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python迴圈累加的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理
python迴圈累加的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦黃理燦寫的 深度學習原理與 TensorFlow實踐 和（印）拉結帝普·杜瓦的 Spark機器學習（第2版）都 可以從中找到所需的評價。
另外網站Python控制結構學起來:for迴圈也說明：在進行Python教學的時候，若我們要多次重複執行一個指令，我們可以使用迴圈（loops)。迴圈中的程式碼會用以下的方式執行指令：1、按照所指定的次數， ...
這兩本書分別來自人民郵電 和人民郵電所出版 。
最後網站9.Python 的迴圈控制while、for_Python零基礎入門學習筆記則補充：使用while 累加1~100 i=1 # 初始循環計數sum=0 # 紀錄累加結果# 循環100次終止迴圈while i<=100: sum+=i # 累加循環 i+=1 # 每循環一次計數加 ...
深度學習原理與 TensorFlow實踐
為了解決python迴圈累加 的問題，作者黃理燦 這樣論述：
本書介紹了深度學習原理與TensorFlow實踐。著重講述了當前學術界和工業界的深度學習核心知識：機器學習概論、神經網路、深度學習。著重講述了深度學習的實現以及深度學習框架TensorFlow：Python 程式設計基礎、TensorFlow程式設計基礎、TensorFlow模型、 TensorFlow程式設計實踐、TensorFlowLite 和 TensorFlow.js、TensorFlow案例--醫學應用和Seq2Seq attention 模型及其應用案例。 本書特色是既有由淺入深的理論知識，又有從入門到高深的應用程式設計的技術知識。本書涵蓋了深度學習的理論、Python 程式設計
語言以及TensorFlow程式設計知識和代碼解讀，為深度學習初學者以及進階人員提供了詳盡的必要知識。 本書可用于大學本科生高年級以及研究生人工智慧教材，也可作為應用領域技術人員、工程技術人員和科學研究工作者的參考資料。 黃理燦 浙江理工大學網路與分散式運算研究所所長， 曾任浙江省資訊化促進會理事長，International Conference on Networking and Distributed Computing(ICNDC)網路與分散式運算國際會議主席。一直從事網路與分散式運算研究。IEEE高級會員，域搜雲平臺創始人。 第 1
章 緒論 1 11 引言2 12 深度學習的發展歷程 3 13 TensorFlow 應用現狀 5 習題 6 第 2 章 機器學習概論7 21 機器學習相關的數學知識 8 211 微積分8 212 線性代數11 213 概率論14 22 機器學習方法15 221 監督學習16 222 無監督學習24 223 半監督學習 26 224 強化學習28 23 資料的預處理方法31 習題34 第 3 章 神經網路35 31 神經網路基礎知識36 311 MP 模型36 312 感知機38 313 三層感知機41 32 神經網路模型53 321 徑向基函數網路 54 322 Ho
pfield 神經網路56 323 Elman 神經網路56 324 玻爾茲曼機57 325 自動編碼器60 326 生成對抗網路 62 習題64 第 4 章 深度學習65 41 多層感知機神經網路 66 42 啟動函數、損失函數和過擬合 71 421 啟動函數71 422 損失函數（代價函數） 74 423 防止過擬合78 43 卷積神經網路80 431 卷積神經網路原理 81 432 卷積神經網路 BP 演算法的數學推導 86 44 迴圈神經網路 89 441 迴圈神經網路模型原理90 442 BPTT 演算法 91 443 雙向迴圈神經網路 95 444 深
度迴圈神經網路 96 445 長短時記憶網路 96 446 門控迴圈單元網路 98 45 深度置信網路 99 451 RBM 原理99 452 RBM 求解演算法100 453 對比散度演算法101 454 公式推導101 455 深度置信網路訓練105 46 深度學習框架 106 461 TensorFlow107 462 Caffe107 463 Theano108 464 Keras 109 習題110 第 5 章 Python 程式設計基礎111 51 Python 環境搭建112 511 Python 安裝112 512 Jupyter Notebook
