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Python3破冰人工智慧(從入門到實戰)

  • 作者：黃海濤
  • 出版社：人民郵電
  • ISBN：9787115504968
  • 出版日期：2019/05/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：229
人民幣：RMB 59 元      售價：元
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內容大鋼
    本書創新性地從數學建模競賽入手，深入淺出地講解了人工智慧領域的相關知識。本書內容基於Python 3.6，從人工智慧領域的數學出發，到Python在人工智慧場景下的關鍵模塊；從網路爬蟲到數據存儲，再到數據分析；從機器學習到深度學習，涉及自然語言處理、機器學習、深度學習、推薦系統和知識圖譜等。
    此外，本書還提供了近140個代碼案例和大量圖表，全面系統地闡述了演算法特性，個別案例演算法來自於工作經驗總結，力求幫助讀者學以致用。
    本書不僅適用於人工智慧技術初學者，也適合具有一定經驗的技術人員閱讀，還可作為高等院校電腦等相關專業師生的參考用書。
作者介紹
黃海濤
    黃海濤（筆名零壹），演算法工程師，網易雲課堂「零壹課堂」主創人，CSDN博客專家，2018年度博客之星。曾先後參與開發多款人工智慧產品，具有豐富項目經驗；精通數學建模，曾多次獲得競賽獎項。
目錄
第1章  從數學建模到人工智慧
  1.1  數學建模
    1.1.1  數學建模與人工智慧
    1.1.2  數學建模中的常見問題
  1.2  人工智慧下的數學
    1.2.1  統計量
    1.2.2  矩陣概念及運算
    1.2.3  概率論與數理統計
    1.2.4  高等數學——導數、微分、不定積分、定積分
第2章  Python快速入門
  2.1  安裝Python
    2.1.1  Python安裝步驟
    2.1.2  IDE的選擇
  2.2  Python基本操作
    2.2.1  第一個小程序
    2.2.2  註釋與格式化輸出
    2.2.3  列表、元組、字典
    2.2.4  條件語句與循環語句
    2.2.5  break、continue、pass
  2.3  Python高級操作
    2.3.1  lambda
    2.3.2  map
    2.3.3  filter
第3章  Python科學計算庫NumPy
  3.1  NumPy簡介與安裝
    3.1.1  NumPy簡介
    3.1.2  NumPy安裝
  3.2  基本操作
    3.2.1  初識NumPy
    3.2.2  NumPy數組類型
    3.2.3  NumPy創建數組
    3.2.4  索引與切片
    3.2.5  矩陣合併與分割
    3.2.6  矩陣運算與線性代數
    3.2.7  NumPy的廣播機制
    3.2.8  NumPy統計函數
    3.2.9  NumPy排序、搜索
    3.2.10  NumPy數據的保存
第4章  常用科學計算模塊快速入門
  4.1  Pandas科學計算庫
    4.1.1  初識Pandas
    4.1.2  Pandas基本操作
  4.2  Matplotlib可視化圖庫
    4.2.1  初識Matplotlib
    4.2.2  Matplotlib基本操作
    4.2.3  Matplotlib繪圖案例
  4.3  SciPy科學計算庫
    4.3.1  初識SciPy
    4.3.2  SciPy基本操作
    4.3.3  SciPy圖像處理案例

第5章  Python網路爬蟲
  5.1  爬蟲基礎
    5.1.1  初識爬蟲
    5.1.2  網路爬蟲的演算法
  5.2  爬蟲入門實戰
    5.2.1  調用API
    5.2.2  爬蟲實戰
  5.3  爬蟲進階—高效率爬蟲
    5.3.1  多進程
    5.3.2  多線程
    5.3.3  協程
    5.3.4  小結
第6章  Python數據存儲
  6.1  關係型資料庫MySQL
    6.1.1  初識MySQL
    6.1.2  Python操作MySQL
  6.2  NoSQL之MongoDB
    6.2.1  初識NoSQL
    6.2.2  Python操作MongoDB
  6.3  本章小結
    6.3.1  資料庫基本理論
    6.3.2  資料庫結合
    6.3.3  結束語
第7章  Python數據分析
  7.1  數據獲取
    7.1.1  從鍵盤獲取數據
    7.1.2  文件的讀取與寫入
    7.1.3  Pandas讀寫操作
  7.2  數據分析案例
    7.2.1  普查數據統計分析案例
    7.2.2  小結
第8章  自然語言處理
  8.1  Jieba分詞基礎
    8.1.1  Jieba中文分詞
    8.1.2  Jieba分詞的3種模式
    8.1.3  標注詞性與添加定義詞
  8.2  關鍵詞提取
    8.2.1  TF-IDF關鍵詞提取
    8.2.2  TextRank關鍵詞提取
  8.3  word2vec介紹
    8.3.1  word2vec基礎原理簡介
    8.3.2  word2vec訓練模型
    8.3.3  基於gensim的word2vec實戰
第9章  從回歸分析到演算法基礎
  9.1  回歸分析簡介
    9.1.1  「回歸」一詞的來源
    9.1.2  回歸與相關
    9.1.3  回歸模型的劃分與應用
  9.2  線性回歸分析實戰
    9.2.1  線性回歸的建立與求解

    9.2.2  Python求解回歸模型案例
    9.2.3  檢驗、預測與控制
第10章  從K-Means聚類看演算法調參
  10.1  K-Means基本概述
    10.1.1  K-Means簡介
    10.1.2  目標函數
    10.1.3  演算法流程
    10.1.4  演算法優缺點分析
  10.2  K-Means實戰
第11章  從決策樹看演算法升級
  11.1  決策樹基本簡介
  11.2  經典演算法介紹
    11.2.1  信息熵
    11.2.2  信息增益
    11.2.3  信息增益率
    11.2.4  基尼係數
    11.2.5  小結
  11.3  決策樹實戰
    11.3.1  決策樹回歸
    11.3.2  決策樹的分類
第12章  從樸素貝葉斯看演算法多變
  12.1  樸素貝葉斯簡介
    12.1.1  認識樸素貝葉斯
    12.1.2  樸素貝葉斯分類的工作過程
    12.1.3  樸素貝葉斯演算法的優缺點
  12.2  3種樸素貝葉斯實戰
第13章  從推薦系統看演算法場景
  13.1  推薦系統簡介
    13.1.1  推薦系統的發展
    13.1.2  協同過濾
  13.2  基於文本的推薦
    13.2.1  標籤與知識圖譜推薦案例
    13.2.2  小結
第14章  從TensorFlow開啟深度學習之旅
  14.1  初識TensorFlow
    14.1.1  什麼是TensorFlow
    14.1.2  安裝TensorFlow
    14.1.3  TensorFlow基本概念與原理
  14.2  TensorFlow數據結構
    14.2.1  階
    14.2.2  形狀
    14.2.3  數據類型
  14.3  生成數據十二法
    14.3.1  生成Tensor
    14.3.2  生成序列
    14.3.3  生成隨機數
  14.4  TensorFlow實戰
參考文獻

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