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人工智能應(yīng)用基礎(chǔ)(Python版)

人工智能應(yīng)用基礎(chǔ)(Python版)

定 價(jià):¥38.00

作 者: 盛鴻宇,于京,詹曉東 著
出版社: 高等教育出版社
叢編項(xiàng): 高等職業(yè)教育計(jì)算機(jī)類課程新形態(tài)一體化教材
標(biāo) 簽: 暫缺

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ISBN: 9787040544688 出版時(shí)間: 2020-09-01 包裝: 平裝
開(kāi)本: 16開(kāi) 頁(yè)數(shù): 164 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡(jiǎn)介

  《人工智能應(yīng)用基礎(chǔ)(Python版)》共9章,主要介紹了人工智能在監(jiān)督學(xué)習(xí)、非監(jiān)督學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)3個(gè)領(lǐng)域的10種常見(jiàn)算法,包括kNN、貝葉斯、決策樹(shù)、支持向量機(jī)、集成學(xué)習(xí)、K-means、線性回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積網(wǎng)絡(luò)、Q-learning等。全書采用Python作為實(shí)現(xiàn)語(yǔ)言,通過(guò)大量原創(chuàng)圖表及實(shí)用案例讓讀者參與和體驗(yàn)人工智能的“決策過(guò)程”,希望讀者能夠了解并掌握人工智能的常用算法。該書配套的數(shù)字課程將在“智慧職教”(www.icve.com.cn)網(wǎng)站上線,讀者可登錄網(wǎng)站學(xué)習(xí),授課教師可以調(diào)用本課程構(gòu)建符合自身教學(xué)特色的SPOC課程,詳見(jiàn)“智慧職教服務(wù)指南”。此外,該書還提供了其他豐富的數(shù)字化課程教學(xué)資源,包括電子課件(PPT)、實(shí)訓(xùn)案例、資源文件及源代碼等,教師可發(fā)郵件至編輯郵箱1548103297@qq.com索取?!度斯ぶ悄軕?yīng)用基礎(chǔ)(Python版)》既可以作為高等職業(yè)院校的人工智能課程教材,也可以作為想了解機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)及應(yīng)用實(shí)踐的人員的參考書。

作者簡(jiǎn)介

暫缺《人工智能應(yīng)用基礎(chǔ)(Python版)》作者簡(jiǎn)介

圖書目錄

第1章 距離的應(yīng)用-k近鄰算法
1.1 相似就是“距離”相近
1.2 數(shù)據(jù)處理:歸一化
1.3人工智能應(yīng)用的要素
1.4 編程
1.5 代碼詳解
1.6 本章小結(jié)
1.7 本章練習(xí)
第2章 由條件做判斷——樸素貝葉斯
2.1 計(jì)算事物發(fā)生的可能性
2.2 根據(jù)消費(fèi)記錄洞察新需求
2.3 算法的改進(jìn)
2.4 訓(xùn)練集、測(cè)試集對(duì)結(jié)果的影響以及算法評(píng)價(jià)
2.5 利用程序解決問(wèn)題
2.6 本章小結(jié)
2.7 本章練習(xí)
第3章 決策的竅門——決策樹(shù)
3.1 如何決策最有效率
3.2 利用“決策樹(shù)”開(kāi)發(fā)一個(gè)人工智能的信用卡審批系統(tǒng)
3.3 處理數(shù)據(jù)的瑕疵以及特征工程
3.4 編程完成決策樹(shù)的項(xiàng)目應(yīng)用
3.5 本章小結(jié)
3.6 本章練習(xí)
第4章 楚河漢界的劃分——支持向量機(jī)
4.1 劃分邊界的一般規(guī)律
4.2 找出考試的通關(guān)秘笈
4.3 用核函數(shù)處理非線性可分的數(shù)據(jù)
4.4 數(shù)據(jù)可視化
4.5 支持向量機(jī)的項(xiàng)目應(yīng)用
4.6 本章小結(jié)
4.7 本章練習(xí)
第5章 亦步亦趨的刻畫——線性回歸
5.1 線性回歸的實(shí)例:連鎖店消暑飲料的送貨量
5.2 求解模型
5.3 表達(dá)擬合結(jié)果和趨勢(shì)
5.4 模型可用性的度量
5.5 線性回歸的擴(kuò)展
5.6 本章小結(jié)
5.7 本章練習(xí)
第6章 明察秋毫的發(fā)現(xiàn)與總結(jié)——聚類方法
6.1 利用K均值算法聚類
6.2 利用K均值算法進(jìn)行櫻花耐旱性聚類
6.3 利用降維簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)
6.4 本章小結(jié)
6.5 本章練習(xí)
第7章 披沙瀝金的選擇——神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
7.1 累計(jì)觸發(fā):神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述
7.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)體驗(yàn):辨認(rèn)魚的種類
7.3 隱藏層和梯度下降
……
第8章 至關(guān)重要的少數(shù)——用卷積網(wǎng)絡(luò)識(shí)別圖像和語(yǔ)言
第9章 能吸取經(jīng)驗(yàn)的機(jī)器——用強(qiáng)化學(xué)習(xí)完成智能化
附錄

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