python學習手冊 python機器學習實踐 測試驅動的開發方法 python基礎入門 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• Python
• 機器學習
• 數據科學
• 編程入門
• 測試驅動開發
• Python基礎
• 實戰
• 教程
• 計算機科學
• 開發

店鋪： 北京華夏學林圖書專營店

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787302438205

商品編碼：26353868384

套裝數量：2

《python學習手冊》          ISBN：9787111326533     定價：119.00
《python機器學習實踐》    ISBN：978711158166      定價：59.00

《python機器學習實踐：測試驅動的開發方法》本書一開始就立足於軟件編寫、算法測試的實踐指導，為讀者理解示例代碼、動手編寫自己的程序做必要的鋪墊。
然後，作者纔開始簡明扼要地介紹機器學習算法的定義，以及讀者必須知道的算法類彆、這些算法又各自有何神通，並輕輕點齣：每個算法也有它的死穴。
第三章到第九章，作者深入詳實地講解瞭幾種有代錶性的機器學習算法：K-最近鄰，樸素貝葉斯分類，決策樹和隨機森林，隱馬爾可夫模型，支持嚮量機，神經網絡，以及聚類。在這些章節中，不但講解瞭算法核心部分的數學錶達，也用機智、形象的語言描述瞭算法如何在實際生活中解決問題，並給齣瞭關鍵的Python代碼示例和算法訓練、測試過程。 內容簡介Content Description 《Python學習手冊（第4版）》學習Python的主要內建對象類型：數字、列錶和字典。使用Python語句創建和處理對象，並且學習Python的通用語法模型。使用函數構造和重用代碼，函數是Python的基本過程工具。學習Python模塊：封裝語句、函數以及其他工具，以便構建較大的組件。學習Python的麵嚮對象編程工具，用於組織程序代碼。學習異常處理模型，以及用於編寫較大程序的開發工具。瞭解高級Python工具，如裝飾器、描述器、元類和Unicode處理等。

《python機器學習實踐：測試驅動的開發方法》本書一開始就立足於軟件編寫、算法測試的實踐指導，為讀者理解示例代碼、動手編寫自己的程序做必要的鋪墊。
然後，作者纔開始簡明扼要地介紹機器學習算法的定義，以及讀者必須知道的算法類彆、這些算法又各自有何神通，並輕輕點齣：每個算法也有它的死穴。
第三章到第九章，作者深入詳實地講解瞭幾種有代錶性的機器學習算法：K-最近鄰，樸素貝葉斯分類，決策樹和隨機森林，隱馬爾可夫模型，支持嚮量機，神經網絡，以及聚類。在這些章節中，不但講解瞭算法核心部分的數學錶達，也用機智、形象的語言描述瞭算法如何在實際生活中解決問題，並給齣瞭關鍵的Python代碼示例和算法訓練、測試過程。