程式設計器安裝使用112 52 Python 程式設計基礎知識117 521 Python 識別字 117 522 Python 標準資料類型 118 523 Python 語句118 524 Python 運算子 119 525 代碼組121 526 Python 流程控制 122 527 Python 函數 123 528 Python 模組126 529 Python 類127 5210 命名空間和作用域131 53 Python 標準庫132 54 Python 機器學習庫132 541 NumPy 132 542 Scipy140 543 Pandas 14
3 544 Scikit-learn148 習題153 第 6 章 TensorFlow 程式設計基礎155 61 TensorFlow 的發展歷程與演進156 62 TensorFlow 的搭建配置158 621 在 Windows 系統環境下安裝TensorFlow158 622 在 Mac OS 系統環境下安裝TensorFlow158 623 在 Linux 系統環境下安裝TensorFlow159 63 TensorFlow 程式設計基礎知識 159 631 張量159 632 符號式程式設計160 633 變數和常量 161 634 會話（Session） 161
635 預留位置（placeholder）、獲取（Fetch）和饋送（Feed） 162 636 Variable 類163 637 常量、序列以及隨機值 164 638 執行圖（Running Graphs）166 639 操作運算167 6310 基本數學函數170 6311 矩陣數學函數 171 6312 張量數學函數 176 6313 張量 Reduction 操作176 6314 累加和累積 179 6315 張量拆分操作 179 6316 序列比較與索引 182 6317 張量資料類型轉換 183 6318 TensorFlow 張量形狀的確定與改變
184 64 TensorFlow 系統架構及源碼結構185 65 Eager Execution 188 66 TensorFlow 示例代碼 189 661 簡單回歸擬合 189 662 波士頓房價預測 191 習題193 第 7 章 TensorFlow 模型 194 71 TensorFlow 模型程式設計模式 195 711 tfnn 模組 195 712 tflayers 模組207 713 tfestimator 模組210 714 tfkeras 模組211 72 讀取數據212 721 載入數據 212 722 創建反覆運算器 214 723 使用 da
taset 資料216 73 TensorFlow 模型搭建218 74 TensorFlow 模型訓練220 741 損失函數——tflosses 模組220 742 優化器——tftrain 模組220 743 訓練示例222 75 TensorFlow 評估222 751 評價指標222 752 評估函數——tfmetrics 模組225 76 TensorFlow 模型載入、保存及調用227 77 視覺化分析和評估模型229 771 tfsummary 模組 229 772 TensorBoard 視覺化評估工具229 773 TensorBoard 使用案例 230
78 示例——鳶尾花分類239 習題242 第 8 章 TensorFlow 程式設計實踐243 81 MNIST 手寫數位識別 244 811 使用 tfnn 模組實現 MNIST手寫數位識別245 812 使用 tfestimator 模組實現MNIST手寫數位識別 248 82 Fashion MNIST253 821 Keras 序列模型 253 822 Fashion MNIST 代碼 259 83 RNN 簡筆劃識別 265 習題275 第 9 章 TensorFlow Lite 和TensorFlowjs 276 91 TensorFlow Lite 277 9
