青少年Python編程:從零基礎到機器學習實戰

王鍇男 著

  • 出版商: 化學工業
  • 出版日期: 2023-01-01
  • 定價: $359
  • 售價: 8.5$305
  • 語言: 簡體中文
  • 頁數: 183
  • 裝訂: 平裝
  • ISBN: 7122414507
  • ISBN-13: 9787122414502
  • 相關分類: Machine Learning
  • 下單後立即進貨 (約4週~6週)

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商品描述

本書是一本Python編程和機器學習零基礎入門書。
書的內容由Python基礎語法和機器學習兩部分組成,力求前面所學為後面所用。
前半部分,著重介紹了Python語言的輸入輸出、條件分支、循環、
列表、函數、類等,力求“手把手”地幫助讀者攻克初學編程的難關,邊學邊練,使抽象的內容得以在實踐中明晰。
後半部分,是基於Python語言的機器學習入門,先介紹了機器學習領域最常用的工具庫NumPy和matplotlib,
繼而以sklearn為依托講解了分類、回歸、聚類三個經典的機器學習應用場景。
經過前面層層鋪墊,最後帶領讀者完成一個識別手勢的項目,體驗機器學習的全過程。
本書適合Python編程學習與應用的青少年愛好者閱讀,也可作為中小學生Python相關課程的教材。
希望讀者藉由本書進入Python程序設計和人工智能世界的大門,並逐步探尋更深的領域。

作者簡介

王鍇男
男,出生於1987年,北京工業大學軟件工程管理專業學士,北京理工大學軟件工程專業碩士。
擁有十餘年互聯網開發相關經驗,曾創辦少兒STEAM教育機構趣維度。
從事科技教育工作期間,帶領很多學員得到藍橋杯、各類科技競賽優秀名次。
目前是網易有道小圖靈項目組信息學主講教師。

目錄大綱

第1章進入Python程序世界:搭建編程環境
1.1 Python語言和機器學習的故事001
1.2 一步步安裝Python實驗室Anaconda002
1.3 小結009

第2章程序的嘴巴:輸出、變量
2.1 開始奇妙旅程:Hello, World!010
2.2 打印古詩:格式化輸出011
2.3 電腦裡的東西保存在哪:初探變量014
2.4 別把不同的調料倒在一個瓶子裡:區分數據類型015
2.5 小結018

第3章計算機的耳朵:輸入語句
3.1 來自電腦的第一聲問候:input( )語句019
3.2 超級變變變:數據類型的轉換020
3.3 倒背如流:輸入輸出小遊戲021
3.4 小結023

第4章對錯要分辨:if語句
4.1 if語句和判定條件024
4.2 關係運算符025
4.3 邏輯運算符027
4.4 if的另一半else030
4.5 elif和多分支031
4.6 if語句的嵌套使用033
4.7 性格測試器034
4.7.1 準備一些問題和答案034
4.7.2 準備幾段性格特徵描述035
4.7.3 現在萬事俱備,還需一點小技巧036
4.7.4 輸出結果,看,多準!037
4.8 小結039

第5章if語句的升級版:while語句
5.1 循環就是不斷地重複:使用while語句040
5.2 不要“死循環”,循環計數器變量登場041
5.3 在循環中做判斷:while嵌套if語句043
5.4 猜數字小遊戲043
5.5 小結046

第6章循環次數知多少:for循環
6.1 while循環換新衣:使用for循環047
6.2 打印幾何圖形:for循環嵌套048
6.3 讓電腦偷個懶:break和continue語句051
6.4 小結054

第7章新的櫃子:列表和元組
7.1 定義列表(list)和元組(tuple)056
7.2 初始化列表(list) 和元組(tuple)056
7.3 嘗試為列表(list) 和元組(tuple) 添加元素057
7.4 嘗試訪問和修改列表(list) 與元組(tuple)中的元素058
7.5 遍歷列表(list) 和元組(tuple)060
7.6 完成實例:計算全班同學的平均身高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 小結064