深入探索Python的無限可能：從基礎到前沿的全麵指南 Python，這門以簡潔、易讀著稱的編程語言，已然成為當今軟件開發、數據科學、人工智能等眾多領域的基石。無論您是初次接觸編程的絕對新手，還是希望在特定領域深化技能的經驗開發者，一本全麵、係統且實用的學習資料都至關重要。本書旨在為您提供這樣一份寶貴的資源，帶您一步步踏上Python的學習之旅，解鎖其強大的功能，並應用於激動人心的前沿領域。 第一部分：Python基礎入門——堅實的地基 學習任何一項技能，都需要從最基礎的知識開始。本書的開篇將為您打下堅實的Python編程基礎。我們不會跳過任何一個看似微小的細節，力求讓每一個概念都清晰明瞭。 編程的起點： 您將瞭解什麼是編程，為什麼選擇Python，以及如何搭建屬於您自己的Python開發環境。從安裝Python解釋器到選擇閤適的代碼編輯器（如VS Code、PyCharm），我們將提供詳細的指導，確保您能順利啓動您的第一個Python程序。 數據的形態： 理解Python如何處理數據是至關重要的。我們將深入探討Python的數據類型，包括整數（integers）、浮點數（floats）、字符串（strings）、布爾值（booleans）以及它們之間的相互轉換。您將學會如何聲明變量，理解變量的命名規則和作用域，以及如何進行各種基本的數據操作。 運算的藝術： 算術運算符（+、-、、/、%、、//）、比較運算符（==、!=、<、>、<=、>=）、邏輯運算符（and、or、not）以及賦值運算符（=、+=、-=等）將在這一章節中一一呈現。您將學會如何組閤這些運算符來構建復雜的錶達式，完成數據的計算和邏輯判斷。 控製流程： 程序並非總是綫性執行的。本書將詳細講解如何使用條件語句（if、elif、else）來根據不同條件執行不同的代碼塊，以及如何使用循環語句（for、while）來重復執行某段代碼，從而提高代碼的效率和靈活性。我們將通過大量實際例子，讓您掌握條件判斷和循環迭代的精髓。 組織代碼的智慧： 隨著程序變得越來越復雜，良好的組織結構變得不可或缺。您將學習如何定義和調用函數（functions），理解函數的參數傳遞、返迴值以及局部變量和全局變量。函數的使用不僅能提高代碼的復用性，還能使代碼結構更加清晰易懂。 集閤的力量： Python提供瞭多種強大的數據結構來組織和管理數據。列錶（lists）、元組（tuples）、集閤（sets）和字典（dictionaries）將在本書中得到詳盡的介紹。您將學會如何創建、訪問、修改以及遍曆這些數據結構，並瞭解它們各自的特性和適用場景。 文件操作： 實際應用中，數據往往存儲在文件中。本書將指導您如何使用Python進行文件的讀寫操作，包括打開、關閉文件，讀取文件內容，嚮文件寫入數據，以及處理不同類型的文件（如文本文件、CSV文件等）。 異常處理： 編寫健壯的代碼需要預見並處理潛在的錯誤。我們將介紹Python的異常處理機製（try、except、finally），教您如何捕獲和處理運行時可能齣現的錯誤，避免程序崩潰，提高程序的穩定性。 第二部分：Python機器學習實踐——開啓智能時代 掌握瞭Python的基礎知識後，我們將把目光投嚮當下最熱門的領域之一：機器學習。本書將帶領您踏入機器學習的世界，理解其核心概念，並學會使用強大的Python庫來構建和訓練機器學習模型。 機器學習的基石： 您將瞭解機器學習的基本概念，包括監督學習、無監督學習、強化學習等。我們將解釋什麼是模型、特徵、標簽，以及如何評估模型的性能。 數據預處理的藝術： 真實世界的數據往往是混亂且不完整的。本書將深入探討數據預處理的重要性，包括數據清洗（處理缺失值、異常值）、特徵工程（特徵選擇、特徵提取、特徵縮放）、數據編碼（獨熱編碼、標簽編碼）等。您將學會使用NumPy和Pandas這兩個核心庫來高效地處理和轉換數據。 NumPy：數值計算的利器： NumPy是Python科學計算的基礎庫，提供瞭強大的多維數組對象和用於處理這些數組的函數。您將學習如何創建、操作和數學運算NumPy數組，以及如何利用其廣播機製提高計算效率。 Pandas：數據分析的瑞士軍刀： Pandas為數據分析提供瞭高性能、易於使用的數據結構（Series和DataFrame）和數據分析工具。您將學會如何導入、導齣數據，進行數據篩選、排序、分組、聚閤，以及閤並和連接數據集。 Scikit-learn：機器學習的瑞士軍刀： Scikit-learn是Python中最流行的機器學習庫之一，提供瞭大量用於分類、迴歸、聚類、降維、模型選擇和預處理的算法。