11 轉化訓練好的模型為tflite文件 278 912 編寫自訂操作代碼 279 913 在 TensorFlow Lite 的移動端進行安卓開發280 914 在 TensorFlow Lite 的移動端進行iOS 開發 283 92 TensorFlowjs 284 921 TensorFlowjs JavaScript 庫引入 284 922 TensorFlowjs 基礎知識 285 923 TensorFlowjs 示例 289 習題302 第 10 章 TensorFlow 案例——醫學應用303 101 開源醫學圖像分析平臺 DLTK的安裝運行304 102
開源醫學圖像分析平臺 DLTK的使用305 103 開源醫學圖像分析平臺 DLTK案例310 104 開源醫學圖像分析平臺 DLTK模型312 習題323 第 11 章 Seq2Seq attention模型及其應用案例324 111 Seq2Seq 和 attention 模型325 112 TensorFlow 自動文本摘要生成327 1121 TextSum 安裝運行 328 1122 TextSum 整體結構 329 113 聊天機器人 350 1131 DeepQA350 1132 Stanford TensorFlow Chatbot356 習題356
python迴圈累加進入發燒排行的影片
TQC+Python基礎程式語言應用班第8次上課(304迴圈倍數總和&306迴圈階乘計算&308迴圈位數加總&310迴圈公式計算解答&402不定數迴圈最小值解答)
01_重點回顧與304迴圈倍數總和解答
02_306迴圈階乘計算解答
03_308迴圈位數加總試題說明
04_308迴圈位數加總用切字串轉型累加
05_308迴圈位數加總增加外迴圈與解法二
06_310迴圈公式計算解答說明
07_402不定數迴圈最小值解答
08_402不定數迴圈最小值改為用LIST
完整教學
http://goo.gl/aQTMFS
教學論壇(之後課程會放論壇上課學員請自行加入)：
https://groups.google.com/forum/#!forum/tcfst_python_2020_5
吳老師教學論壇
http://www.tqc.idv.tw/
TQC+基礎程式語言 (Python 3)證照
Python 第1類：基本程式設計
技能內容：變數與常數、指定敘述、標準輸入輸出、運算式、算術運算子、數學函式的應用、格式化的輸出Python 第2類：選擇敘述
技能內容：if、if...else、if…elifPython 第3類：迴圈敘述
技能內容：while、for…inPython 第4類：進階控制流程
技能內容：常用的控制結構、條件判斷、迴圈Python 第5類：函式(Function)
技能內容：函式使用、傳遞參數、回傳資料、內建函式、區域變數與全域變數
上課用書：
Python 3.x 程式語言特訓教材（第二版）
作者： 蔡明志, 財團法人中華民國電腦技能基金會
出版社：全華
出版日期：2018/12/20
定價：490元
吳老師 109/12/8
EXCEL,VBA,Python,自強工業基金會,EXCEL,VBA,函數,程式設計,線上教學,PYTHON安裝環境
Spark機器學習（第2版）
為了解決python迴圈累加 的問題，作者（印）拉結帝普·杜瓦 這樣論述：
本書結合案例研究講解Spark 在機器學習中的應用，並介紹如何從各種公開管道獲取用於機器學習系統的資料。內容涵蓋推薦系統、回歸、聚類、降維等經典機器學習演算法及其實際應用。第2版新增了有關機器學習數學基礎以及Spark ML Pipeline API 的章節，內容更加系統、全面、與時俱進。 拉結帝普·杜瓦（Rajdeep Dua） Salesforce公司工程主管，致力於打造雲計算和人工智慧團隊。曾參與Google的大資料分析工具BigQuery的宣傳團隊。在雲計算、大資料分析和機器學習領域有近20年的經驗。 第1章 Spark的環境搭建與運行 1 1
.1 Spark的本地安裝與配置 2 1.2 Spark集群 3 1.3 Spark程式設計模型 4 1.3.1 SparkContext類與SparkConf類 4 1.3.2 SparkSession 5 1.3.3 Spark shell 6 1.3.4 彈性分散式資料集 8 1.3.5 廣播變數和累加器 12 1.4 SchemaRDD 13 1.5 Spark data frame 13 1.6 Spark Scala程式設計入門 14 1.7 Spark Java程式設計入門 17 1.8 Spark Python程式設計入門 19 1.9 Spark R程式設計入門 21 1.1
