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Python人工智能實(shí)踐 版權(quán)信息
- ISBN：9787302606567
- 條形碼：9787302606567 ; 978-7-302-60656-7
- 裝幀：70g膠版紙
- 冊(cè)數(shù)：暫無(wú)
- 重量：暫無(wú)
- 所屬分類(lèi)：>
Python人工智能實(shí)踐 本書(shū)特色
通過(guò)典型算法及項(xiàng)目應(yīng)用案例的分析，使讀者理解人工智能常用算法，掌握根據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景分析選用人工智能算法，真正學(xué)以致用，具備運(yùn)用Python開(kāi)發(fā)人工智能應(yīng)用的能力。 本教材將帶你從“知意——悟理——踐行”三個(gè)層次，通過(guò)理論分析與項(xiàng)目實(shí)操相結(jié)合，讓你全面掌握基于Python的人工智能應(yīng)用方法，具備運(yùn)用Python開(kāi)發(fā)人工智能應(yīng)用的能力。
Python人工智能實(shí)踐 內(nèi)容簡(jiǎn)介
本書(shū)圍繞Python在人工智能領(lǐng)域的應(yīng)用進(jìn)行組織，內(nèi)容上盡可能涵蓋從Python到人工智能應(yīng)用的各個(gè)主要方面。全書(shū)共12章，分為4部分： 第1部分（第1章）介紹人工智能的概念、發(fā)展歷史及應(yīng)用方向；第2部分（第2～4章）介紹Python的基礎(chǔ)知識(shí)、數(shù)據(jù)處理方法及相關(guān)的庫(kù)；第3部分（第5～6章）介紹人工智能數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和常用算法；第4部分（第7～12章）通過(guò)應(yīng)用實(shí)踐案例，介紹運(yùn)用Python開(kāi)發(fā)人工智能實(shí)踐項(xiàng)目的步驟和方法。每章都附有拓展延伸部分和習(xí)題，拓展延伸部分介紹相關(guān)的拓展知識(shí)或閱讀材料，以便有興趣的讀者進(jìn)一步鉆研探索。 本書(shū)可以作為高等院校計(jì)算機(jī)、人工智能及相關(guān)專(zhuān)業(yè)Python人工智能或機(jī)器學(xué)習(xí)課程的教材，也可作為對(duì)人工智能和Python感興趣人員的自學(xué)參考用書(shū)。
Python人工智能實(shí)踐 目錄
第1章人工智能概述/1
1.1什么是人工智能1
1.2人工智能的發(fā)展歷史2
1.2.1曲折的發(fā)展史3
1.2.2三大學(xué)派3
1.2.3智能層次5
1.3人工智能的應(yīng)用方向及場(chǎng)景5
1.3.1三大技術(shù)方向5
1.3.2典型應(yīng)用領(lǐng)域6
1.4人工智能項(xiàng)目初體驗(yàn)6
1.5本章小結(jié)8
1.6拓展延伸8
習(xí)題一9
第2章Python基礎(chǔ)及控制結(jié)構(gòu)/10
2.1Python概述11
2.1.1Python的發(fā)展歷史11
2.1.2Python的應(yīng)用領(lǐng)域11
2.1.3Python的環(huán)境安裝12
2.2Python基礎(chǔ)知識(shí)12
2.2.1程序的格式框架13
2.2.2賦值和輸入輸出14
2.2.3基本數(shù)據(jù)類(lèi)型16
2.3基本控制結(jié)構(gòu)22
2.3.1分支結(jié)構(gòu)23
2.3.2循環(huán)結(jié)構(gòu)28
2.3.3異常處理33
2.4本章小結(jié)34
2.5拓展延伸35
習(xí)題二36Python人工智能實(shí)踐目錄第3章Python函數(shù)及組合數(shù)據(jù)類(lèi)型/38
3.1函數(shù)39
3.1.1函數(shù)的定義與調(diào)用39
3.1.2函數(shù)的參數(shù)傳遞41
3.1.3函數(shù)的返回值42
3.1.4局部變量和全局變量43
3.1.5lambda函數(shù)46
3.1.6函數(shù)遞歸47
3.2組合數(shù)據(jù)類(lèi)型49
