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店铺： 北京华夏学林图书专营店

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787302438205

商品编码：26353868384

套装数量：2

《python学习手册》          ISBN：9787111326533     定价：119.00
《python机器学习实践》    ISBN：978711158166      定价：59.00

《python机器学习实践：测试驱动的开发方法》本书一开始就立足于软件编写、算法测试的实践指导，为读者理解示例代码、动手编写自己的程序做必要的铺垫。
然后，作者才开始简明扼要地介绍机器学习算法的定义，以及读者必须知道的算法类别、这些算法又各自有何神通，并轻轻点出：每个算法也有它的死穴。
第三章到第九章，作者深入详实地讲解了几种有代表性的机器学习算法：K-最近邻，朴素贝叶斯分类，决策树和随机森林，隐马尔可夫模型，支持向量机，神经网络，以及聚类。在这些章节中，不但讲解了算法核心部分的数学表达，也用机智、形象的语言描述了算法如何在实际生活中解决问题，并给出了关键的Python代码示例和算法训练、测试过程。 内容简介Content Description 《Python学习手册（第4版）》学习Python的主要内建对象类型：数字、列表和字典。使用Python语句创建和处理对象，并且学习Python的通用语法模型。使用函数构造和重用代码，函数是Python的基本过程工具。学习Python模块：封装语句、函数以及其他工具，以便构建较大的组件。学习Python的面向对象编程工具，用于组织程序代码。学习异常处理模型，以及用于编写较大程序的开发工具。了解高级Python工具，如装饰器、描述器、元类和Unicode处理等。

《python机器学习实践：测试驱动的开发方法》本书一开始就立足于软件编写、算法测试的实践指导，为读者理解示例代码、动手编写自己的程序做必要的铺垫。
然后，作者才开始简明扼要地介绍机器学习算法的定义，以及读者必须知道的算法类别、这些算法又各自有何神通，并轻轻点出：每个算法也有它的死穴。
第三章到第九章，作者深入详实地讲解了几种有代表性的机器学习算法：K-最近邻，朴素贝叶斯分类，决策树和随机森林，隐马尔可夫模型，支持向量机，神经网络，以及聚类。在这些章节中，不但讲解了算法核心部分的数学表达，也用机智、形象的语言描述了算法如何在实际生活中解决问题，并给出了关键的Python代码示例和算法训练、测试过程。

