆家的那种093
    9.9 小结094
    第10章 走出新手村:开启机器学习的副本
    10.1 简单理解机器学习095
    10.2 机器学习中的问题分类097
    10.3 机器学习的强力计算器:NumPy099
    10.3.1 认识NumPy099
    10.3.2 初始化向量099
    10.3.3 向量元素的访问和修改102
    10.4 初始化矩阵102
    10.5 查看和修改矩阵的形状104
    10.6 矩阵间四则运算106
    10.7 切片107
    10.8 小结109
    第11章 数据可视化:使用matplotlib绘制图形
    11.1 绘制二维图形110
    11.1.1 基本使用110
    11.1.2 多张图同画布111
    11.1.3 绘制散点图113
    11.1.4 装饰图标:增加图例、图示114
    11.1.5 并列显示多张图表116
    11.2 绘制三维图形118
    11.3 小结120
    第12章 花花各不同:教会电脑做分类
    12.1 认识scikit-learn程序库121
    12.1.1 iris鸢尾花数据集122
    12.1.2 创建分类器,区分三种鸢尾花124
    12.2 “泛化”与“过拟合”126
    12.3 评价分类器的性能:准确率、查准率、查全率、F值127
    12.4 看看鸢尾花分类器的性能128
    12.5 分类器知多少130
    12.5.1 支持向量机(SVM)130
    12.5.2 决策树131
    12.5.3 随机森林(Random Forest)133
    12.6 小结134
    第13章 预测未来:回归问题
    13.1 什么是回归问题135
    13.2 回归问题的分类136
    13.3 回归问题求解的利器:最小二乘法136
    13.4 尝试一元回归137
    13.5 回归问题的评价——决定系数141
    13.6 尝试多元回归141
    13.7 非线性回归问题的解决:其他回归模型144
    13.7.1 支持向量机146
    13.7.2 随机森林147
    13.7.3 K邻近算法148
    13.8 小结149
    第14章 龙找龙,凤找凤,好汉对英雄:聚类
    14.1 聚类和分类不同150
    14.2 簇间距离的计算151
    14.2.1 欧氏距离151
    14.2.2 曼哈顿距离152
    14.2.3 明科夫斯基距离153
    14.3 经典聚类算法:k均值算法153
    14.3.1 k均值算法的步骤153
    14.3.2 在wine数据集上使用k均值算法154
    14.4 对聚类算法的评估157
    14.5 其他聚类算法158
    14.5.1 层次聚类158
    14.5.2 非层次聚类160
    14.6 总结162
    第15章 实践篇:分辨石头剪刀布
    15.1 制订目标163
    15.2 制作数据集163
    15.3 第一次训练170
    15.4 加强泛化能力——增加数据人数171
    15.5 引入HOG,提取图像特征173
    15.5.1 HOG特征提取过程173
    15.5.2 尝试用图片的HOG特征进行学习和分类测试174
    15.5.3 梯度是什么?177
    15.6 参数调整180
    15.7 总结183

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