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Python 3破冰人工智能 从入门到实战

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作者黄海涛

出版社人民邮电出版社

ISBN9787115504968

出版时间2019-05

装帧平装

开本16开

定价69.9元

货号1202682195

上书时间2024-09-04

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品相描述：全新
商品描述
作者简介
黄海涛（笔名零壹），算法工程师，网易云课堂“零壹课堂”主创人，CSDN博客专家，2018年度博客之星。曾先后参与开发多款人工智能产品，具有丰富项目经验；精通数学建模，曾多次获得竞赛奖项。

目录
第1章  从数学建模到人工智能

1.1  数学建模

1.1.1  数学建模与人工智能

1.1.2  数学建模中的常见问题

1.2  人工智能下的数学

1.2.1  统计量

1.2.2  矩阵概念及运算

1.2.3  概率论与数理统计

1.2.4  高等数学——导数、微分、不定积分、定积分

第2章  Python快速入门

2.1  安装Python

2.1.1  Python安装步骤

2.1.2  IDE的选择

2.2  Python基本操作

2.2.1  个小程序

2.2.2  注释与格式化输出

2.2.3  列表、元组、字典

2.2.4  条件语句与循环语句

2.2.5  break、continue、pass

2.3  Python操作

2.3.1  lambda

2.3.2  map

2.3.3  filter

第3章  Python科学计算库NumPy

3.1  NumPy简介与安装

3.1.1  NumPy简介

3.1.2  NumPy安装

3.2  基本操作

3.2.1  初识NumPy

3.2.2  NumPy数组类型

3.2.3  NumPy创建数组

3.2.4  索引与切片

3.2.5  矩阵合并与分割

3.2.6  矩阵运算与线性代数

3.2.7  NumPy的广播机制

3.2.8  NumPy统计函数

3.2.9  NumPy排序、搜索

3.2.10  NumPy数据的保存

第4章  常用科学计算模块快速入门

4.1  Pandas科学计算库

4.1.1  初识Pandas

4.1.2  Pandas基本操作

4.2  Matplotlib可视化图库

4.2.1  初识Matplotlib

4.2.2  Matplotlib基本操作

4.2.3  Matplotlib绘图案例

4.3  SciPy科学计算库

4.3.1  初识SciPy

4.3.2  SciPy基本操作

4.3.3  SciPy图像处理案例

第5章  Python网络爬虫

5.1  爬虫基础

5.1.1  初识爬虫

5.1.2  网络爬虫的算法

5.2  爬虫入门实战

5.2.1  调用API

5.2.2  爬虫实战

5.3  爬虫进阶——高效率爬虫

5.3.1  多进程

5.3.2  多线程

5.3.3  协程

5.3.4  小结

第6章  Python数据存储

6.1  关系型数据库MySQL

6.1.1  初识MySQL

6.1.2  Python操作MySQL

6.2  NoSQL之MongoDB

6.2.1  初识NoSQL

6.2.2  Python操作MongoDB

6.3  本章小结

6.3.1  数据库基本理论

6.3.2  数据库结合

6.3.3  结束语

第7章  Python数据分析

7.1  数据获取

7.1.1  从键盘获取数据

7.1.2  文件的读取与写入

7.1.3  Pandas读写操作

7.2  数据分析案例

7.2.1  普查数据统计分析案例

7.2.2  小结

第8章  自然语言处理

8.1  Jieba分词基础

8.1.1  Jieba中文分词

8.1.2  Jieba分词的3种模式

8.1.3  标注词性与添加定义词

8.2  关键词提取

8.2.1  TF-IDF关键词提取

8.2.2  TextRank关键词提取

8.3  word2vec介绍

8.3.1  word2vec基础原理简介

8.3.2  word2vec训练模型

8.3.3  基于gensim的word2vec实战

第9章  从回归分析到算法基础

9.1  回归分析简介

9.1.1  “回归”一词的来源

9.1.2  回归与相关

9.1.3  回归模型的划分与应用

9.2  线性回归分析实战

9.2.1  线性回归的建立与求解

9.2.2  Python求解回归模型案例

9.2.3  检验、预测与控制