深入探索Python的无限可能：从基础到前沿的全面指南 Python，这门以简洁、易读著称的编程语言，已然成为当今软件开发、数据科学、人工智能等众多领域的基石。无论您是初次接触编程的绝对新手，还是希望在特定领域深化技能的经验开发者，一本全面、系统且实用的学习资料都至关重要。本书旨在为您提供这样一份宝贵的资源，带您一步步踏上Python的学习之旅，解锁其强大的功能，并应用于激动人心的前沿领域。 第一部分：Python基础入门——坚实的地基 学习任何一项技能，都需要从最基础的知识开始。本书的开篇将为您打下坚实的Python编程基础。我们不会跳过任何一个看似微小的细节，力求让每一个概念都清晰明了。 编程的起点： 您将了解什么是编程，为什么选择Python，以及如何搭建属于您自己的Python开发环境。从安装Python解释器到选择合适的代码编辑器（如VS Code、PyCharm），我们将提供详细的指导，确保您能顺利启动您的第一个Python程序。 数据的形态： 理解Python如何处理数据是至关重要的。我们将深入探讨Python的数据类型，包括整数（integers）、浮点数（floats）、字符串（strings）、布尔值（booleans）以及它们之间的相互转换。您将学会如何声明变量，理解变量的命名规则和作用域，以及如何进行各种基本的数据操作。 运算的艺术： 算术运算符（+、-、、/、%、、//）、比较运算符（==、!=、<、>、<=、>=）、逻辑运算符（and、or、not）以及赋值运算符（=、+=、-=等）将在这一章节中一一呈现。您将学会如何组合这些运算符来构建复杂的表达式，完成数据的计算和逻辑判断。 控制流程： 程序并非总是线性执行的。本书将详细讲解如何使用条件语句（if、elif、else）来根据不同条件执行不同的代码块，以及如何使用循环语句（for、while）来重复执行某段代码，从而提高代码的效率和灵活性。我们将通过大量实际例子，让您掌握条件判断和循环迭代的精髓。 组织代码的智慧： 随着程序变得越来越复杂，良好的组织结构变得不可或缺。您将学习如何定义和调用函数（functions），理解函数的参数传递、返回值以及局部变量和全局变量。函数的使用不仅能提高代码的复用性，还能使代码结构更加清晰易懂。 集合的力量： Python提供了多种强大的数据结构来组织和管理数据。列表（lists）、元组（tuples）、集合（sets）和字典（dictionaries）将在本书中得到详尽的介绍。您将学会如何创建、访问、修改以及遍历这些数据结构，并了解它们各自的特性和适用场景。 文件操作： 实际应用中，数据往往存储在文件中。本书将指导您如何使用Python进行文件的读写操作，包括打开、关闭文件，读取文件内容，向文件写入数据，以及处理不同类型的文件（如文本文件、CSV文件等）。 异常处理： 编写健壮的代码需要预见并处理潜在的错误。我们将介绍Python的异常处理机制（try、except、finally），教您如何捕获和处理运行时可能出现的错误，避免程序崩溃，提高程序的稳定性。 第二部分：Python机器学习实践——开启智能时代 掌握了Python的基础知识后，我们将把目光投向当下最热门的领域之一：机器学习。本书将带领您踏入机器学习的世界，理解其核心概念，并学会使用强大的Python库来构建和训练机器学习模型。 机器学习的基石： 您将了解机器学习的基本概念，包括监督学习、无监督学习、强化学习等。我们将解释什么是模型、特征、标签，以及如何评估模型的性能。 数据预处理的艺术： 真实世界的数据往往是混乱且不完整的。本书将深入探讨数据预处理的重要性，包括数据清洗（处理缺失值、异常值）、特征工程（特征选择、特征提取、特征缩放）、数据编码（独热编码、标签编码）等。您将学会使用NumPy和Pandas这两个核心库来高效地处理和转换数据。 NumPy：数值计算的利器： NumPy是Python科学计算的基础库，提供了强大的多维数组对象和用于处理这些数组的函数。您将学习如何创建、操作和数学运算NumPy数组，以及如何利用其广播机制提高计算效率。 Pandas：数据分析的瑞士军刀： Pandas为数据分析提供了高性能、易于使用的数据结构（Series和DataFrame）和数据分析工具。您将学会如何导入、导出数据，进行数据筛选、排序、分组、聚合，以及合并和连接数据集。 Scikit-learn：机器学习的瑞士军刀： Scikit-learn是Python中最流行的机器学习库之一，提供了大量用于分类、回归、聚类、降维、模型选择和预处理的算法。我们将逐一介绍并实践常用的机器学习算法，包括： 线性模型： 线性回归（Linear Regression）、逻辑回归（Logistic Regression）。 决策树与集成学习： 决策树（Decision Trees）、随机森林（Random Forests）、梯度提升（Gradient Boosting）。 支持向量机（SVM）： 理解核函数，应用SVM进行分类和回归。 K近邻（KNN）： 简单的分类和回归算法。 