本书特色
掌握多种不同的思维方式是每个人大学时代的必修课。具备使用计算思维解决问题的能力是程序员入门的基本技能。本书基于作者开授的MIT热门MOOC教程编写,旨在培养读者的计算思维,为其日后的IT生涯打下坚实的编程基础。
- 以Python 3为示例,涵盖Python大部分特性,重在介绍编程语言可以做什么
- 如何系统性地组织、编写、调试中等规模的程序
- 理解计算复杂度
- 将模糊的问题描述转化为明确的计算方法,以此解决问题,并深刻理解整个过程
- 掌握有用的算法以及问题简化技术
- 使用随机性和模拟技术清晰阐述很难得到封闭解的问题
- 使用计算工具(包括简单的统计、可视化以及机器学习工具)对数据进行理解与建模
目录
版权声明
前言
致谢
第 1 章 启程
第 2 章 Python简介
第 3 章 一些简单的数值程序
第 4 章 函数、作用域与抽象
第 5 章 结构化类型、可变性与高阶函数
第 6 章 测试与调试
第 7 章 异常与断言
第 8 章 类与面向对象编程
第 9 章 算法复杂度简介
第 10 章 一些简单算法和数据结构
第 11 章 绘图以及类的进一步扩展
第 12 章 背包与图的最优化问题
第 13 章 动态规划
第 14 章 随机游走与数据可视化
第 15 章 随机程序、概率与分布
第 16 章 蒙特卡罗模拟
第 17 章 抽样与置信区间
第 18 章 理解实验数据
第 19 章 随机试验与假设检验
第 20 章 条件概率与贝叶斯统计
第 21 章 谎言、该死的谎言与统计学
第 22 章 机器学习简介
第 23 章 聚类
第 24 章 分类方法
Python 3.5速查表
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