Python 3破冰人工智能 从入门到实战

推荐编程书籍：Python 3破冰人工智能 从入门到实战，由人民邮电出版社2019-05-01月出版发行，本书编译以及作者信息 为：黄海涛 著，此次为第1次发行， 国际标准书号为：9787115504968，品牌为异步图书, 这本书采用平装开本为16开，纸张采为胶版纸，全书共有229页字数万字，是本Python 编程相关非常不错的书。

此书内容摘要

本书创新性地从数学建模竞赛入手，深入浅出地讲解了人工智能领域的相关知识。本书内容基于Python 3.6，从人工智能领域的数学出发，到Python在人工智能场景下的关键模块；从网络爬虫到数据存储，再到数据分析；从机器学习到深度学习，涉及自然语言处理、机器学习、深度学习、推荐系统和知识图谱等。
此外，本书还提供了近140个代码案例和大量图表，全面系统地阐述了算法特性，个别案例算法来自于工作经验总结，力求帮助读者学以致用。

关于此书作者

黄海涛（笔名零壹），算法工程师，网易云课堂“零壹课堂”主创人，CSDN博客专家，2018年度博客之星。曾先后参与开发多款人工智能产品，具有丰富项目经验；精通数学建模，曾多次获得竞赛奖项。

编辑们的推荐

数学基础：从历年数学建模竞赛入手，解读人工智能中的数学方法。
编程实践：100余个代码实例，全面讲解网络爬虫、数据存储与数据分析等内容。
算法应用：实战案例辅以丰富图解，详尽分析人工智能算法特性及其应用场景。

Python 3破冰人工智能 从入门到实战图书的目录

第 1章从数学建模到人工智能 1
1．1数学建模1
1．1．1数学建模与人工智能1
1．1．2数学建模中的常见问题4
1．2人工智能下的数学12
1．2．1统计量12
1．2．2矩阵概念及运算13
1．2．3概率论与数理统计16
1．2．4高等数学——导数、微分、不定积分、定积分19
第2章 Python快速入门24
2．1安装Python24
2．1．1Python安装步骤24
2．1．2IDE的选择27
2．2Python基本操作28
2．2．1第 一个小程序28
2．2．2注释与格式化输出28
2．2．3列表、元组、字典34
2．2．4条件语句与循环语句37
2．2．5break、continue、pass40
2．3Python高级操作41
2．3．1lambda41
2．3．2map42
2．3．3filter43
第3章Python科学计算库NumPy45
3．1NumPy简介与安装45
3．1．1NumPy简介45
3．1．2NumPy安装45
3．2基本操作46
3．2．1初识NumPy46
3．2．2NumPy数组类型47
3．2．3NumPy创建数组49
3．2．4索引与切片56
3．2．5矩阵合并与分割60
3．2．6矩阵运算与线性代数62
3．2．7NumPy的广播机制69
3．2．8NumPy统计函数71
3．2．9NumPy排序、搜索75
3．2．10NumPy数据的保存79
第4章常用科学计算模块快速入门80
4．1Pandas科学计算库80
4．1．1初识Pandas80
4．1．2Pandas基本操作82
4．2Matplotlib可视化图库94
4．2．1初识Matplotlib94
4．2．2Matplotlib基本操作96
4．2．3Matplotlib绘图案例98
4．3SciPy科学计算库100
4．3．1初识SciPy100
4．3．2SciPy基本操作101
4．3．3SciPy图像处理案例103
第5章Python网络爬虫106
5．1爬虫基础106
5．1．1初识爬虫106
5．1．2网络爬虫的算法107
5．2爬虫入门实战107
5．2．1调用API107
5．2．2爬虫实战112
5．3爬虫进阶—高效率爬虫113
5．3．1多进程113
5．3．2多线程114
5．3．3协程115
5．3．4小结116
第6章Python数据存储117
6．1关系型数据库MySQL117
6．1．1初识MySQL117
6．1．2Python操作MySQL118
6．2NoSQL之MongoDB120
6．2．1初识NoSQL120
6．2．2Python操作MongoDB121
6．3本章小结123
6．3．1数据库基本理论123
6．3．2数据库结合124
6．3．3结束语125
第7章Python数据分析126
7．1数据获取126
7．1．1从键盘获取数据126
7．1．2文件的读取与写入127
7．1．3Pandas读写操作129
7．2数据分析案例130
7．2．1普查数据统计分析案例130
7．2．2小结139
第8章自然语言处理140
8．1Jieba分词基础140
8．1．1Jieba中文分词140
8．1．2Jieba分词的3种模式141
8．1．3标注词性与添加定义词142
8．2关键词提取144
8．2．1TF-IDF关键词提取145
8．2．2TextRank关键词提取147
8．3word2vec介绍150
8．3．1word2vec基础原理简介150
8．3．2word2vec训练模型153
8．3．3基于gensim的word2vec实战154
第9章从回归分析到算法基础160
9．1回归分析简介160
9．1．1“回归”一词的来源160
9．1．2回归与相关161
9．1．3回归模型的划分与应用161
9．2线性回归分析实战162
9．2．1线性回归的建立与求解162
9．2．2Python求解回归模型案例164
9．2．3检验、预测与控制166
第10章 从K-Means聚类看算法调参171
10．1K-Means基本概述171
10．1．1K-Means简介171
10．1．2目标函数171
10．1．3算法流程172
10．1．4算法优缺点分析174
10．2K-Means实战174
第11章 从决策树看算法升级180
11．1决策树基本简介180
11．2经典算法介绍181
11．2．1信息熵181
11．2．2信息增益182
11．2．3信息增益率184
11．2．4基尼系数185
11．2．5小结185
11．3决策树实战186
11．3．1决策树回归186
11．3．2决策树的分类188
第12章 从朴素贝叶斯看算法多变193
12．1朴素贝叶斯简介193
12．1．1认识朴素贝叶斯193
12．1．2朴素贝叶斯分类的工作过程194
12．1．3朴素贝叶斯算法的优缺点195
12．23种朴素贝叶斯实战195
第13章 从推荐系统看算法场景200
13．1推荐系统简介200
13．1．1推荐系统的发展200
13．1．2协同过滤201
13．2基于文本的推荐208
13．2．1标签与知识图谱推荐案例209
13．2．2小结217
第14章 从TensorFlow开启深度学习之旅218
14．1初识TensorFlow218
14．1．1什么是TensorFlow218
14．1．2安装TensorFlow219
14．1．3TensorFlow基本概念与原理219
14．2TensorFlow数据结构221
14．2．1阶221
14．2．2形状221
14．2．3数据类型221
14．3生成数据十二法222
14．3．1生成Tensor222
14．3．2生成序列224
14．3．3生成随机数225
14．4TensorFlow实战225
参考文献230

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