0 在Amazon EC2上運行Spark 23 1.11 在Amazon Elastic Map Reduce上配置並運行Spark 28 1.12 Spark使用者介面 31 1.13 Spark所支援的機器學習演算法 32 1.14 Spark ML的優勢 36 1.15 在Google Compute Engine上用Dataproc構建Spark集群 38 1.15.1 Hadoop和Spark版本 38 1.15.2 創建集群 38 1.15.3 提交任務 41 1.16 小結 43 第2章 機器學習的數學基礎 44 2.1 線性代數 45 2.1.1 配置IntelliJ Sc
ala環境 45 2.1.2 配置命令列Scala環境 47 2.1.3 域 48 2.1.4 矩陣 54 2.1.5 函數 64 2.2 梯度下降 68 2.3 先驗概率、似然和後驗概率 69 2.4 微積分 69 2.4.1 可微微分 69 2.4.2 積分 70 2.4.3 拉格朗日乘子 70 2.5 視覺化 71 2.6 小結 72 第3章 機器學習系統設計 73 3.1 機器學習是什麼 73 3.2 MovieStream介紹 74 3.3 機器學習系統商業用例 75 3.3.1 個性化 75 3.3.2 目標行銷和客戶細分 76 3.3.3 預測建模與分析 76 3.4 機器學習
模型的種類 76 3.5 資料驅動的機器學習系統的組成 77 3.5.1 資料獲取與存儲 77 3.5.2 資料清理與轉換 78 3.5.3 模型訓練與測試迴圈 79 3.5.4 模型部署與整合 79 3.5.5 模型監控與回饋 80 3.5.6 批次處理或即時方案的選擇 80 3.5.7 Spark資料管道 81 3.6 機器學習系統架構 82 3.7 Spark MLlib 83 3.8 Spark ML的性能提升 83 3.9 MLlib支援演算法的比較 85 3.9.1 分類 85 3.9.2 聚類 85 3.9.3 回歸 85 3.10 MLlib支援的函數和開發者API 86 3.
11 MLlib願景 87 3.12 MLlib版本的變遷 87 3.13 小結 88 第4章 Spark上資料的獲取、處理與準備 89 4.1 獲取公開資料集 90 4.2 探索與視覺化資料 92 4.2.1 探索使用者資料 94 4.2.2 探索電影資料 102 4.2.3 探索評級資料 104 4.3 資料的處理與轉換 109 4.4 從資料中提取有用特徵 112 4.4.1 數值特徵 112 4.4.2 類別特徵 113 4.4.3 派生特徵 114 4.4.4 文本特徵 116 4.4.5 正則化特徵 121 4.4.6 用套裝軟體提取特徵 123 4.5 小結 126 第5章
Spark 構建推薦引擎 127 5.1 推薦模型的分類 128 5.1.1 基於內容的過濾 128 5.1.2 協同過濾 128 5.1.3 矩陣分解 130 5.2 提取有效特徵 139 5.3 訓練推薦模型 140 5.3.1 使用MovieLens 100k資料集訓練模型 141 5.3.2 使用隱式回饋資料訓練模型 143 5.4 使用推薦模型 143 5.4.1 ALS模型推薦 144 5.4.2 用戶推薦 145 5.4.3 物品推薦 148 5.5 推薦模型效果的評估 152 5.5.1 ALS模型評估 152 5.5.2 均方差 154 5.5.3 K值平均準確率 156 5
.5.4 使用MLlib內置的評估函數 159 5.6 FP-Growth演算法 161 5.6.1 FP-Growth的基本例子 161 5.6.2 FP-Growth在MovieLens資料集上的實踐 163 5.7 小結 164 第6章 Spark構建分類模型 165 6.1 分類模型的種類 167 6.1.1 線性模型 167 6.1.2 樸素貝葉斯模型 177 6.1.3 決策樹 180 6.1.4 樹集成模型 183 6.2 從資料中抽取合適的特徵 188 6.3 訓練分類模型 189 6.4 使用分類模型 190 6.4.1 在Kaggle/StumbleUpon evergr
een資料集上進行預測 191 6.4.2 評估分類模型的性能 191 6.4.3 預測的正確率和錯誤率 191 6.4.4 準確率和召回率 193 6.4.5 ROC曲線和AUC 194 6.5 改進模型性能以及參數調優 196 6.5.1 特徵標準化 197 6.5.2 其他特徵 199 6.5.3 使用正確的資料格式 202 6.5.4 模型參數調優 203 6.6 小結 211 第7章 Spark構建回歸模型 212 7.1 回歸模型的種類 212 7.1.1 最小二乘回歸 213 7.1.2 決策樹回歸 214 7.2 評估回歸模型的性能 215 7.2.1 均方誤差和均方根誤差