第8章查起來飛快的字典和集合
8.1 字典065
8.1.1 創建空菜單:定義一個空字典065
8.1.2 寫入第一道菜:新建鍵值對066
8.1.3 查找某一個菜品的價格:查詢鍵對應的值067
8.1.4 檢查菜單中是否有某個菜品:查詢字典中某個鍵是否存在069
8.1.5 修改菜品單價:修改鍵值對070
8.1.6 刪除菜品:刪除鍵值對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 初始化一個集合073
8.2.2 集合的增刪改查操作073
8.2.3 遍歷集合075
8.2.4 兩個集合的交集、並集、差集075
8.3 小結078

第9章把變量和指令統統打個包:函數和類
9.1 定義函數079
9.2 傳遞參數082
9.2.1 位置實參083
9.2.2 關鍵字實參084
9.2.3 默認參數084
9.3 有返回值的函數086
9.4 函數的遞歸調用087
9.5 什麼是類089
9.6 類和對象:pop是隻狗089
9.7 在類中添加方法:pop的新技能092
9.8 類的繼承:pop是只哈士奇,會拆家的那種093
9.9 小結094

第10章走出新手村:開啟機器學習的副本
10.1 簡單理解機器學習095
10.2 機器學習中的問題分類097
10.3 機器學習的強力計算器:NumPy099
10.3.1 認識NumPy099
10.3.2 初始化向量099
10.3.3 向量元素的訪問和修改102
10.4 初始化矩陣102
10.5 查看和修改矩陣的形狀104
10.6 矩陣間四則運算106
10.7 切片107
10.8 小結109

第11章數據可視化:使用matplotlib繪製圖形
11.1 繪製二維圖形110
11.1.1 基本使用110
11.1.2 多張圖同畫布111
11.1.3 繪製散點圖113
11.1.4 裝飾圖標:增加圖例、圖示114
11.1.5 並列顯示多張圖表116
11.2 繪製三維圖形118
11.3 小結120

第12章花花各不同:教會電腦做分類
12.1 認識scikit-learn程序庫121
12.1.1 iris鳶尾花數據集122
12.1.2 創建分類器,區分三種鳶尾花124
12.2 “泛化”與“過擬合”126
12.3 評價分類器的性能:準確率、查准率、查全率、F值127
12.4 看看鳶尾花分類器的性能128
12.5 分類器知多少130
12.5.1 支持向量機(SVM)130
12.5.2 決策樹131
12.5.3 隨機森林(Random Forest)133
12.6 小結134

第13章預測未來:回歸問題
13.1 什麼是回歸問題135
13.2 回歸問題的分類136
13.3 回歸問題求解的利器:最小二乘法136
13.4 嘗試一元回歸137
13.5 回歸問題的評價—決定係數141
13.6 嘗試多元回歸141
13.7 非線性回歸問題的解決:其他回歸模型144
13.7.1 支持向量機146
13.7.2 隨機森林147
13.7.3 K鄰近算法148
13.8 小結149

第14章龍找龍,鳳找鳳,好漢對英雄:聚類
14.1 聚類和分類不同150
14.2 簇間距離的計算151
14.2.1 歐氏距離151
14.2.2 曼哈頓距離152
14.2.3 明科夫斯基距離153
14.3 經典聚類算法:k均值算法153
14.3.1 k均值算法的步驟153
14.3.2 在wine數據集上使用k均值算法154
14.4 對聚類算法的評估157
14.5 其他聚類算法158
14.5.1 層次聚類158
14.5.2 非層次聚類160
14.6 總結162

第15章實踐篇:分辨石頭剪刀布
15.1 制訂目標163
15.2 製作數據集163
15.3 第一次訓練170
15.4 加強泛化能力—增加數據人數171
15.5 引入HOG,提取圖像特徵173
15.5.1 HOG特徵提取過程173
15.5.2 嘗試用圖片的HOG特徵進行學習和分類測試174
15.5.3 梯度是什麼?177
15.6 參數調整180
15.7 總結183