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跟我學(xué)PYTHON四級 版權(quán)信息
- ISBN：9787302640318
- 條形碼：9787302640318 ; 978-7-302-64031-8
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
跟我學(xué)PYTHON四級 本書特色
本套教材緊扣全國青少年編程能力等級考試（PAAT）考綱，在語法規(guī)范方面起到引導(dǎo)作用，避免在青少年P(guān)ython編程教學(xué)中陷入瑣碎和繁復(fù)的邏輯“陷阱”。教材通過具象化解抽象，通過寓教于樂的任務(wù)引領(lǐng)學(xué)生提高分析問題、歸納問題、找出問題背后的關(guān)鍵知識關(guān)聯(lián)的能力，從而培養(yǎng)學(xué)生的計(jì)算思維的能力，讓學(xué)生在學(xué)習(xí)中獲得樂趣、獲得自信、獲得在信息化時(shí)代求解問題的能力及智慧，使得學(xué)生的綜合素質(zhì)得到鍛煉。
本教材擬定的讀者為具有Python編程基礎(chǔ)的中學(xué)階段的學(xué)習(xí)者，故在內(nèi)容呈現(xiàn)方面較一二級用書，在抽象和邏輯方面均有不同的提升。
跟我學(xué)PYTHON四級 內(nèi)容簡介
本書以團(tuán)體標(biāo)準(zhǔn)《青少年編程能力等級第2 部分：Python 編程》為依據(jù)，內(nèi)容覆蓋該標(biāo) 準(zhǔn)Python 編程四級的全部12 個(gè)知識點(diǎn)。全書共12 個(gè)單元，分為三部分。**部分為算法基礎(chǔ)篇 （第1、2 單元），主要介紹Python 中常見數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法分析的基礎(chǔ)知識，包括堆棧、隊(duì)列及基本應(yīng)用、 算法的復(fù)雜度計(jì)算等內(nèi)容。第二部分為算法提高篇（第3~7 單元），主要介紹排序、查找、匹配、蒙特 卡羅、分形等常見算法的基本原理和實(shí)現(xiàn)方法。第三部分為算法進(jìn)階篇（第8~12 單元），重點(diǎn)介紹 Python 中機(jī)器學(xué)習(xí)及人工智能經(jīng)典算法的基本原理及實(shí)踐方法，主要包括聚類、預(yù)測、調(diào)度、分類、 路徑等算法的講解。本書適合報(bào)考全國青少年編程能力等級考試（PAAT）Python 四級科目的考生選用， 也是初、高中學(xué)段青少年了解和實(shí)踐機(jī)器學(xué)習(xí)及人工智能編程的較為理想的教材。
跟我學(xué)PYTHON四級 目錄
第1單元 堆棧隊(duì)列 0011.1 認(rèn)識數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 002
1.2 堆棧 003
1.3 隊(duì)列 009
1.4 堆棧和隊(duì)列的基本應(yīng)用 . 012
習(xí)題. 017
第2單元 算法分析 0192.1 計(jì)算的復(fù)雜性 020
2.2 時(shí)間復(fù)雜度 . 021
2.3 空間復(fù)雜度 . 029
2.4 優(yōu)秀算法的評價(jià)標(biāo)準(zhǔn). 032
習(xí)題. 033
第3單元 排序算法0353.1 冒泡排序. 036
3.2 選擇排序. 039
3.3 直接插入排序 042
習(xí)題. 045
第4單元 查找算法0474.1 順序查找. 049
4.2 二分查找. 051
4.3 插值查找. 055
習(xí)題. 059
Gwszw四級1-7.indd 7 2023/9/13 9:51:38
第5單元 匹配算法 061
5.1 字符串暴力匹配算法（BF 算法） .062
5.2 字符串匹配KMP 算法.064
5.3 字符串匹配BM 算法.071
習(xí)題.076
第6單元 蒙特卡羅算法078
6.1 蒙特卡羅算法簡介 079
6.2 蒙特卡羅算法的應(yīng)用.081
習(xí)題.085
第7單元 分形算法087
7.1 大自然中的分形幾何.088
7.2 Koch 曲線的遞歸算法.091
7.3 分形樹的遞歸算法 094
7.4 牛頓迭代算法096
習(xí)題.102
第8單元 聚類算法 103
8.1 認(rèn)識聚類.104
8.2 鳶尾花分類 .106
