人工智能基础实验教程
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作者潘理虎，宋婷主编
出版社中国铁道出版社有限公司
ISBN9787113293208
出版时间2022-09
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数312页
字数449千字
定价49.8元
货号SC:9787113293208
上书时间2024-10-23
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商品详情
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内容简介:
本书作为一本实验教程，优选的特色是简明、实用、逻辑性强、可读性好，使读者在有限的时间内掌握人工智能的基本原理与应用技术。本书围绕基础知识点在前两章介绍了Python基本开发环境及编程基础语法、常用数据结构的使用；第3章介绍了机器学习中经典算法及常用算法，包括逻辑回归、决策树、K近邻、随机森林、支持向量机、朴素贝叶斯、AdaBoost、神经网络等算法的实现；第4、5章介绍了深度学习基础知识和实现环境，以及深度神经网络经典算法；第6～8章分别介绍了三大应用领域——计算机视觉的基础算法及应用实例、自然语言处理的基本应用算法实现、智能机器人的基本操作及功能实现；最后两章通过两个嵌入式人工智能案例融合前面章节介绍的基础算法，完整实现了人工智能在实际生活中的应用。本书适合作为初学人工智能的本科及高职学生的专业教材，也可作为对人工智能爱好者的参考用书。
目录:
第1章 Python编程基础
1.1 Python基础语法
1.1.1 基础知识
1.1.2 运算符
1.1.3 注释与缩进
1.2 Python基本语句
1.2.1 条件控制语句
1.2.2 循环控制语句
1.3 Python开发环境的安装和使用
1.4 集成开发环境PyCharm的安装和使用
1.5 输出函数实验
1.6 Python文件I/O实验
第2章 Python数据结构
2.1 基础数据结构
2.2 Python字符串实验
2.3 Python列表实验
2.3.1 列表的序列化操作
2.3.2 列表推导式和生成器表达式
2.4 Python元组实验
2.5 Python字典实验
2.6 类与对象
2.7 Python函数
第3章 机器学习
3.1 机器学习基础知识
3.1.1 概述
3.1.2 学习形式分类
3.2 AdaBoost分类算法
3.3 KNN算法
3.4 基于KD树的KNN算法
3.5 支持向量机SVM
3.6 朴素贝叶斯分类器
3.7 决策树
3.8 Kmeans算法
3.9 线性回归
3.10 PCA降维实验
第4章 深度学习
4.1 深度学习基础知识
4.1.1 传统机器学习和深度学习方法
4.1.2 深度学习发展阶段
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