推荐初级计算机教学书籍,推荐初级计算机教学书籍有哪些

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于推荐初级计算机教学书籍的问题，于是小编就整理了1个相关介绍推荐初级计算机教学书籍的解答，让我们一起看看吧。

1. 从哪本书开始学习Python比较好？

从哪本书开始学习python比较好？

Python作为目前非常火的一门语言，切入进来学习还是相当必要，学习的时候不需要很多书，选择一本就行。

基础不是很好可以用 笨方法学Python 这本书作为入门书籍

希望能帮到你

谢谢邀请，学习选择很重要！！！

python之所以火是因为人工智能的发展，个人整理学习经验仅供参考！

感觉有本书你学的差不多了就基本具备了一名合格的python编程工程师,不过可惜的是这本书没有电子版，只有纸质的。

第 1章　从数学建模到人工智能

1.1　数学建模
1.1.1　数学建模与人工智能
1.1.2　数学建模中的常见问题
1.2　人工智能下的数学
1.2.1　统计量
1.2.2　矩阵概念及运算
1.2.3　概率论与数理统计
1.2.4　高等数学——导数、微分、不定积分、定积分

第2章 Python快速入门

2.1　安装Python
2.1.1　Python安装步骤
2.1.2　IDE的选择
2.2　Python基本操作
2.2.1　第 一个小程序
2.2.2　注释与格式化输出
2.2.3　列表、元组、字典
2.2.4　条件语句与循环语句
2.2.5　break、continue、pass
2.3　Python高级操作
2.3.1　lambda
2.3.2　map
2.3.3　filter

第3章　Python科学计算库NumPy

3.1　NumPy简介与安装
3.1.1　NumPy简介
3.1.2　NumPy安装
3.2　基本操作
3.2.1　初识NumPy
3.2.2　NumPy数组类型
3.2.3　NumPy创建数组
3.2.4　索引与切片
3.2.5　矩阵合并与分割
3.2.6　矩阵运算与线性代数
3.2.7　NumPy的广播机制
3.2.8　NumPy统计函数
3.2.9　NumPy排序、搜索
3.2.10　NumPy数据的保存

第4章　常用科学计算模块快速入门

4.1　Pandas科学计算库
4.1.1　初识Pandas
4.1.2　Pandas基本操作
4.2　Matplotlib可视化图库
4.2.1　初识Matplotlib
4.2.2　Matplotlib基本操作
4.2.3　Matplotlib绘图案例
4.3　SciPy科学计算库
4.3.1　初识SciPy
4.3.2　SciPy基本操作
4.3.3　SciPy图像处理案例
第5章　Python网络爬虫
5.1　爬虫基础
5.1.1　初识爬虫
5.1.2　网络爬虫的算法
5.2　爬虫入门实战
5.2.1　调用API
5.2.2　爬虫实战
5.3　爬虫进阶—高效率爬虫
5.3.1　多进程
5.3.2　多线程
5.3.3　协程
5.3.4　小结

第6章　Python数据存储

6.1　关系型数据库MySQL
6.1.1　初识MySQL
6.1.2　Python操作MySQL
6.2　NoSQL之MongoDB
6.2.1　初识NoSQL
6.2.2　Python操作MongoDB
6.3　本章小结
6.3.1　数据库基本理论
6.3.2　数据库结合
6.3.3　结束语

第7章　Python数据分析

7.1　数据获取
7.1.1　从键盘获取数据
7.1.2　文件的读取与写入
7.1.3　Pandas读写操作
7.2　数据分析案例
7.2.1　普查数据统计分析案例
7.2.2　小结

第8章　自然语言处理

8.1　Jieba分词基础
8.1.1　Jieba中文分词
8.1.2　Jieba分词的3种模式
8.1.3　标注词性与添加定义词
8.2　关键词提取
8.2.1　TF-IDF关键词提取
8.2.2　TextRank关键词提取
8.3　word2vec介绍
8.3.1　word2vec基础原理简介
8.3.2　word2vec训练模型
8.3.3　基于gensim的word2vec实战

第9章　从回归分析到算法基础

9.1　回归分析简介
9.1.1　“回归”一词的来源
9.1.2　回归与相关
9.1.3　回归模型的划分与应用
9.2　线性回归分析实战
9.2.1　线性回归的建立与求解
9.2.2　Python求解回归模型案例
9.2.3　检验、预测与控制

第10章 从K-Means聚类看算法调参

10.1　K-Means基本概述
10.1.1　K-Means简介
10.1.2　目标函数
10.1.3　算法流程
10.1.4　算法优缺点分析
10.2　K-Means实战

第11章 从决策树看算法升级

11.1　决策树基本简介
11.2　经典算法介绍
11.2.1　信息熵
11.2.2　信息增益
11.2.3　信息增益率
11.2.4　基尼系数
11.2.5　小结
11.3　决策树实战
11.3.1　决策树回归
11.3.2　决策树的分类

第12章 从朴素贝叶斯看算法多变　193

12.1　朴素贝叶斯简介
12.1.1　认识朴素贝叶斯
12.1.2　朴素贝叶斯分类的工作过程
12.1.3　朴素贝叶斯算法的优缺点
12.2　3种朴素贝叶斯实战

第13章 从推荐系统看算法场景

13.1　推荐系统简介
13.1.1　推荐系统的发展
13.1.2　协同过滤
13.2　基于文本的推荐
13.2.1　标签与知识图谱推荐案例
13.2.2　小结

第14章 从TensorFlow开启深度学习之旅

14.1　初识TensorFlow
14.1.1　什么是TensorFlow
14.1.2　安装TensorFlow
14.1.3　TensorFlow基本概念与原理
14.2　TensorFlow数据结构
14.2.1　阶
14.2.2　形状
14.2.3　数据类型
14.3　生成数据十二法
14.3.1　生成Tensor
14.3.2　生成序列
14.3.3　生成随机数
14.4　TensorFlow实战

希望对你有帮助！！！

贵在坚持，自己掌握一些，在工作中不断打磨，高薪不是梦！！！

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