深度学习与交通大数据实战
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作者张金雷，杨立兴，高自友编著
出版社清华大学出版社
ISBN9787302602927
出版时间2022-07
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数316页
字数466千字
定价69.9元
货号SC:9787302602927
上书时间2024-12-14
商品详情
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作者简介:
张金雷，北京交通大学土建学院2017级道路与铁道工程专业博士研究生。2018至2019年国家公派至美国华盛顿大学进行博士联合培养。截止目前，共发表5篇学术论文，其中4篇SCI，主持二类研究生创新基金一项，资助金额3万元，运营个人学术公众号《当交通遇上机器学习》。曾获2019年博士研究生国家奖学金，2016至2018年研究生一等学业奖学金。曾获优秀研究生干部荣誉称号。
主编推荐:
"(1) 以案例为导向，对基础理论知识点与代码演练进行详细讲解。
(2) 实战案例丰富，涵盖上百个知识点案例、5个交通大数据完整项目案例。
(3) 从数据获取到结果展示，体系化一条龙介绍完整的深度学习与交通大数据项目案例。
(4) 代码详尽，所有代码均附有详细说明，避免对代码的无效展示。
(5) 基础知识与案例应用各个模块的算法相对独立，便于读者针对性学习。
"
内容简介:
本书通过基础理论和算法实战相结合，循序渐进地介绍了深度学习与交通大数据领域内的计算机基础知识案例和应用实战案例，并通过PyTorch框架实现所有深度学习算法及案例应用。全书共8章，分别介绍了Python基础知识、PyTorch基础知识、深度学习基础模型，以及基于深度学习的轨道交通刷卡数据、共享单车轨迹数据、出租车轨迹数据、私家车轨迹数据、空中交通运行数据五个案例实战。
本书主要面向广大从事交通大数据分析、机器学习或深度学习的专业人员，从事高等教育的专任教师，高等学校的在读学生及相关领域的广大科研人员。
目录:
第1章 Python基础知识简介
1.1 Python数据类型
1.1.1 列表
1.1.2 元组
1.1.3 字符串
1.1.4 字典
1.2 Python三大语句
1.2.1 顺序语句
1.2.2 条件语句
1.2.3 循环语句
1.2.4 列表推导式
1.3 Python的函数、类和对象
1.3.1 函数
1.3.2 类和对象
1.4 Python的文件读取和写入
1.4.1 Python内置读取写入方式
1.4.2 NumPy读取和写入
1.4.3 Pandas读取和写入
1.5 Python数组包——NumPy
1.5.1 NumPy简介
1.5.2 ndarray及其基本操作
1.6 Python数据分析包——Pandas
1.6.1 Pandas简介
1.6.2 Series、DataFrame及其基本操作
1.6.3 Pandas和NumPy的异同
1.6.4 使用Pandas和NumPy实现数据的获取
1.7 Python科学计算包——SciPy
1.7.1 SciPy简介
1.7.2 拟合与优化模块
1.7.3 线性代数模块
1.7.4 统计模块
1.8 Python机器学习包——Scikit-Learn
1.8.1 Scikit-Learn简介
1.8.2 SVM分类
1.8.3 随机森林回归
1.8.4 K-means聚类
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