创新创业+新工科教学质量研究——零基础学会Python人工智能
作 者:刘经纬,陈佳明 著
定 价:66
出 版 社:首都经济贸易大学出版社
出版日期:2020年08月01日
页 数:348
装 帧:平装
ISBN:9787563830718
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
第一部分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
内容介绍
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,精心打造最简单的课程设计,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。
刘经纬,陈佳明 著
刘经纬,副教授,硕士研究生导师,工学博士,信息系统项目管理师(高级),PMP(国际项目管理专家认证),现任首都经济贸易大学管理工程学院大数据系党支部书记。