人工智能
类型
可以朗读
语音朗读
105千字
字数
2022-08-01
发行日期
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主编推荐语
本书详细阐述了Python编程的基础知识，及Python在网络爬虫和AI编程方面的应用。
内容简介
作者通过丰富的实用案例介绍了掌握Python编程的知识，并针对学习过程中的重点和难点进行了深入剖析。
书中采用师生互答的形式讲解，共有三篇，每一篇5天学完，每一天均有详细的学习说明，以帮助读者快速掌握Python基础知识，并用其解决工作中遇到的问题。
目录
- 版权信息
- 版权声明
- 内容提要
- 前 言
- 资源与支持
- 基础篇 Python
- 第1天 初识Python
- 第1部分 开始使用Python
- 第2部分 计算
- 第3部分 数值和字符串
- 第4部分 输入
- 第2天 控制语句和函数
- 第1部分 if语句和比较运算符
- 第2部分 逻辑运算符
- 第3部分 while语句
- 第4部分 函数的创建
- 第3天 Python数据类型
- 第1部分 列表
- 第2部分 列表的便捷功能
- 第3部分 元组和集合
- 第4部分 字典
- 第4天 类和模块
- 第1部分 面向对象
- 第2部分 类和继承
- 第3部分 异常
- 第4部分 模块
- 第5天 网络通信
- 第1部分 电子邮件基础与要做的准备工作
- 第2部分 使用Python发送邮件
- 第3部分 Web服务器和通信
- 第4部分 使用外部库
- Python网络爬虫篇
- 第1天 Web基础
- 第1部分 启动Web服务器
- 第2部分 Web服务器与HTML的关系
- 第3部分 HTML基础
- 第4部分 <table>标签
- 第2天 CSS和JavaScript
- 第1部分 CSS是什么
- 第2部分 CSS选择器
- 第3部分 JavaScript是什么
- 第4部分 函数和事件
- 第3天 表单和正则表达式
- 第1部分 表单
- 第2部分 用Python程序接收表单输入
- 第3部分 用正则表达式检查输入
- 第4天 Selenium自动化
- 第1部分 Selenium是什么
- 第2部分 Selenium IDE
- 第3部分 在Python中使用Selenium
- 第5天 Python网络爬虫
- 第1部分 使用正则表达式进行数据采集
- 第2部分 使用beautifulsoup4和XPath进行数据采集
- 第3部分 使用Selenium进行数据采集
- PythonAI编程篇
- 第1天 AI编程准备
- 第1部分 引言
- 掌握人工智能概要
- 确认机器学习中出现的术语
- 第2部分 安装Anaconda
- 第3部分 Jupyter Notebook
- 第4部分 NumPy
- 使用NumPy操作数组
- 向量和矩阵运算
- NumPy统计函数
- 第5部分 Pandas
- 创建DataFrame
- 将DataFrame转换为CSV文件
- 读取CSV文件
- 第6部分 matplotlib
- matplotlib的导入
- 显示图表
- 标题和轴标签的设定
- 第2天 scikit-learn
- 第1部分 了解scikit-learn
- 监督学习
- 无监督学习
- 其他机器学习算法（强化学习等）
- scikit-learn中的机器学习算法
- 哪种算法最合适
- 第2部分 回归分析
- 一元回归分析
- 第3部分 机器学习数据集
- iris数据集
- 手写数字数据集
- 第3天 监督学习（k最近邻算法）
- 第1部分 了解k最近邻算法
- 第2部分 数据划分
- 第3部分 绘制散点图
- 第4部分 构建机器学习模型
- 第4天 监督学习（其他相关的机器学习算法）
- 第1部分 感知机
- 简单感知机
- 偏置
- 激活函数
- 简单感知机的工作原理
- 多个类别的情况
- 第2部分 scikit-learn感知机
- 非线性可分
- 第3部分 逻辑斯谛回归
- LogisticRegression
- 第4部分 支持向量机
- svm.SVC
- 使用SVM识别图像
- 第5天 神经网络和聚类
- 第1部分 神经网络
- 形式神经元
- 简单感知机
- 多层感知机
- 多层感知机的激活函数
- 误差反向传播
- 第2部分 MLPClassifier分类器
- 利用神经网络对鸢尾花进行分类
- 简易手写数字的识别
- 第3部分 无监督学习
- 聚类算法
- k均值算法
- 第4部分 尝试k均值算法
- 聚类的实现
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评分及书评
评分不足
2个评分
- 给这本书评了4.0案例和版本太旧了
已经看完了一半的内容，内容行文还是熟悉的日本人写教程的那种特有的慢节奏，比如说结合人物对话讲解知识点。缺点：内容太久远，无论是 python 版本还是机器学习的技术都很久远了，跟当下的热门对接不上优点：对话题的形式比较有课堂的味道，章节的分布也挺合适的，确实如标题所说的，能够在每天学习完相应的内容。总的来说，适合速读，快速了解 python 入门机器学习需要经过的流程和一些比较基础的技术，想要学习当下热门的内容最好还是到网上学习比较好。
出版方
人民邮电出版社
人民邮电出版社是工业和信息化部主管的大型专业出版社，成立于1953年10月1日。人民邮电出版社坚持“立足信息产业、面向现代社会、传播科学知识、服务科教兴国”，致力于通信、计算机、电子技术、教材、少儿、经管、摄影、集邮、旅游、心理学等领域的专业图书出版。