聚类算法： K-Means、DBSCAN等，用于无监督学习。 降维技术： 主成分分析（PCA）、t-SNE等，用于可视化和特征提取。 模型评估与选择： 选择合适的模型并准确评估其性能是机器学习的关键。您将学习各种评估指标，如准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数（F1-score）、均方误差（MSE）、R²分数等。我们还将探讨交叉验证（Cross-validation）和网格搜索（Grid Search）等模型选择技术，以避免过拟合和欠拟合。 实战项目： 为了巩固所学知识，本书将设计多个端到端的机器学习实践项目。从数据收集、预处理到模型训练、评估，您将亲手构建能够解决实际问题的机器学习模型，例如： 房价预测： 使用回归模型预测房屋价格。 垃圾邮件分类： 使用分类模型区分垃圾邮件和正常邮件。 客户细分： 使用聚类算法对客户进行分组。 图像识别基础： 简单介绍如何使用机器学习进行图像识别。 第三部分：测试驱动的开发方法——编写高质量的代码 高质量的代码是软件成功的基石。本书的第三部分将为您引入一种高效、可靠的开发实践——测试驱动开发（Test-Driven Development, TDD）。TDD是一种软件开发方法论，强调在编写功能代码之前先编写测试用例。 TDD的核心理念： 您将深入理解TDD的“红-绿-重构”循环：先写一个失败的测试（红），然后编写最少的代码让测试通过（绿），最后对代码进行重构以提高其可读性和可维护性，同时确保测试仍然通过。 Python的测试框架： 本书将重点介绍Python中最流行的两个测试框架：unittest和pytest。 unittest： Python内置的单元测试框架，您将学习如何创建测试类、测试方法，如何使用断言（assertions）来验证代码的预期行为。 pytest： 一个功能更强大、更易于使用的第三方测试框架。您将了解pytest的fixtures、参数化测试、测试标记等高级功能，以及如何编写更简洁、更具表达力的测试。 编写有效的测试用例： 我们将探讨如何设计覆盖各种情况的测试用例，包括边界条件、异常情况、正常流程等。您将学会如何编写清晰、独立的测试，以及如何利用测试来验证代码的正确性、鲁棒性和性能。 TDD在Python中的应用： 本章将通过具体的Python代码示例，演示如何在实际开发中应用TDD。您将看到如何为函数、类、模块编写测试，并观察TDD如何帮助您更快地发现和修复bug，从而构建更稳定、更可靠的Python应用程序。 TDD的优势与挑战： 我们还将讨论TDD带来的好处，如提高代码质量、减少bug、促进代码设计、增强开发者的信心等，并探讨在实际项目中可能遇到的挑战以及应对策略。 本书的特色与目标读者： 本书融合了Python基础、热门的机器学习应用以及严谨的开发实践，力求成为您学习Python道路上的全面伴侣。我们采取了循序渐进的方式，从最基础的概念开始，逐步深入到更复杂的领域。 详实的代码示例： 每一章节都配有大量精心设计的代码示例，帮助您理解抽象的概念，并鼓励您动手实践。 实践导向： 我们强调理论与实践相结合，通过实际项目让您掌握知识并解决实际问题。 清晰的语言： 语言力求通俗易懂，避免不必要的术语，让不同背景的学习者都能轻松上手。 面向广阔的读者群体： 编程初学者： 希望系统学习Python并开始编程生涯的您。 有一定Python基础的开发者： 希望深入理解Python特性，并将其应用于机器学习、数据科学等领域的您。 对机器学习感兴趣的学生和研究人员： 希望学习如何使用Python构建和训练机器学习模型的您。 软件工程师： 希望提升代码质量，掌握测试驱动开发方法的您。 本书将助您构建扎实的Python基础，掌握前沿的机器学习技术，并养成编写高质量代码的良好习惯。无论您的目标是什么，相信本书都能为您提供宝贵的知识和实用的技能，开启您在Python世界的精彩旅程。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版，让我对 Python 的机器学习领域有了全新的认识。一直以来，我都在寻找一本既能深入讲解机器学习理论，又能提供实际 Python 代码实现的参考书，而这本《python机器学习实践》无疑是我的不二之选。书中的案例丰富多样，从经典的线性回归、逻辑回归，到更复杂的神经网络、支持向量机，作者都循序渐进地进行了阐述。最让我惊喜的是，它并没有停留在理论层面，而是通过大量的 Python 代码示例，手把手地教会我们如何运用 scikit-learn、TensorFlow 等主流库来构建和训练模型。这些代码不仅清晰易懂，而且可以直接拿来实践，这对于像我这样动手能力较强的读者来说，简直是福音。此外，书中对算法的优缺点、适用场景的分析也十分到位，这让我能够更好地理解不同算法之间的权衡，从而在实际项目中做出更明智的选择。阅读这本书的过程，就像是与一位经验丰富的导师一起探索机器学习的奥秘，总能在我遇到困惑时，及时给予我指引。