3.2.1序列類(lèi)型49
3.2.2集合類(lèi)型54
3.2.3映射類(lèi)型57
3.3本章小結(jié)60
3.4拓展延伸60
3.4.1jieba庫(kù)60
3.4.2詞頻統(tǒng)計(jì)61
習(xí)題三62
第4章Python數(shù)據(jù)處理/64
4.1文件65
4.1.1文件的概念65
4.1.2文件的打開(kāi)和關(guān)閉65
4.1.3文件的讀寫(xiě)66
4.2數(shù)據(jù)格式69
4.2.1二維數(shù)據(jù)格式70
4.2.2高維數(shù)據(jù)格式71
4.3常用標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)72
4.3.1math庫(kù)72
4.3.2random庫(kù)77
4.3.3json庫(kù)79
4.3.4csv庫(kù)80
4.4科學(xué)計(jì)算83
4.5數(shù)據(jù)獲取87
4.6數(shù)據(jù)分析92
4.7數(shù)據(jù)可視化94
4.7.1Matplotlib庫(kù)94
4.7.2wordcloud庫(kù)103
4.8AI相關(guān)的庫(kù)105
4.9本章小結(jié)105
4.10拓展延伸106
習(xí)題四106
第5章人工智能數(shù)學(xué)基礎(chǔ)/108
5.1數(shù)學(xué)與人工智能108
5.2線性代數(shù)109
5.2.1矩陣的概念及矩陣運(yùn)算109
5.2.2張量109
5.2.3向量和矩陣的應(yīng)用110
5.2.4矩陣的運(yùn)算110
5.2.5矩陣的應(yīng)用114
5.2.6線性變換121
5.2.7特殊矩陣123
5.2.8矩陣的分塊129
5.2.9行列式131
5.2.10特征值與特征向量136
5.2.11奇異值分解140
5.3概率論144
5.3.1概率論與人工智能144
5.3.2隨機(jī)試驗(yàn)144
5.3.3樣本點(diǎn)、樣本空間、隨機(jī)事件144
5.3.4隨機(jī)變量145
5.3.5分布列145
5.3.6特殊離散分布146
5.3.7分布函數(shù)147
5.3.8特殊連續(xù)分布147
5.3.9圖像的泊松噪聲與高斯噪聲148
5.3.10隨機(jī)向量148
5.3.11聯(lián)合分布函數(shù)149
5.3.12聯(lián)合概率密度149
5.3.13條件概率、貝葉斯公式149
5.3.14貝葉斯定理應(yīng)用150
5.3.15期望、方差150
5.3.16協(xié)方差、相關(guān)系數(shù)、協(xié)方差矩陣151
5.4*優(yōu)化問(wèn)題152
5.4.1*優(yōu)化問(wèn)題的概念152
5.4.2*優(yōu)化問(wèn)題的分類(lèi)153
5.4.3*優(yōu)化問(wèn)題求解153
5.4.4幾種*優(yōu)化算法153
5.5本章小結(jié)157
5.6拓展延伸158
習(xí)題五158
第6章人工智能常用算法/160
6.1學(xué)習(xí)算法概述160
6.1.1學(xué)習(xí)算法的定義160
6.1.2機(jī)器學(xué)習(xí)算法的理性認(rèn)識(shí)160
6.2機(jī)器學(xué)習(xí)的典型任務(wù)及分類(lèi)161
6.2.1機(jī)器學(xué)習(xí)整體流程161
6.2.2機(jī)器學(xué)習(xí)基本概念161
6.2.3數(shù)據(jù)與特征的關(guān)系162
6.2.4常見(jiàn)的數(shù)據(jù)清理與特征選擇方式162
6.2.5機(jī)器學(xué)習(xí)的訓(xùn)練方法163
6.2.6模型的有效性165
6.2.7機(jī)器學(xué)習(xí)的性能評(píng)估166
6.3機(jī)器學(xué)習(xí)常用算法168
6.3.1聚類(lèi)168
6.3.2回歸算法169
6.3.3決策樹(shù)173
6.3.4支持向量機(jī)174
6.3.5貝葉斯177
6.4超參數(shù)和驗(yàn)證集179
6.4.1參數(shù)179
6.4.2超參數(shù)180
6.4.3留一法驗(yàn)證180
6.4.4交叉驗(yàn)證181
6.4.5隨機(jī)選取驗(yàn)證集181
6.4.6相似性評(píng)估方法181
