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創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)+新工科教學質(zhì)量研究:零基礎學會Python人工智能

包郵 創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)+新工科教學質(zhì)量研究:零基礎學會Python人工智能

出版社：首都經(jīng)濟貿(mào)易大學出版社出版時間：2020-09-01
開本： 16開 頁數(shù)： 174
中 圖 價:¥37.3(5.7折) 定價  ¥66.0 登錄后可看到會員價
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創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)+新工科教學質(zhì)量研究:零基礎學會Python人工智能 版權信息

  • ISBN：9787563830718
  • 條形碼：9787563830718 ; 978-7-5638-3071-8
  • 裝幀：一般膠版紙
  • 冊數(shù)：暫無
  • 重量：暫無
  • 所屬分類：>

創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)+新工科教學質(zhì)量研究:零基礎學會Python人工智能 本書特色

購書人員加QQ：508639936（申請時請標注“購書贈課-Python數(shù)據(jù)分析”），憑購書小票領取《30天快速上手Python數(shù)據(jù)分析》三節(jié)試聽課和50元網(wǎng)課優(yōu)惠券。該活動有效期至2021年9月1日。

創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)+新工科教學質(zhì)量研究:零基礎學會Python人工智能 內(nèi)容簡介

本書的主要內(nèi)容包括兩個部分：（1）提出“三實三嚴”教學管理理論（三個實時+三個嚴格）并實證落地，以《Python人工智能與大數(shù)據(jù)經(jīng)典算法》知識體系為例，嘗試解決當前創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)、新工科與網(wǎng)絡教學中存在的凸顯問題。（2） 零基礎Python編程基礎、人工智能與大數(shù)據(jù)經(jīng)典算法：分類（SVM、決策樹等）、聚類（K近鄰等）、回歸（多元擬合）、降維（主成分分析等）、集成算法（隨機森林、GBDT、XGBoost等）、推薦算法（基于項目、基于用戶、基于內(nèi)容）、神經(jīng)網(wǎng)絡（MPL、BP）、深度學習（CNN、RNN）、爬蟲（Xpath）、Tensor flow、數(shù)據(jù)庫應用等。本書具有以下特色：零基礎Python入門、零基礎就能聽懂人工智能大數(shù)據(jù)經(jīng)典算法，精心打造很簡單的課程設計，每個知識點講解都有案例貫穿，與中國大學慕課網(wǎng)站聯(lián)動構(gòu)成線上線下混合教學。

創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)+新工科教學質(zhì)量研究:零基礎學會Python人工智能 目錄

