python基础与深度学实战 人工智能
带你轻松掌握python
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作者作者
出版社化学工业出版社
ISBN9787122359797
出版时间2020-09
版次1
装帧平装
开本16开
页数196页
字数299千字
定价58元
货号xhwx_1202114077
上书时间2021-12-14
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主编：
语言轻松内容从入门到精通帮助读者掌握python
目录：
篇 python入门
章 python的“魔”
1.1 python是什么
1.2 python能做什么
1.3 python怎么样
第2章 python的使用方
2.1 python安装
2.1.1 windows下安装python
2.1.2 linux下安装python（以ubuntu为例）
2.1.3 anaconda的使用
2.2 选择合适的开发环境
2.2.1 spyder的使用
2.2.2 pycharm的安装与使用
2.2.3 文本编辑器配合终端的使用方
2.3 python初体验
2.3.1 个python程序
2.3.2 python语言风格
2.4 管理python库
2.4.1 模块的导入
2.4.2 第三方库的安装与导入
2.4.3 镜像源介绍
第3章 python高效学方
3.1 如何使用本书
3.2 如何提高python编程能力
第2篇 python应用基础
第4章 简单变量与字符串
4.1 变量赋值
4.1.1 单变量赋值
4.1.2 多变量赋值
4.2 数字用及其类型
4.2.1 数字用
4.2.2 数据类型
4.3 字符串
4.3.1 字符串的声明和访问
4.3.2 字符串拼接
4.3.3 字符串修改
4.3.4 字符串其他常用方
4.4 变量的命名规则
第5章 列表、元组和字典
5.1 列表
5.2 元组
5.3 字典
第6章 控制语句
6.1 true和false
6.2 条件判断
6.2.1 if-else
6.2.2 elif
6.3 循环
6.3.1 for语句
6.3.2 while语句
6.3.3 循环嵌套
6.3.4 break语句
6.3.5 continue语句
第7章 函数
7.1 函数基础
7.2 函数名称及函数的调用
7.3 函数的参数传递
7.4 变量作用域
7.5 函数式编程
7.6 python内置函数
第8章 模块和包
8.1 模块
8.2 编写模块
8.3 包
第9章 递归
9.1 递归定义
9.2 递归函数
9.3 字符串反转
9.4 重组词
9.5 快速求幂
9.6 二分查找
0章 文件
10.1 打开文件
10.2 文件基本作方
10.3 对文件内容进行迭代
1章 异常
11.1 什么是异常
11.2 捕获异常
11.3 引发异常
11.4 断言
11.5 实现自定义异常
11.6 with关键字
2章 面向对象技术
12.1 ood概念
12.2 类
12.2.1 类的声明与定义
12.2.2 类的实例化与使用
12.2.3 封装
12.2.4 访问权限
12.2.5 类的内建函数
12.2.6 @property装饰器
12.2.7 枚举类
12.2.8 类的存储与导入
12.3 继承和多态
12.3.1 __bases__属
12.3.2 继承的基本概念
12.3.3 多态
12.3.4 从标准类型派生
12.3.5 多重继承和多继承
12.4 迭代器
12.5 生成器
3章 查找与排序
13.1 查找案例
13.1.1 简单的查找问题
13.1.2 策略1：线查找
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 选择排序
13.2.2 归并排序
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科学计算与数据可视化
4章 python科学计算库
14.1 numpy简介
14.1.1 numpy的应用
14.1.2 numpy有什么功能？
14.1.3 使用numpy的优势
14.1.4 numpy开发环境
14.2 数组的索引
14.2.1 基本索引
14.2.2 切片索引
14.2.3 布尔型索引
14.2.4 花式索引
14.3 数组的计算：广播
14.4 比较、掩码和布尔逻辑
14.4.1 和通用函数类似的比较作
14.4.2 作布尔数组
14.4.3 布尔数组作为掩码
14.5 数组的排序
14.6 结构化数组
14.6.1 结构化数据类型
14.6.2 结构化数组的索引和分配
14.7 pandas数值运算方
14.8 处理缺失值
5章 matplotlib数据可视化
15.1 matplotlib常用技巧
15.2 两种画图接
15.3 简易线图
15.4 简易散点图
第4篇python深度学与实战
6章 数据挖掘
16.1 流程介绍
16.2 导入和可视化数据
16.3 数据分类与回归
16.3.1 logistic回归
16.3.2 k-近邻算
16.3.3 朴素贝叶斯算
16.3.4 决策树
16.4 聚类
16.5 数据降维
7章 植物病害识别案例
17.1 案例背景
17.2 案例要求
17.3 案例步骤
17.3.1 数据加载
17.3.2 图像预处理
17.3.3 模型搭建与修改
17.3.4 模型训练
17.3.5 模型验证
17.3.6 训练参数存储
17.3.7 中间结果的打印
17.4 案例代码
8章 皮肤癌变类识别实例
18.1 实例背景
18.2 实例要求
18.3 任务步骤
18.3.1 数据加载与预处理
18.3.2 模型调用与修改
18.3.3 模型构建与参数设定
18.3.4 模型训练与验证
18.3.5 callback函数调用
18.3.6 中间结果的打印
18.4 实例代码
参文献
内容简介：
本书共分为4篇18章，篇为python入门，主要介绍python的功能、使用和学方。第2篇为python应用基础，主要介绍变量与字符串、列表、元组和字典、控制语句、函数、模块与包、递归、文件、异常、面向对象技术、查找与排序。第3篇为python科学计算与数据可视化，主要介绍python科学计算库、matplotlib数据可视化。第4篇为python深度学与实战，主要介绍数据挖掘、植物病害识别案例和皮肤癌变类识别实例。本书适合python初学者或爱好者作为入门教材，也可以作为软件技术基础、深度学、人工智能等课程的参教材。
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