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Python面向對象編程(第4版)
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這是一本全面介紹Python面向對象編程的圖書。本書共分為4部分。第1章至第6章深入講解了面向對象編程的核心原則和概念,以及它們在Python中的實現方式。第7章至第9章仔細探討了Python的數據結構、內置類和方法等,以及如何從面向對象編程的角度進行分析和應用。第10章至第12章探討了設計模式及其在Python中的實現。第13章和第14章涵蓋了測試和并發兩個重要主題。整本書以一個機器學習分類算法的實現案例貫穿始終,并不斷探討各種實現方式的優劣。這是一本全面介紹Python面向對象編程的圖書。本書共分為4部分。第1章至第6章深入講解了面向對象編程的核心原則和概念,以及它們在Python中的實現方式。第7章至第9章仔細探討了Python的數據結構、內置類和方法等,以及如何從面向對象編程的角度進行分析和應用。第10章至第12章探討了設計模式及其在Python中的實現。第13章和第14章涵蓋了測試和并發兩個重要主題。整本書以一個機器學習分類算法的實現案例貫穿始終,并不斷探討各種實現方式的優劣。本書針對的是Python面向對象編程的新手,假設讀者具備基本的Python技能。對于有其他面向對象編程語言背景的讀者,本書將展示Python的許多特性。

(美)史蒂文·洛特 (加)達斯帝·菲利普斯 ·程序設計 ·29.6萬字

機器學習:軟件工程方法與實現
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本書視角獨特,將軟件工程中的方法應用到機器學習實踐中,重視方法論和工程實踐的融合。本書主要有3個特點。1)機器學習的軟件工程方法:用軟件工程(SoftwareEngineering)中的工具、方法和理論指導機器學習的實踐活動。主要體現在測試驅動開發(TDD)方法、機器學習項目管理方法、工程化軟件應用于數據科學標準化環境,以及開源算法包的大量實踐應用案例等。2)機器學習全生命周期:書中全面呈現了機器學習項目開發的完整鏈路,以項目需求為起點,歷經樣本定義、數據處理、建模、模型上線、模型監控、模型重訓或重建。流程中的大部分節點獨立成章,闡述充分,并且不是單純地闡述理論,而是重在實踐。同時,聚焦機器學習中應用最廣泛和最有效的算法,使之成為貫穿機器學習項目生命周期的一條完整的學習路徑。3)提出機器學習是一門實驗學科:書中有大量的工業實踐代碼,例如數據分析包、特征離散化包、特征選擇包、集成模型框架包、大規模模型上線系統架構和對應代碼包等,對機器學習算法特性也有大量的代碼解析。書中還多次強調對于機器學習這樣一門實驗和實踐學科,工具、方法和策略的重要性,并介紹了在實際項目中對時間、人力成本等的權衡策略。本書不拘泥于公式推演、數值分析計算領域優化求解(梯度、牛頓、拉格朗日、凸優化)等主題,而重在展現機器學習的實際應用,以及各知識點的落地。在寫作方式和內容編寫等方面,本書力求既貼近工程實踐又不失理論深度,給讀者良好的閱讀體驗。

張春強 張和平 唐振 ·人工智能 ·22.4萬字

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