我們將逐一介紹並實踐常用的機器學習算法，包括： 綫性模型： 綫性迴歸（Linear Regression）、邏輯迴歸（Logistic Regression）。 決策樹與集成學習： 決策樹（Decision Trees）、隨機森林（Random Forests）、梯度提升（Gradient Boosting）。 支持嚮量機（SVM）： 理解核函數，應用SVM進行分類和迴歸。 K近鄰（KNN）： 簡單的分類和迴歸算法。 聚類算法： K-Means、DBSCAN等，用於無監督學習。 降維技術： 主成分分析（PCA）、t-SNE等，用於可視化和特徵提取。 模型評估與選擇： 選擇閤適的模型並準確評估其性能是機器學習的關鍵。您將學習各種評估指標，如準確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召迴率（Recall）、F1分數（F1-score）、均方誤差（MSE）、R²分數等。我們還將探討交叉驗證（Cross-validation）和網格搜索（Grid Search）等模型選擇技術，以避免過擬閤和欠擬閤。 實戰項目： 為瞭鞏固所學知識，本書將設計多個端到端的機器學習實踐項目。從數據收集、預處理到模型訓練、評估，您將親手構建能夠解決實際問題的機器學習模型，例如： 房價預測： 使用迴歸模型預測房屋價格。 垃圾郵件分類： 使用分類模型區分垃圾郵件和正常郵件。 客戶細分： 使用聚類算法對客戶進行分組。 圖像識彆基礎： 簡單介紹如何使用機器學習進行圖像識彆。 第三部分：測試驅動的開發方法——編寫高質量的代碼 高質量的代碼是軟件成功的基石。本書的第三部分將為您引入一種高效、可靠的開發實踐——測試驅動開發（Test-Driven Development, TDD）。TDD是一種軟件開發方法論，強調在編寫功能代碼之前先編寫測試用例。 TDD的核心理念： 您將深入理解TDD的“紅-綠-重構”循環：先寫一個失敗的測試（紅），然後編寫最少的代碼讓測試通過（綠），最後對代碼進行重構以提高其可讀性和可維護性，同時確保測試仍然通過。 Python的測試框架： 本書將重點介紹Python中最流行的兩個測試框架：unittest和pytest。 unittest： Python內置的單元測試框架，您將學習如何創建測試類、測試方法，如何使用斷言（assertions）來驗證代碼的預期行為。 pytest： 一個功能更強大、更易於使用的第三方測試框架。您將瞭解pytest的fixtures、參數化測試、測試標記等高級功能，以及如何編寫更簡潔、更具錶達力的測試。 編寫有效的測試用例： 我們將探討如何設計覆蓋各種情況的測試用例，包括邊界條件、異常情況、正常流程等。您將學會如何編寫清晰、獨立的測試，以及如何利用測試來驗證代碼的正確性、魯棒性和性能。 TDD在Python中的應用： 本章將通過具體的Python代碼示例，演示如何在實際開發中應用TDD。您將看到如何為函數、類、模塊編寫測試，並觀察TDD如何幫助您更快地發現和修復bug，從而構建更穩定、更可靠的Python應用程序。 TDD的優勢與挑戰： 我們還將討論TDD帶來的好處，如提高代碼質量、減少bug、促進代碼設計、增強開發者的信心等，並探討在實際項目中可能遇到的挑戰以及應對策略。 本書的特色與目標讀者： 本書融閤瞭Python基礎、熱門的機器學習應用以及嚴謹的開發實踐，力求成為您學習Python道路上的全麵伴侶。我們采取瞭循序漸進的方式，從最基礎的概念開始，逐步深入到更復雜的領域。 詳實的代碼示例： 每一章節都配有大量精心設計的代碼示例，幫助您理解抽象的概念，並鼓勵您動手實踐。 實踐導嚮： 我們強調理論與實踐相結閤，通過實際項目讓您掌握知識並解決實際問題。 清晰的語言： 語言力求通俗易懂，避免不必要的術語，讓不同背景的學習者都能輕鬆上手。 麵嚮廣闊的讀者群體： 編程初學者： 希望係統學習Python並開始編程生涯的您。 有一定Python基礎的開發者： 希望深入理解Python特性，並將其應用於機器學習、數據科學等領域的您。 對機器學習感興趣的學生和研究人員： 希望學習如何使用Python構建和訓練機器學習模型的您。 軟件工程師： 希望提升代碼質量，掌握測試驅動開發方法的您。 本書將助您構建紮實的Python基礎，掌握前沿的機器學習技術，並養成編寫高質量代碼的良好習慣。無論您的目標是什麼，相信本書都能為您提供寶貴的知識和實用的技能，開啓您在Python世界的精彩旅程。