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Python人工智能實踐

出版社：清華大學(xué)出版社出版時間：2022-07-01
開本： 其他 頁數(shù)： 248
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Python人工智能實踐 版權(quán)信息

Python人工智能實踐 本書特色

通過典型算法及項目應(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)用場景分析選用人工智能算法，真正學(xué)以致用，具備運用Python開發(fā)人工智能應(yīng)用的能力。 本教材將帶你從“知意——悟理——踐行”三個層次，通過理論分析與項目實操相結(jié)合，讓你全面掌握基于Python的人工智能應(yīng)用方法，具備運用Python開發(fā)人工智能應(yīng)用的能力。

Python人工智能實踐 內(nèi)容簡介

本書圍繞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)用的各個主要方面。全書共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、數(shù)據(jù)處理方法及相關(guān)的庫；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）通過應(yīng)用實踐案例，介紹運用Python開發(fā)人工智能實踐項目的步驟和方法。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)的拓展知識或閱讀材料，以便有興趣的讀者進(jìn)一步鉆研探索。 本書可以作為高等院校計算機、人工智能及相關(guān)專業(yè)Python人工智能或機器學(xué)習(xí)課程的教材，也可作為對人工智能和Python感興趣人員的自學(xué)參考用書。

Python人工智能實踐 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人工智能項目初體驗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人工智能實踐目錄第3章Python函數(shù)及組合數(shù)據(jù)類型/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)類型49

3.2.1序列類型49

3.2.2集合類型54

3.2.3映射類型57

3.3本章小結(jié)60

3.4拓展延伸60

3.4.1jieba庫60

3.4.2詞頻統(tǒng)計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文件的打開和關(guān)閉65

4.1.3文件的讀寫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72

4.3.1math庫72

4.3.2random庫77

4.3.3json庫79

4.3.4csv庫80

4.4科學(xué)計算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94

4.7.2wordcloud庫103

4.8AI相關(guān)的庫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隨機試驗144

5.3.3樣本點、樣本空間、隨機事件144

5.3.4隨機變量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)化問題152

5.4.1*優(yōu)化問題的概念152

5.4.2*優(yōu)化問題的分類153

5.4.3*優(yōu)化問題求解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機器學(xué)習(xí)算法的理性認(rèn)識160

6.2機器學(xué)習(xí)的典型任務(wù)及分類161

6.2.1機器學(xué)習(xí)整體流程161

6.2.2機器學(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常見的數(shù)據(jù)清理與特征選擇方式162

6.2.5機器學(xué)習(xí)的訓(xùn)練方法163

6.2.6模型的有效性165

6.2.7機器學(xué)習(xí)的性能評估166

6.3機器學(xué)習(xí)常用算法168

6.3.1聚類168

6.3.2回歸算法169

6.3.3決策樹173

6.3.4支持向量機174

6.3.5貝葉斯177

6.4超參數(shù)和驗證集179

6.4.1參數(shù)179

6.4.2超參數(shù)180

6.4.3留一法驗證180

6.4.4交叉驗證181

6.4.5隨機選取驗證集181

6.4.6相似性評估方法181

6.4.7相似性評估曲線182

6.5模式識別基本步驟183

6.5.1傳統(tǒng)的模式識別框架183

6.5.2基于深度學(xué)習(xí)的模式識別框架183

6.6本章小結(jié)184

6.7拓展延伸184

習(xí)題六185

第7章項目實踐1： 聊天機器人/186

7.1認(rèn)識“聊天機器人”項目186

7.1.1聊天機器人的分類186

7.1.2聊天機器人的開發(fā)步驟187

7.2文本表示188

7.3文本相似度計算189

7.4項目實現(xiàn)190

7.4.1語料庫處理190

7.4.2對話處理192

7.5本章小結(jié)194

7.6拓展延伸194

習(xí)題七194

第8章項目實踐2： 識別優(yōu)質(zhì)客戶/195

8.1認(rèn)識“識別優(yōu)質(zhì)客戶”項目195

8.2聚類問題196

8.3KMeans算法197

8.4項目實現(xiàn)198

8.5本章小結(jié)201

8.6拓展延伸202

8.6.1KMeans++202

8.6.2elkan KMeans202

8.6.3Mini Batch KMeans202

習(xí)題八203

第9章項目實踐3： 慧眼識花/204

9.1認(rèn)識“慧眼識花”項目204

9.2分類問題205

9.3kNN算法205

9.4項目實現(xiàn)206

9.5本章小結(jié)209

9.6拓展延伸209

習(xí)題九210

第10章項目實踐4： 購車意愿預(yù)測/211

10.1認(rèn)識“購車意愿預(yù)測”項目211

10.2邏輯回歸211

10.3項目實現(xiàn)212

10.4本章小結(jié)214

10.5拓展延伸214

習(xí)題十215

第11章項目實踐5： 房價我先知/216

11.1認(rèn)識“房價我先知”項目216

11.2線性回歸217

11.3項目實現(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章項目實踐6： 人臉關(guān)鍵點檢測/223

12.1認(rèn)識“人臉關(guān)鍵點檢測”項目223

12.2YOLOv4tiny介紹224

12.3基于YOLOv4tiny實現(xiàn)人臉關(guān)鍵點檢測225

12.3.1主干特征提取網(wǎng)絡(luò)225

12.3.2錨框設(shè)計225

12.3.3預(yù)測結(jié)果編碼225

12.3.4損失函數(shù)設(shè)計226

12.4項目實現(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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