第10章  从K-Means聚类看算法调参

10.1  K-Means基本概述

10.1.1  K-Means简介

10.1.2  目标函数

10.1.3  算法流程

10.1.4  算法优缺点分析

10.2  K-Means实战

第11章  从决策树看算法升级

11.1  决策树基本简介

11.2  经典算法介绍

11.2.1  信息熵

11.2.2  信息增益

11.2.3  信息增益率

11.2.4  基尼系数

11.2.5  小结

11.3  决策树实战

11.3.1  决策树回归

11.3.2  决策树的分类

第12章  从朴素贝叶斯看算法多变

12.1  朴素贝叶斯简介

12.1.1  认识朴素贝叶斯

12.1.2  朴素贝叶斯分类的工作过程

12.1.3  朴素贝叶斯算法的优缺点

12.2  3种朴素贝叶斯实战

第13章  从系统看算法场景

13.1  系统简介

13.1.1  系统的发展

13.1.2  协同过滤

13.2  基于文本的

13.2.1  标签与知识图谱案例

13.2.2  小结

第14章  从TensorFlow开启深度学习之旅

14.1  初识TensorFlow

14.1.1  什么是TensorFlow

14.1.2  安装TensorFlow

14.1.3  TensorFlow基本概念与原理

14.2  TensorFlow数据结构

14.2.1  阶

14.2.2  形状

14.2.3  数据类型

14.3  生成数据十二法

14.3.1  生成Tensor

14.3.2  生成序列

14.3.3  生成随机数

14.4  TensorFlow实战

参考文献

内容摘要
本书创新性地从数学建模竞赛入手，深入浅出地讲解了人工智能领域的相关知识。本书内容基于Python 3.6，从人工智能领域的数学出发，到Python在人工智能场景下的关键模块；从网络爬虫到数据存储，再到数据分析；从机器学习到深度学习，涉及自然语言处理、机器学习、深度学习、推荐系统和知识图谱等。此外，本书还提供了近140个代码案例和大量图表，全面系统地阐述了算法特性，个别案例算法来自于工作经验总结，力求帮助读者学以致用。本书不仅适用于人工智能技术初学者，也适合具有一定经验的技术人员阅读，还可作为高等院校计算机等相关专业师生的参考用书。

主编推荐
数学基础：从历年数学建模竞赛入手，解读人工智能中的数学方法。
编程实践：100余个代码实例，讲解网络爬虫、数据存储与数据分析等内容。
算法应用：实战案例辅以丰富图解，详尽分析人工智能算法特性及其应用场景。

媒体评论
这是一本不错的Python教程，我一直想推荐给学生一本浅显易懂并且有关数学建模的图书，本书十分适合。它以Python为基础，从数学建模到人工智能，同时介绍了常用算法，可以说从建模比赛到工作实践渗透。建议所有对Python、数学建模、人工智能感兴趣的朋友好好读一下。
——延边大学教授（学科带头人） 侯成敏

数学是人工智能的灵魂所在，也是很多学习者的薄弱环节。本书从数学建模的角度出发，深入浅出地讲解了人工智能的相关技术，并利用当前的Python 3进行应用实战，从网络爬虫到数据分析，从自然语言处理到回归分析，从推荐系统到深度学习，实例与图解丰富，通俗易懂。通过阅读本书，读者可以在数学基础、编程语言和算法应用三个方面获得极大提升。
——《趣学算法》作者 陈小玉

本书应该是你踏入人工智能领域入门书。这本书中既有来自领域广泛的实战案例，也有来自建模竞赛的数学方法。读者在开始了解人工智能时应知道该做些什么、怎么做，本书可给予读者可靠的实践经验与观点支撑。在学习更深奥的人工智能课程之前，这是一本值得一读的书！
——“机器人库”网站主编 刘  飞 

人工智能是新一轮产业变革的核心驱动力，正在掀起新一波的科技浪潮，尤其在自动化和数据驱动的众多领域（如图像识别、机器人、搜索引擎、自动驾驶等技术）中有广泛的应用。由于具有免费开源、简单强大的社区和第三方库支持等特点，Python在人工智能和数据科学领域独占鳌头。本书从数学建模开始讲起，将Python开发基础、数据分析、网络爬虫、自然语言处理、算法知识、人工智能项目实践等内容串联起来，层层递进，是一本Python人工智能入门书。
——Python中文社区运营负责人  阿 橙

本书详细讲解了Python人工智能的相关知识，内容深入浅出，案例通俗易懂，图文并茂，代码和注解详细，便于读者快速上手，很好适合人工智能初学者、Python爱好者和高校师生学习。作为一线开发人员，作者长期从事人工智能及数据分析相关工作，实践经验丰富。赶快跟着本书开启您的Python人工智能破冰之旅吧！
——大学教师，CSDN博客专家，《Python网络数据抓取及分析从入门到精通》系列书作者  杨秀璋

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