8.3 分散性聚類算法（K-means）.107
8.4 基于層次的聚類算法(AGNES) 114
8.5 基于密度的聚類算法(DBSCAN)118
習(xí)題.124
第9單元 預(yù)測算法 126
9.1 普通線性回歸預(yù)測算法 .127
VIII
Gwszw四級1-7.indd 8
2023/9/13 9:51:53
9.2 嶺回歸預(yù)測算法 133
9.3 Lasso 回歸預(yù)測算法 .137
習(xí)題.141
第10單元 調(diào)度算法 143
10.1 進(jìn)程調(diào)度.144
10.2 先來先服務(wù)調(diào)度算法.145
10.3 短作業(yè)優(yōu)先調(diào)度算法.147
10.4 優(yōu)先級調(diào)度算法 151
習(xí)題.156
第11單元 分類算法. 158
11.1 支持向量機(jī)分類算法.160
11.2 K-*近鄰算法.161
11.3 隨機(jī)森林算法163
習(xí)題.169 第12單元 路徑算法. 171
12.1 路徑算法概述172
12.2 迪杰斯特拉算法 174
12.3 弗洛伊德算法179
12.4 SPFA 算法.186
習(xí)題.189
附錄A 人工智能及機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ). 191
1.2 堆棧 003
1.3 隊(duì)列 009
1.4 堆棧和隊(duì)列的基本應(yīng)用 . 012
習(xí)題. 017
第2單元 算法分析 0192.1 計(jì)算的復(fù)雜性 020
2.2 時(shí)間復(fù)雜度 . 021
2.3 空間復(fù)雜度 . 029
2.4 優(yōu)秀算法的評價(jià)標(biāo)準(zhǔn). 032
習(xí)題. 033
第3單元 排序算法0353.1 冒泡排序. 036
3.2 選擇排序. 039
3.3 直接插入排序 042
習(xí)題. 045
第4單元 查找算法0474.1 順序查找. 049
4.2 二分查找. 051
4.3 插值查找. 055
習(xí)題. 059
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第5單元 匹配算法 061
5.1 字符串暴力匹配算法（BF 算法） .062
5.2 字符串匹配KMP 算法.064
5.3 字符串匹配BM 算法.071
習(xí)題.076
第6單元 蒙特卡羅算法078
6.1 蒙特卡羅算法簡介 079
6.2 蒙特卡羅算法的應(yīng)用.081
習(xí)題.085
第7單元 分形算法087
7.1 大自然中的分形幾何.088
7.2 Koch 曲線的遞歸算法.091
7.3 分形樹的遞歸算法 094
7.4 牛頓迭代算法096
習(xí)題.102
第8單元 聚類算法 103
8.1 認(rèn)識聚類.104
8.2 鳶尾花分類 .106
8.3 分散性聚類算法（K-means）.107
8.4 基于層次的聚類算法(AGNES) 114
8.5 基于密度的聚類算法(DBSCAN)118
習(xí)題.124
第9單元 預(yù)測算法 126
9.1 普通線性回歸預(yù)測算法 .127
VIII
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9.2 嶺回歸預(yù)測算法 133
9.3 Lasso 回歸預(yù)測算法 .137
習(xí)題.141
第10單元 調(diào)度算法 143
10.1 進(jìn)程調(diào)度.144
10.2 先來先服務(wù)調(diào)度算法.145
10.3 短作業(yè)優(yōu)先調(diào)度算法.147
10.4 優(yōu)先級調(diào)度算法 151
習(xí)題.156
第11單元 分類算法. 158
11.1 支持向量機(jī)分類算法.160
11.2 K-*近鄰算法.161
11.3 隨機(jī)森林算法163
習(xí)題.169 第12單元 路徑算法. 171
12.1 路徑算法概述172
12.2 迪杰斯特拉算法 174
12.3 弗洛伊德算法179
12.4 SPFA 算法.186
習(xí)題.189
附錄A 人工智能及機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ). 191
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