书籍 Python 3破冰人工智能 从入门到实战的封面

Python 3破冰人工智能 从入门到实战

黄海涛

出版时间

2019-04-30

文件格式

PDF

文件大小

38.30MB

评分

★★★★★

标签

算法

内容简介

内容简介:

《Python 3破冰人工智能 从入门到实战》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。《Python 3破冰人工智能 从入门到实战》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,《Python 3破冰人工智能 从入门到实战》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。

编辑推荐:

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。

媒体评价:

这是一本不错的Python教程,我一直想推荐给学生一本浅显易懂并且有关数学建模的图书,《Python 3破冰人工智能 从入门到实战》十分适合。它以Python为基础,从数学建模到人工智能,同时介绍了常用算法,可以说从建模比赛到工作实践全面渗透。建议所有对Python、数学建模、人工智能感兴趣的朋友都好好读一下。

——延边大学教授(学科带头人) 侯成敏

数学是人工智能的灵魂所在,也是很多学习者的薄弱环节。《Python 3破冰人工智能 从入门到实战》从数学建模的角度出发,深入浅出地讲解了人工智能的相关技术,并利用当前的Python 3进行应用实战,从网络爬虫到数据分析,从自然语言处理到回归分析,从推荐系统到深度学习,实例与图解丰富,通俗易懂。通过阅读《Python 3破冰人工智能 从入门到实战》,读者可以在数学基础、编程语言和算法应用三个方面获得极大提升。

——《趣学算法》作者 陈小玉

《Python 3破冰人工智能 从入门到实战》应该是你踏入人工智能领域必读的入门书。这《Python 3破冰人工智能 从入门到实战》中既有来自领域广泛的实战案例,也有来自建模竞赛的经典数学方法。读者在开始了解人工智能时应知道该做些什么、怎么做,《Python 3破冰人工智能 从入门到实战》可给予读者可靠的实践经验与观点支撑。在学习更深奥的人工智能课程之前,这是一本值得一读的书!

——“机器人库”网站主编 刘 飞

人工智能是新一轮产业变革的核心驱动力,正在掀起新一波的科技浪潮,尤其在自动化和数据驱动的众多领域(如图像识别、机器人、搜索引擎、自动驾驶等技术)中都有广泛的应用。由于具有免费开源、简单高效、强大的社区和第三方库支持等特点,Python在人工智能和数据科学领域独占鳌头。《Python 3破冰人工智能 从入门到实战》从数学建模开始讲起,将Python开发基础、数据分析、网络爬虫、自然语言处理、算法知识、人工智能项目实践等内容串联起来,层层递进,是一本Python人工智能入门书。

——Python中文社区公众号运营负责人 阿 橙

《Python 3破冰人工智能 从入门到实战》详细讲解了Python人工智能的相关知识,内容深入浅出,案例通俗易懂,图文并茂,代码和注解详细全面,便于读者快速上手,非常适合人工智能初学者、Python爱好者和高校师生学习。作为一线开发人员,作者长期从事人工智能及数据分析相关工作,实践经验丰富。赶快跟着《Python 3破冰人工智能 从入门到实战》开启您的Python人工智能破冰之旅吧!

——大学教师,CSDN博客专家,《Python网络数据抓取及分析从入门到精通》系列书作者 杨秀璋

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

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用户评论
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很独特的一本人工智能的书,有价值!
以算法为主线从简单的数学建模入手、python基本安装-使用到基本的机器学习算法,算法这块还是讲的不错的
这是一本不错的Python教程,我一直想推荐给学生一本浅显易懂并且有关数学建模的图书,本书十分适合。它以Python为基础,从数学建模到人工智能,同时介绍了常用算法,可以说从建模比赛到工作实践全面渗透。建议所有对Python、数学建模、人工智能感兴趣的朋友都好好读一下。
在数学基础、编程语言和算法应用三个方面获得极大提升。
第一章开头 介绍了从比较好理解的数学建模介绍人工智能,之后在介绍python的应用。并带了案例,爱死。 Python 是一门十分强大的编程语言,不仅涵盖数学建模、数据分析,而且提供了许多高级特性,供开发者选择,让其可以在更高的层面上抽象代码,写出更加优美的代码。 但是要掌握这些特性,并不容易,想当初,我连python的安装都不会,都弄了好久才搞懂,直到我看了这本书 安装了anaconda,才算是彻底搞懂。 本书正好从内容到案例出发,且以一种「抽丝剥茧」的手法来讲解,对于初学者来说,比较友好,看完十分爽!
前面讲得还可以,但当讲sklearn时已经不要详细,tensorflow用了仅仅几页蜻蜓点水,还不如不讲,这对tensorflow是不是不太尊重?
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