215 7.2.2 平均絕對誤差 215 7.2.3 均方根對數誤差 216 7.2.4 R-平方係數 216 7.3 從資料中抽取合適的特徵 216 7.4 回歸模型的訓練和應用 220 7.4.1 BikeSharingExecutor 220 7.4.2 在bike sharing資料集上訓練回歸模型 221 7.4.3 決策樹集成 229 7.5 改進模型性能和參數調優 235 7.5.1 變換目標變數 235 7.5.2 模型參數調優 242 7.6 小結 256 第8章 Spark構建聚類模型 257 8.1 聚類模型的類型 258 8.1.1 K-均值聚類 258 8.1.2
混合模型 262 8.1.3 層次聚類 262 8.2 從資料中提取正確的特徵 262 8.3 K-均值訓練聚類模型 265 8.3.1 訓練K-均值聚類模型 266 8.3.2 用聚類模型來預測 267 8.3.3 解讀預測結果 267 8.4 評估聚類模型的性能 271 8.4.1 內部評估指標 271 8.4.2 外部評估指標 272 8.4.3 在MovieLens資料集上計算性能指標 272 8.4.4 反覆運算次數對WSSSE的影響 272 8.5 二分K-均值 275 8.5.1 二分K-均值——訓練一個聚類模型 276 8.5.2 WSSSE和反覆運算次數 280 8.6 高斯
混合模型 283 8.6.1 GMM聚類分析 283 8.6.2 視覺化GMM類簇分佈 285 8.6.3 反覆運算次數對類簇邊界的影響 286 8.7 小結 287 第9章 Spark應用於資料降維 288 9.1 降維方法的種類 289 9.1.1 主成分分析 289 9.1.2 奇異值分解 289 9.1.3 和矩陣分解的關係 290 9.1.4 聚類作為降維的方法 290 9.2 從資料中抽取合適的特徵 291 9.3 訓練降維模型 299 9.4 使用降維模型 302 9.4.1 在LFW資料集上使用PCA投影資料 302 9.4.2 PCA和SVD模型的關係 303 9.5 評價
降維模型 304 9.6 小結 307 第10章 Spark高級文本處理技術 308 10.1 文本資料處理的特別之處 308 10.2 從資料中抽取合適的特徵 309 10.2.1 詞加權表示 309 10.2.2 特徵散列 310 10.2.3 從20 Newsgroups資料集中提取TF-IDF特徵 311 10.3 使用TF-IDF 模型 324 10.3.1 20 Newsgroups資料集的文本相似度和TF-IDF特徵 324 10.3.2 基於20 Newsgroups資料集使用TF-IDF訓練文本分類器 326 10.4 評估文本處理技術的作用 328 10.5 Spark
2.0上的文本分類 329 10.6 Word2Vec模型 331 10.6.1 借助Spark MLlib訓練Word2Vec模型 331 10.6.2 借助Spark ML訓練Word2Vec模型 332 10.7 小結 334 第11章 Spark Streaming即時機器學習 335 11.1 線上學習 335 11.2 流處理 336 11.2.1 Spark Streaming介紹 337 11.2.2 Spark Streaming緩存和容錯機制 339 11.3 創建Spark Streaming應用 340 11.3.1 消息生成器 341 11.3.2 創建簡單的流處理
常式 343 11.3.3 流式分析 346 11.3.4 有狀態的流計算 348 11.4 使用Spark Streaming進行線上學習 349 11.4.1 流回歸 350 11.4.2 一個簡單的流回歸程式 350 11.4.3 流式K-均值 354 11.5 線上模型評估 355 11.6 結構化流 358 11.7 小結 359 第12章 Spark ML Pipeline API 360 12.1 Pipeline簡介 360 12.1.1 DataFrame 360 12.1.2 Pipeline組件 360 12.1.3 轉換器 361 12.1.4 評估器 361 12.
2 Pipeline工作原理 363 12.3 Pipeline機器學習示例 367 12.4 小結 375