评分☆☆☆☆☆

这本书无疑是我在 Python 学习旅程中遇到的又一个里程碑。《python学习手册》的名称听起来就非常全面，而实际内容也确实如此。它涵盖了 Python 语言的方方面面，从语言特性的深度解析，到标准库的详细介绍，再到一些高级主题的探讨，无所不包。我尤其喜欢书中对 Python 内部机制的解释，例如内存管理、垃圾回收机制等等，这些深层次的理解让我对 Python 的运作有了更清晰的认识，也帮助我写出更高效的代码。此外，书中还提供了许多关于 Python 最佳实践的建议，包括如何编写 Pythonic 的代码，如何优化性能等等，这些都极大地提升了我作为一名 Python 开发者的专业素养。这本书更像是一本百科全书，当你遇到问题，或者想深入了解某个 Python 相关的主题时，它总能提供详尽而准确的答案。我把它放在手边，随时翻阅，总能从中获得新的启发。

评分☆☆☆☆☆

一直以来，我都对如何编写高质量、可维护的代码感到头疼，尤其是在团队协作的项目中。《测试驱动的开发方法》这本书的出现，彻底改变了我的编程思维。它不仅详细介绍了 TDD (Test-Driven Development) 的核心理念，即“先写测试，再写代码”，还通过大量的实践案例，生动地展示了 TDD 在实际开发中的强大威力。书中对单元测试、集成测试、端到端测试的讲解都非常清晰，让我明白了不同测试的重要性以及如何在项目中有效地运用它们。更重要的是，作者并没有仅仅停留在“如何写测试”的层面，而是深入剖析了 TDD 如何引导我们设计出更简洁、更模块化的代码，如何减少 bug 的产生，以及如何提高开发效率。通过阅读这本书，我开始尝试在我的个人项目中应用 TDD，我发现这真的能让我更有信心重构代码，也让我对交付高质量软件有了更深刻的理解。这本书绝对是每个认真对待代码质量的开发者都应该拥有的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

作为一个刚刚接触 Python 的新手，我对编程世界充满了好奇，但也常常感到无从下手。《python基础入门》这本书就像一盏明灯，照亮了我学习 Python 的道路。从最基础的变量、数据类型、运算符讲起，到控制流、函数、模块，作者的讲解深入浅出，非常适合初学者。我尤其喜欢书中的练习题，每一章都有精心设计的习题，让我能够及时巩固所学知识。更棒的是，这本书的排版清晰，代码示例也简洁明了，我完全可以一边看一边敲代码，真正做到学以致用。我过去尝试过其他一些入门书籍，但总觉得要么过于枯燥，要么讲解不够系统，《python基础入门》却恰恰弥补了这些不足。它让我相信，学习编程并没有想象中那么困难，只要找对方法，循序渐进，任何人都能掌握这门强大的语言。这本书为我打下了坚实的基础，让我对后续更深入的学习充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对数据科学领域充满向往的开发者，我一直渴望找到一本能将 Python 的强大数据处理能力与实际的机器学习应用相结合的书籍。《python机器学习实践》这本书恰恰满足了我的这一需求。它不仅讲解了机器学习的基本概念和算法，更重要的是，它提供了大量使用 Python 进行数据预处理、特征工程、模型训练和评估的实战代码。从数据清洗、缺失值处理，到特征选择、降维，再到各种模型的实现和调优，作者都给出了详尽的步骤和实用的技巧。我尤其欣赏书中关于如何利用 Pandas、NumPy、Matplotlib 等库进行数据探索和可视化的部分，这让我能够更直观地理解数据，并为模型构建打下坚实的基础。这本书的实操性极强，我通过跟随书中的案例，已经能够独立完成一些简单的数据分析和机器学习项目，这让我对未来在数据科学领域的深入发展充满了期待。