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出版者:机械工业出版社

作者:Conger

出品人:

页数:270

译者:

出版时间:2007-5

价格:39.00元

装帧:

isbn号码:9787111196860

丛书系列:

图书标签:

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具体描述

本书系统介绍使用C++进行游戏编程的概念、方法、技巧、实例以及综合运用。本书共分为五部分，第一部分简要介绍编写游戏所需的工具和技能，包括大量有关编程的基本概念。第二部分深入介绍面向对象编程。第三部分展示如何构建游戏程序，并以Ping游戏为例进行全面讨论，包括如何为游戏添加声音。第四部分介绍编写游戏所需的高组C++技能。第五部分以游戏Invasion of Slugwroths为例介绍如何综合运用本书的知识。本书的随书配套光盘提供游戏编程所需的编译器、连接器和调试器、游戏引擎，以及书中的示例代码和推荐读物等。

　　本书是游戏编程的入门级读物，不要求具备计算机编程的基本知识。既适合作为有志于成为游戏程序员的读者的基础读物，也可用作游戏程序员的参考书。

深入探索 Python 数据科学与机器学习的实战指南本书聚焦于使用 Python 语言，从基础概念到前沿应用，全面系统地剖析数据科学和机器学习的完整流程与核心技术。无论您是希望转型的软件工程师、渴望利用数据驱动决策的数据分析师，还是希望掌握尖端算法的科研人员，本书都将提供一套清晰、实战性强的学习路径。第一部分：数据科学基石——Python 生态的构建与数据处理的艺术本部分将打下坚实的基础，确保读者能够熟练驾驭数据科学领域最常用、最强大的 Python 库。 1. Python 环境的搭建与科学计算基础：我们将从 Anaconda 环境的配置开始，逐步深入 NumPy 库的核心——多维数组（ndarray）的创建、操作和高效的向量化计算。理解广播机制（Broadcasting）是加速后续数据处理的关键，本书将通过大量实例演示其在矩阵运算中的威力。 2. Pandas：数据清洗与转换的瑞士军刀：数据的“脏乱差”是数据科学面临的首要挑战。本章详细讲解 Pandas 的核心数据结构 DataFrame 和 Series。我们将系统性地覆盖数据导入（CSV, Excel, SQL），缺失值（NaN）的处理策略（插补、删除），数据类型的转换，以及强大的索引、切片和分组聚合操作（`groupby()`）。特别地，本书将深入探讨时间序列数据的处理，包括日期时间对象的解析、重采样和窗口函数的使用，这是金融、物联网等领域不可或缺的技能。 3. 数据可视化——让数据开口说话：静态和交互式的数据可视化是洞察数据背后故事的桥梁。我们将主要使用 Matplotlib 和 Seaborn 库。Matplotlib 部分侧重于底层控制，讲解图表类型的选择、子图布局的精细控制、以及自定义图例和坐标轴的技巧。Seaborn 部分则聚焦于统计图表的快速生成，如散点图矩阵（PairPlot）、小提琴图（ViolinPlot）和热力图（Heatmap），帮助读者快速识别变量间的关系和数据分布的形态。第二部分：机器学习核心算法的理论剖析与实践本部分是本书的技术核心，我们将深入探讨监督学习、无监督学习以及模型评估与选择的全部流程。 4. 机器学习概览与 Scikit-learn 框架：在正式进入算法前，我们将介绍机器学习的基本范式（训练集、测试集、交叉验证），以及 Scikit-learn 库的统一 API 结构。理解 fit、predict 和 transform 方法是高效使用该库的前提。 5. 监督学习的深度实践：回归分析：从最基础的线性回归（OLS）开始，探讨其背后的最小二乘法原理。随后，我们将转向更复杂的正则化方法，如岭回归（Ridge）、Lasso 回归和弹性网络（Elastic Net），重点分析 $ell_1$ 和 $ell_2$ 范数对模型复杂度的惩罚机制及特征选择的作用。分类算法的演进：逻辑回归（Logistic Regression）作为分类的基石，其 Sigmoid 函数和最大似然估计将被详细阐述。随后，我们将系统地介绍决策树（Decision Tree）的构建过程，包括熵和基尼不纯度的概念。理解决策树的过拟合问题后，我们将过渡到强大的集成学习方法： Bagging：随机森林（Random Forest）如何通过构建多棵树的平均预测来降低方差。 Boosting：重点剖析 AdaBoost 和梯度提升机（Gradient Boosting Machine, GBM），特别是 XGBoost 和 LightGBM 的底层工作原理，它们如何通过迭代修正残差来提升性能。 6. 无监督学习与降维技术：聚类分析： K-均值（K-Means）算法的初始化敏感性和收敛性讨论。密度聚类（DBSCAN）在发现任意形状簇方面的优势。层次聚类（Hierarchical Clustering）的凝聚与分裂策略。降维：主成分分析（PCA）的理论基础——特征值分解与最大方差解释，以及如何选择合适的主成分数量。t-SNE 在高维数据可视化中的应用。 7. 模型评估、选择与调优：评估指标的选择至关重要。分类问题中，我们将详尽解析混淆矩阵、准确率、召回率、F1 分数以及 ROC 曲线和 AUC 值。回归问题中，均方误差（MSE）和决定系数 ($R^2$) 的意义。更进一步，本书将指导读者如何使用网格搜索（Grid Search）和随机搜索（Randomized Search）配合交叉验证来寻找最佳超参数组合。第三部分：深度学习入门与应用本部分将引导读者进入神经网络的世界，主要采用 TensorFlow/Keras 框架进行实战。 8. 神经网络基础与 Keras 实践：讲解神经元模型、激活函数（ReLU, Tanh, Sigmoid）的选择及其在梯度消失问题中的影响。反向传播（Backpropagation）算法的直观理解和数学推导。使用 Keras 构建第一个多层感知机（MLP），理解层（Layer）、编译（Compile）和训练（Fit）的流程。 9. 卷积神经网络（CNN）的图像处理：深入解析卷积层（Convolutional Layer）的参数共享机制、池化层（Pooling Layer）的作用。通过 LeNet、AlexNet 等经典架构的简化版实例，读者将学会如何构建和训练用于图像分类任务的 CNN 模型，并了解迁移学习（Transfer Learning）的基本思想。 10. 循环神经网络（RNN）与序列建模：介绍 RNN 处理序列数据的能力，并指出其长期依赖问题。重点讲解长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构，它们如何通过遗忘门、输入门和输出门有效控制信息流。实战案例将聚焦于文本情感分析或时间序列预测。结语：部署、伦理与未来展望本书最后将简要讨论模型部署的基础知识（如使用 Flask/Streamlit 搭建简单 API）以及数据科学实践中必须关注的公平性、透明度和模型可解释性（如 SHAP 值简介），引导读者形成全面的数据科学家思维。本书特色：代码驱动：每一章节都配有大量可直接运行的 Jupyter Notebook 示例代码，确保理论与实践的紧密结合。案例丰富：涵盖了从经典鸢尾花分类到复杂房价预测、图像识别等多个领域的真实世界数据集。注重原理：算法不再是黑箱，对核心数学和统计学原理的清晰阐释，帮助读者真正理解“为什么”模型能工作。