6.4.7相似性評(píng)估曲線182
6.5模式識(shí)別基本步驟183
6.5.1傳統(tǒng)的模式識(shí)別框架183
6.5.2基于深度學(xué)習(xí)的模式識(shí)別框架183
6.6本章小結(jié)184
6.7拓展延伸184
習(xí)題六185
第7章項(xiàng)目實(shí)踐1： 聊天機(jī)器人/186
7.1認(rèn)識(shí)“聊天機(jī)器人”項(xiàng)目186
7.1.1聊天機(jī)器人的分類(lèi)186
7.1.2聊天機(jī)器人的開(kāi)發(fā)步驟187
7.2文本表示188
7.3文本相似度計(jì)算189
7.4項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)190
7.4.1語(yǔ)料庫(kù)處理190
7.4.2對(duì)話處理192
7.5本章小結(jié)194
7.6拓展延伸194
習(xí)題七194
第8章項(xiàng)目實(shí)踐2： 識(shí)別優(yōu)質(zhì)客戶(hù)/195
8.1認(rèn)識(shí)“識(shí)別優(yōu)質(zhì)客戶(hù)”項(xiàng)目195
8.2聚類(lèi)問(wèn)題196
8.3KMeans算法197
8.4項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)198
8.5本章小結(jié)201
8.6拓展延伸202
8.6.1KMeans++202
8.6.2elkan KMeans202
8.6.3Mini Batch KMeans202
習(xí)題八203
第9章項(xiàng)目實(shí)踐3： 慧眼識(shí)花/204
9.1認(rèn)識(shí)“慧眼識(shí)花”項(xiàng)目204
9.2分類(lèi)問(wèn)題205
9.3kNN算法205
9.4項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)206
9.5本章小結(jié)209
9.6拓展延伸209
習(xí)題九210
第10章項(xiàng)目實(shí)踐4： 購(gòu)車(chē)意愿預(yù)測(cè)/211
10.1認(rèn)識(shí)“購(gòu)車(chē)意愿預(yù)測(cè)”項(xiàng)目211
10.2邏輯回歸211
10.3項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)212
10.4本章小結(jié)214
10.5拓展延伸214
習(xí)題十215
第11章項(xiàng)目實(shí)踐5： 房?jī)r(jià)我先知/216
11.1認(rèn)識(shí)“房?jī)r(jià)我先知”項(xiàng)目216
11.2線性回歸217
11.3項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)217
11.4本章小結(jié)222
11.5拓展延伸222
習(xí)題十一222
第12章項(xiàng)目實(shí)踐6： 人臉關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)/223
12.1認(rèn)識(shí)“人臉關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)”項(xiàng)目223
12.2YOLOv4tiny介紹224
12.3基于YOLOv4tiny實(shí)現(xiàn)人臉關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)225
12.3.1主干特征提取網(wǎng)絡(luò)225
12.3.2錨框設(shè)計(jì)225
12.3.3預(yù)測(cè)結(jié)果編碼225
12.3.4損失函數(shù)設(shè)計(jì)226
12.4項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)226
12.5本章小結(jié)233
12.6拓展延伸233
習(xí)題十二234
參考文獻(xiàn)/235
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