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智能计算技术与应用

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作者李敏赵宏李兴娟

出版社机械工业出版社

ISBN9787111750871

出版时间2024-07

装帧平装

开本16开

定价59元

货号1203321041

上书时间2024-07-31

评价24000好评率 99.92%

饮***9
书是盗版的，纸张质量不行，扫码也无显示！
...
书***9
挂羊头卖狗肉，这是一样的吗，还不让退货，这点钱不够买药吃吧，垃圾！
...

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商品描述: 目录
目录 前言 第1章智能计算概述 1 1.1 人工智能与智能计算 1 1.1.1 人工智能 1 1.1.2 智能计算时代与学科融合 2 1.1.3 “新医科”与智能计算 2 1.1.4 智能计算时代的其他典型应用 7 1.2 培养“新医科”学生的素养 11 1.2.1 “新医科”学生的基本素养 11 1.2.2 科学、技术与工程 12 1.2.3 科研方法与工程方法 13 1.2.4 智能计算素养 13 1.3 研究性学习方法与P-MASE模型 14 1.3.1 研究性学习与学习方法 14 1.3.2 P-MASE模型 14 参考文献 16 第2章智能计算编程基础 17 2.1 引入问题 17 2.1.1 问题描述 17 2.1.2 问题归纳 18 2.2 寻找方法 18 2.2.1 Python编程环境 18 2.2.2 Python编程基础 24 2.2.3 Python的内置模块和第三方工具包 27 2.3 问题分析 30 2.4 问题求解 31 2.5 效果评价 33 参考文献 33 第3章数据获取和预处理 35 3.1 引入问题 35 3.1.1 问题描述 35 3.1.2 问题归纳 35 3.2 寻找方法 36 3.2.1 数据的类别 36 3.2.2 数据采集方法 37 3.2.3 数据预处理 44 3.2.4 数据变换 48 3.3 问题分析 49 3.4 问题求解 50 3.4.1 利用爬虫代码进行数据采集 50 3.4.2 利用数据采集工具进行数据采集 52 3.5 效果评价 55 参考文献 55 第4章数据可视化 56 4.1 引入问题 56 4.1.1 问题描述 56 4.1.2 问题归纳 56 4.2 寻找方法 57 4.2.1 数据的统计特征和可视特征 57 4.2.2 数据可视化的基本要素 58 4.2.3 数据可视化工具 60 4.2.4 数据可视化方法 62 4.3 问题分析 72 4.4 问题求解 74 4.5 效果评价 77 参考文献 77 第5章预测数据的值 78 5.1 引入问题 78 5.1.1 问题描述 78 5.1.2 问题归纳 78 5.2 寻找方法 79 5.2.1 回归分析的基本原理 79 5.2.2 线性回归 80 5.2.3 常用的回归模型评估方法 81 5.2.4 使用Python实现线性回归 82 5.2.5 多项式回归 85 5.3 问题分析 86 5.4 问题求解 87 5.4.1 加载数据 87 5.4.2 分析数据特征及预处理 88 5.4.3 建立线性回归预测模型 91 5.5 效果评价 92 参考文献 93 第6章判断对象属于哪一类 94 6.1 引入问题 94 6.1.1 问题描述 94 6.1.2 问题归纳 94 6.2 寻找方法 94 6.2.1 分类问题及常用算法 94 6.2.2 利用Python求解分类问题 103 6.3 问题分析 105 6.4 问题求解 105 6.4.1 确定问题特征 105 6.4.2 数据采集与预处理 105 6.4.3 选择分类模型 107 6.4.4 预测新样本 111 6.5 效果评价 111 参考文献 112 第７章将对象划分为不同的类别 —聚类分析 113 7.1 引入问题 113 7.1.1 问题描述 113 7.1.2 问题归纳 113 7.2 寻找方法 114 7.2.1 聚类问题概述 114 7.2.2 k-means算法简介 114 7.2.3 k-means聚类算法的实现 115 7.2.4 k-means算法中类簇数量k的选取 120 7.2.5 调用工具包实现k-means聚类 121 7.3 问题分析 122 7.4 问题求解 123 7.4.1 二维数据聚类 124 7.4.2 三维数据聚类 125 7.5 效果评价 127 参考文献 127 第8章让计算机像人脑一样思考 128 8.1 引入问题 128 8.1.1 问题描述 128 8.1.2 问题归纳 128 8.2 寻找方法 129 8.2.1 生物神经网络 129 8.2.2 人工神经网络 129 8.2.3 BP人工神经网络 134 8.2.4 Python中的人工神经网络 136 8.3 问题分析 141 8.4 问题求解 142 8.4.1 确定问题特征 142 8.4.2 收集特征数据及数据预处理 142 8.4.3 神经网络分类预测模型 143 8.5 效果评价 145 参考文献 147 第9章如何让计算机看懂图像 148 9.1 引入问题 148 9.1.1 问题描述 148 9.1.2 问题归纳 148 9.2 寻找方法 149 9.2.1 生物医学图像分类的基本实现 方法 149 9.2.2 深度学习基础 149 9.2.3 卷积神经网络的原理 150 9.2.4 几种典型的深度卷积神经网络模型 151 9.2.5 Python中的图像分类 153 9.3 问题分析 158 9.4 问题求解 158 9.4.1 确定生物识别采用的技术方案 158 9.4.2 训练数据集的获取 159 9.4.3 对图像数据进行预处理 159 9.4.4 构建VGGNet-16神经网络模型 159 9.4.5 使用训练好的神经网络模型对图像文件进行分类 163 9.5 效果评价 164 参考文献 166 第10章处理时间序列数据 167 10.1 引入问题 167 10.1.1 问题描述 167 10.1.2 问题归纳 167 10.2 寻找方法 168 10.2.1 时间序列预测 168 10.2.2 循环神经网络 169 10.3 问题分析 172 10.3.1 匈牙利每周水痘病例数据集 172 10.3.2 数据处理方法 173 10.4 问题求解 173 10.4.1 数据读取 173 10.4.2 数据预处理 174 10.4.3 构建模型 177 10.4.4 训练模型 177 10.5 效果评价 178 参考文献 179 第11章淋巴造影分类预测综合案例 180 11.1 引入问题 180 11.1.1 问题描述 180 11.1.2 数据描述 180 11.2 寻找方法 181 11.2.1 数据预处理方法 181 11.2.2 分类预测方法 182 11.3 问题分析 182 11.3.1 加载数据集 182 11.3.2 查看数据分布 184 11.3.3 分析属性与标签结果的相关性 186 11.4 问题求解 187 11.4.1 数据预处理 187 11.4.2 建立神经网络模型 188 11.5 效果评价 190 参考文献 191 第12章胸部CT影像检测综合案例 192 12.1 引入问题 192 12.1.1 问题描述 192 12.1.2 数据描述 193 12.2 寻找方法 194 12.2.1 VGGNet-16 194 12.2.2 ResNet神经网络 195 12.3 问题分析 195 12.4 问题求解 196 12.4.1 加载数据集并预处理图像 196 12.4.2 建立VGGNet-16模型 197 12.4.3 训练VGGNet-16模型 199 12.4.4 模型评价 200 12.5&n

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