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创新创业+新工科教学质量研究——零基础学会Python人工智能

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463225401
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    • • 作者:刘经纬,陈佳明 著
      • 出版社:首都经济贸易大学出版社
      • 定价:66
      • ISBN:9787563830718
      • 出版时间:2020年08月01日
      目录
      1“三实三严”教育理论研究
      1.1研究背景
      1.2问题提出
      1.3国内外研究现状
      1.4本研究的理论价值及实际应用价值
      1.5研究对象
      1.6总体框架
      1.7拟突破的重点与难点
      1.8研究目标
      1.9研究思路和研究方法
      部分Python编程基础
      2Python的分支、循环与函数
      2.1本章工作任务
      2.2本章技能目标
      2.3本章简介
      2.4理论讲解部分
      2.5本章总结
      2.6本章作业
      第二部分数据结构与数据预处理
      3数据结构、操作与可视化
      3.1本章工作任务
      3.2本章技能目标
      3.3本章简介
      3.4本章总结
      3.5本章作业
      4缺失值填充
      4.1本章工作任务
      4.2本章技能目标
      4.3本章简介
      4.4理论讲解部分
      4.5本章总结
      4.6本章作业
      第三部分回归算法
      5线性回归
      5.1本章工作任务
      5.2本章技能目标
      5.3本章简介
      5.4理论讲解部分
      5.5本章总结
      5.6本章作业
      6多元线性回归
      6.1本章工作任务
      6.2本章技能目标
      6.3本章简介
      6.4理论讲解部分
      6.5本章总结
      6.6本章作业
      第四部分分类算法
      7K近邻算法
      7.1本章工作任务
      7.2本章技能目标
      7.3本章简介
      7.4理论讲解部分
      7.5本章总结
      7.6本章作业
      8逻辑回归
      8.1本章工作任务
      8.2本章技能目标
      8.3本章简介
      8.4理论讲解部分
      8.5本章总结
      8.6本章作业
      9贝叶斯算法
      9.1本章工作任务
      9.2本章技能目标
      9.3本章简介
      9.4理论讲解部分
      9.5本章总结
      9.6本章作业
      10决策树
      10.1本章工作任务
      10.2本章技能目标
      10.3本章简介
      10.4理论讲解部分
      10.5本章总结
      10.6本章作业
      11支持向量机
      11.1本章工作任务
      11.2本章技能目标
      11.3本章简介
      11.4理论讲解部分
      11.5本章总结
      11.6本章作业
      第五部分集成算法
      12随机森林
      12.1本章工作任务
      12.2本章技能目标
      12.3本章简介
      12.4理论讲解部分
      12.5本章总结
      12.6本章作业
      13AdaBoost算法
      13.1本章工作任务
      13.2本章技能目标
      13.3本章简介
      13.4理论讲解部分
      13.5本章总结
      13.6本章作业
      14梯度提升决策
      14.1本章工作任务
      14.2本章技能目标
      14.3本章简介
      14.4理论讲解部分
      14.5本章总结
      14.6本章作业
      15XGBoost
      15.1本章工作任务
      15.2本章技能目标
      15.3本章简介
      15.4理论讲解部分
      15.5本章总结
      15.6本章作业
      第六部分聚类算法
      16K-means聚类算法
      16.1本章工作任务
      16.2本章技能目标
      16.3本章简介
      16.4理论讲解部分
      16.5本章总结
      16.6本章作业
      17DBSCAN聚类算法
      17.1本章工作任务
      17.2本章技能目标
      17.3本章简介
      17.4理论讲解部分
      17.5本章总结
      17.6本章作业
      18层次聚类
      18.1本章工作任务
      18.2本章技能目标
      18.3本章简介
      18.4理论讲解部分
      18.5本章总结
      18.6本章作业
      19主成分分析与因子分析
      19.1本章工作任务
      19.2本章技能目标
      19.3本章简介
      19.4理论讲解部分
      19.5本章总结
      19.6本章作业
      20奇异值分解
      20.1本章工作任务
      20.2本章技能目标
      20.3本章简介
      20.4理论讲解部分
      20.5本章总结
      20.6本章作业
      21线性判别分析
      21.1本章工作任务
      21.2本章技能目标
      21.3本章简介
      21.4理论讲解部分
      21.5本章总结
      21.6本章作业
      第七部分推荐算法
      22基于项目的协同过滤
      22.1本章工作任务
      22.2本章技能目标
      22.3本章简介
      22.4理论讲解部分
      22.5本章总结
      22.6本章作业
      23基于用户的协同过滤
      23.1本章工作任务
      23.2本章技能目标
      23.3本章简介
      23.4理论讲解部分
      23.5本章总结
      23.6本章作业
      第八部分时间序列
      24ARIMA
      24.1本章工作任务
      24.2本章技能目标
      24.3本章简介
      24.4理论讲解部分
      24.5本章总结
      24.6本章作业
      第九部分人工神经网络
      25神经网络(多层感知机MLP)
      25.1本章工作任务
      25.2本章技能目标
      25.3本章简介
      25.4理论讲解部分
      25.5本章总结
      25.6本章作业
      第十部分Python爬虫
      26XPath
      26.1本章工作任务
      26.2本章技能目标
      26.3本章简介
      26.4理论讲解部分
      26.5本章总结
      26.6本章作业
      27BeautifulSoup
      27.1本章工作任务
      27.2本章技能目标
      27.3本章简介
      27.4理论讲解部分
      27.5本章总结
      27.6本章作业
      第十一部分Python界面
      28Tkinter
      28.1本章工作任务
      28.2本章技能目标
      28.3本章简介
      28.4理论讲解部分
      28.5本章总结
      28.6本章作业
      内容简介

      人工智能与大数据经典算法:分类(SVM、决策树等)、聚类(K近邻等)、回归(多元拟合)、降维(主成分分析等)、集成算法(随机森林、GBDT、XGBoost等)、推荐算法(基于项目、基于用户、基于内容)、神经网络(MPL、BP)、深度学习(CNN、RNN)、爬虫(Xpath)、Tensor flow、数据库应用等。本书具有以下特色:零基础Python入门、零基础就能听懂人工智能大数据经典算法,精心打造很简单的课程设计,每个知识点讲解都有案例贯穿,与中国大学慕课网站联动构成线上线下混合教学。

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