目錄


Contents


1“三實三嚴”教育理論研究/


11研究背景/


12問題提出/


13國內(nèi)外研究現(xiàn)狀/


14本研究的理論價值及實際應用價值/


15研究對象/


16總體框架/


17擬突破的重點與難點/


18研究目標/


19研究思路和研究方法/



**部分Python編程基礎/



2Python的分支、循環(huán)與函數(shù)/


21本章工作任務/


22本章技能目標/


23本章簡介/


24理論講解部分/


25本章總結(jié)/


26本章作業(yè)/



第二部分數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與數(shù)據(jù)預處理/



3數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、操作與可視化/


31本章工作任務/


32本章技能目標/


33本章簡介/


34本章總結(jié)/


35本章作業(yè)/



4缺失值填充/


41本章工作任務/


42本章技能目標/


43本章簡介/


44理論講解部分/


45本章總結(jié)/


46本章作業(yè)/



第三部分回歸算法/



5線性回歸/


51本章工作任務/


52本章技能目標/


53本章簡介/


54理論講解部分/


55本章總結(jié)/


56本章作業(yè)/



6多元線性回歸/


61本章工作任務/


62本章技能目標/


63本章簡介/


64理論講解部分/


65本章總結(jié)/


66本章作業(yè)/



第四部分分類算法/



7K近鄰算法/


71本章工作任務/


72本章技能目標/


73本章簡介/


74理論講解部分/


75本章總結(jié)/


76本章作業(yè)/




8邏輯回歸/


81本章工作任務/


82本章技能目標/


83本章簡介/


84理論講解部分/


85本章總結(jié)/


86本章作業(yè)/



9貝葉斯算法/


91本章工作任務/


92本章技能目標/


93本章簡介/


94理論講解部分/


95本章總結(jié)/


96本章作業(yè)/



10決策樹/


101本章工作任務/


102本章技能目標/


103本章簡介/


104理論講解部分/


105本章總結(jié)/


106本章作業(yè)/



11支持向量機/


111本章工作任務/


112本章技能目標/


113本章簡介/


114理論講解部分/


115本章總結(jié)/


116本章作業(yè)/



第五部分集成算法/



12隨機森林/


121本章工作任務/


122本章技能目標/


123本章簡介/


124理論講解部分/


125本章總結(jié)/


126本章作業(yè)/



13AdaBoost算法/


131本章工作任務/


132本章技能目標/


133本章簡介/


134理論講解部分/


135本章總結(jié)/


136本章作業(yè)/



14梯度提升決策/


141本章工作任務/


142本章技能目標/


143本章簡介/


144理論講解部分/


145本章總結(jié)/


146本章作業(yè)/



15XGBoost/


151本章工作任務/


152本章技能目標/


153本章簡介/


154理論講解部分/


155本章總結(jié)/


156本章作業(yè)/



第六部分聚類算法/



16K-means聚類算法/


161本章工作任務/


162本章技能目標/


163本章簡介/


164理論講解部分/


165本章總結(jié)/


166本章作業(yè)/


17DBSCAN聚類算法/


171本章工作任務/


172本章技能目標/


173本章簡介/


174理論講解部分/


175本章總結(jié)/


176本章作業(yè)/



18層次聚類/


181本章工作任務/


182本章技能目標/


183本章簡介/


184理論講解部分/


185本章總結(jié)/


186本章作業(yè)/



19主成分分析與因子分析/


191本章工作任務/


192本章技能目標/


193本章簡介/


194理論講解部分/


195本章總結(jié)/


196本章作業(yè)/



20奇異值分解/


201本章工作任務/


202本章技能目標/


203本章簡介/


204理論講解部分/


205本章總結(jié)/


206本章作業(yè)/



21線性判別分析/


211本章工作任務/


212本章技能目標/


213本章簡介/


214理論講解部分/


215本章總結(jié)/


216本章作業(yè)/



第七部分推薦算法/



22基于項目的協(xié)同過濾/


221本章工作任務/


222本章技能目標/


223本章簡介/


224理論講解部分/


225本章總結(jié)/


226本章作業(yè)/



23基于用戶的協(xié)同過濾/


231本章工作任務/


232本章技能目標/


233本章簡介/


234理論講解部分/


235本章總結(jié)/


236本章作業(yè)/



第八部分時間序列/



24ARIMA/


241本章工作任務/


242本章技能目標/


243本章簡介/


244理論講解部分/


245本章總結(jié)/


246本章作業(yè)/



第九部分人工神經(jīng)網(wǎng)絡/



25神經(jīng)網(wǎng)絡（多層感知機MLP）/


251本章工作任務/


252本章技能目標/


253本章簡介/


254理論講解部分/


255本章總結(jié)/


256本章作業(yè)/



第十部分Python爬蟲/



26XPath/


261本章工作任務/


262本章技能目標/


263本章簡介/


264理論講解部分/


265本章總結(jié)/


266本章作業(yè)/



27Beautiful Soup/


271本章工作任務/


272本章技能目標/


273本章簡介/


274理論講解部分/


275本章總結(jié)/


276本章作業(yè)/



第十一部分Python界面/



28Tkinter/


281本章工作任務/


282本章技能目標/


283本章簡介/


284理論講解部分/


285本章總結(jié)/


286本章作業(yè)/


展開全部

創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)+新工科教學質(zhì)量研究:零基礎學會Python人工智能 作者簡介

先后擔任政府機關及直屬企事業(yè)單位信息化項目負責人（CTO），教育部全國高校教師網(wǎng)絡培訓中心授課教師，中國人民大學、對外經(jīng)濟貿(mào)易大學等多所985、211高校授課教師，公安部首都機場公安局信息化技術專家，商務部機關、外貿(mào)發(fā)展事務局、機電商會等直屬機構(gòu)信息化技術專家，北京市政府及各委辦局信息化建設評審專家等。 陳佳明（聯(lián)系方式：billchenbeijing@hotmail.com），工學博士研究生，高級云計算應用工程師。主要研究方向為模式識別與人工智能系統(tǒng)，類腦智能與腦機接口。 曾獲中法 Scilab 計算機應用大賽全國二等獎，藍橋杯 C++組北京市一等獎。以第一作者身份發(fā)表學術論文3篇,曾主持北京市門頭溝區(qū)環(huán)保局OBD車輛數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)開發(fā)項目。 先后擔任慧科集團大數(shù)據(jù)學院Python人工智能講師、微軟人工智能訓練營講師，首都經(jīng)濟貿(mào)易大學Python基礎與人工智能經(jīng)典算法課程講師，首都師范大學附屬中學C++算法競賽社團講師和北京市第十五中學Python人工智能和C++講師。

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