《人工智能实践教程》--Python编程
<div class='showpostmsg'><p> 收到《人工智能实践教程——从Python入门到机器学习》这本书刚不久，今天和大家分享下这本书，对全书进行梳理，并对Python编程基础进行分享讲解。书的封面如下：</p><div style="text-align: center;"></div>
<p> 全书分为三大部分。第一部分主要讲Python语言编程。有基础语法的讲解，及渐进到Python面向对象编程、Python高级编程。这部分对Python语言的学习与巩固温习很有用，也为后面两部分奠定了必要的基础。第二部分主要讲机器学习。有对机器学习的概念概述，机器学习的经典算法，机器学习的回归算法。第三章主要讲神经网络。主要有由感知到神经网络；神经网络反向传播算法；神经网络的训练方法；卷积神经网络以及表情识别项目实例。全书结构完整，循序渐进，是一本不错的人工智能学习辅助书籍。</p>
<p> 本篇主讲Python编程部分。对于有一定Python语言基础的小伙伴，可以对该部分略读或者再温习下。</p>
<p> Python环境，关于安装，用官网下载安装包，安装过程中注意勾选添加到环境变量，忘了话可以手动添加。我们使用很知名使用友好的PyCharm IDE开发环境。Python基础语法包括变量标识符、关键字、运算符、分支与循环、函数等。这些语法主要是多学多练，可以在IDE环境里编写运行。</p>
<p> Python是一个面向对象的语言，其面向对象基本特征如下。这一部分对于用Python模块化编程很具有参考价值。</p>
<p>●类(Class):用来描述具有相同属性和方法的对象的集合。它定义了该集合中每个对象所共有的属性和方法。对象是类的实例。<br />
●对象:通过类定义的数据结构实例。对象包括两个数据成员(类变量和实例变量)及方法。<br />
●类变量:类变量在整个实例化的对象中是公用的。类变量在类中且在函数体之外定义。类变量通常不作为实例变量使用。<br />
●数据成员:类变量或实例变量，用于处理类及其实例对象的相关数据。<br />
●方法重写:如果从基类(父类)继承的方法不能满足派生类(子类)的需求，可以对其进行改写，这个过程称为方法覆盖(Overide)，也称为方法重写。局部变量:定义在方法中的变量，只作用于当前实例的类。<br />
●实例变量:在类的声明中，属性是用变量来表示的。这种变量就称为实例变量，是。在类声明的内部及类的其他成员方法之外声明的。</p>
<p>●继承:一个子类继承父类的字段和方法。继承也允许把一个子类对象作为一个父类.对象对待。例如，Dog 类派生自 Animal 类，模拟“是一个(is-a)”关系(Dog 类的对象也是一个 Animal 类的对象)。<br />
●实例化:创建一个类的实例或类的具体对象<br />
●方法:类中定义的函数。</p>
<p> Python的高级编程，包括 Pton 闭包和装饰器，Python 可选代对象、选代器及生成器，以及 Pyton 内置方法。这部分是对Python语言更高阶的使用。里面的概念、定义及使用，可以加深对Python语言的了解与掌握。</p>
<p> 对Python语言的学习是一个积累与实践相结合的过程，对语法基础多去练、多去思考和积累。</p>
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<p> Python编程为后面机器学习与神经网络奠定了一个良好的基础与开端。</p>
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