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AI源碼解讀:機(jī)器學(xué)習(xí)案例(Python版)

包郵 AI源碼解讀:機(jī)器學(xué)習(xí)案例(Python版)

作者：李永華

出版社：清華大學(xué)出版社出版時間：2021-08-01

開本： 16開 頁數(shù)： 420

本類榜單：計算機(jī)/網(wǎng)絡(luò)銷量榜

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版權(quán)信息
本書特色
內(nèi)容簡介
目錄
作者簡介

AI源碼解讀:機(jī)器學(xué)習(xí)案例(Python版) 版權(quán)信息

ISBN：9787302577294
條形碼：9787302577294 ; 978-7-302-57729-4
裝幀：一般膠版紙
冊數(shù)：暫無
重量：暫無
所屬分類：
計算機(jī)/網(wǎng)絡(luò)
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人工智能

AI源碼解讀:機(jī)器學(xué)習(xí)案例(Python版) 本書特色

科學(xué)技術(shù)的發(fā)展離不開數(shù)學(xué)。數(shù)學(xué)在工程或產(chǎn)品中的體現(xiàn)是程序，對于未來的科學(xué)家和工程師來說，通過計算機(jī)編程進(jìn)行數(shù)學(xué)計算是一種重要的能力�！禡ATLAB高等數(shù)學(xué)分析》就是培養(yǎng)讀者掌握這種能力的一部專業(yè)圖書。本書緊緊圍繞我國高等院校普遍開設(shè)的“高等數(shù)學(xué)”課程教材，通過MATLAB編程的方法，進(jìn)行科學(xué)的推理與演算，將書中的重要數(shù)學(xué)理論通過MATLAB程序設(shè)計實例呈現(xiàn)出來。這種通過MATLAB實踐的項目式學(xué)習(xí)既能培養(yǎng)工程實踐能力又可以促進(jìn)理論學(xué)習(xí)，容易讓讀者體驗到解決問題的成就感，從而形成正向反饋機(jī)制，激勵讀者繼續(xù)學(xué)習(xí)，培養(yǎng)學(xué)習(xí)興趣。融匯科研與教學(xué)經(jīng)驗，案例可二次開發(fā)利用！阿里巴巴、字節(jié)跳動、訊飛智元、騰訊、百度、微軟專家聯(lián)袂推薦！配套程序代碼、工程文件、問題解疑、實戰(zhàn)案例！中關(guān)村大數(shù)據(jù)聯(lián)盟推薦用書，基于案例的二次開發(fā)，免費(fèi)源碼獲取。

AI源碼解讀:機(jī)器學(xué)習(xí)案例(Python版) 內(nèi)容簡介

　　《AI源碼解讀：機(jī)器學(xué)習(xí)案例（Python版）（人工智能科學(xué)與技術(shù)叢書）》以人工智能發(fā)展為時代背景，通過20個應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)模型和算法的實際案例，為工程技術(shù)人員提供較為詳細(xì)的實戰(zhàn)方案，以便深入學(xué)習(xí)。在編排方式上，全書側(cè)重對創(chuàng)新項目的過程進(jìn)行介紹，分別從整體設(shè)計、系統(tǒng)流程和實現(xiàn)模塊等角度論述數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練和模型應(yīng)用，并剖析模塊的功能、使用和程序代碼。為便于讀者高效學(xué)習(xí)、快速掌握人工智能開發(fā)方法，該書配套提供項目設(shè)計工程文檔、程序代碼、實現(xiàn)過程中出現(xiàn)的問題及解決方法等資源，可供讀者舉一反三、二次開發(fā)�！禔I源碼解讀：機(jī)器學(xué)習(xí)案例（Python版）（人工智能科學(xué)與技術(shù)叢書）》結(jié)合系統(tǒng)設(shè)計、代碼實現(xiàn)以及運(yùn)行結(jié)果展示進(jìn)行講解，語言簡潔，深入淺出，通俗易懂，不僅適合作為對Python編程感興趣的科研人員、人工智能愛好者及從事智能應(yīng)用創(chuàng)新開發(fā)專業(yè)人員的參考教材，也可作為高等院校相關(guān)專業(yè)的參考書。

AI源碼解讀:機(jī)器學(xué)習(xí)案例(Python版) 目錄

項目1今日熱點(diǎn)新聞推薦系統(tǒng)

1.1總體設(shè)計

1.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)

1.1.2系統(tǒng)流程

1.2運(yùn)行環(huán)境

1.3模塊實現(xiàn)

1.3.1數(shù)據(jù)爬取

1.3.2新聞處理與聚類

1.3.3新聞推薦

1.4系統(tǒng)測試

1.4.1數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

1.4.2文本聚類

1.4.3熱點(diǎn)新聞推薦

項目2音樂推薦系統(tǒng)

2.1總體設(shè)計

2.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)

2.1.2系統(tǒng)流程

2.2運(yùn)行環(huán)境

2.2.1Python環(huán)境

2.2.2MySQL環(huán)境

2.2.3VUE環(huán)境

2.3模塊實現(xiàn)

2.3.1數(shù)據(jù)請求和儲存

2.3.2數(shù)據(jù)處理

2.3.3數(shù)據(jù)存儲與后臺

2.3.4數(shù)據(jù)展示

2.4系統(tǒng)測試

項目3基于網(wǎng)頁端的電影推薦

3.1總體設(shè)計

3.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)

3.1.2系統(tǒng)流程

3.2運(yùn)行環(huán)境

3.2.1Python環(huán)境

3.2.2PyCharm環(huán)境

3.2.3數(shù)據(jù)庫

3.3模塊實現(xiàn)

3.3.1數(shù)據(jù)爬取及處理

3.3.2模型訓(xùn)練及保存

3.3.3接口實現(xiàn)

3.3.4收集數(shù)據(jù)

3.3.5界面設(shè)計

3.4系統(tǒng)測試

項目4基于邏輯回歸的音樂分類

4.1總體設(shè)計

4.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)

4.1.2系統(tǒng)流程

4.2運(yùn)行環(huán)境

4.2.1Python環(huán)境

4.2.2Visual Studio Code開發(fā)環(huán)境

4.2.3Nodejs環(huán)境

4.2.4ffmpeg環(huán)境

4.2.5其他環(huán)境

4.3模塊實現(xiàn)

4.3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理

4.3.2數(shù)據(jù)特征處理

4.3.3模型構(gòu)建

4.3.4模型訓(xùn)練及保存

4.3.5模型預(yù)測

4.3.6前端模塊

4.3.7后端模塊

4.4系統(tǒng)測試

4.4.1訓(xùn)練準(zhǔn)確率

4.4.2系統(tǒng)應(yīng)用

項目5基于OpenCV和CNN的手語數(shù)字實時翻譯

5.1總體設(shè)計

5.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)

5.1.2系統(tǒng)流程

5.2運(yùn)行環(huán)境

5.2.1Python環(huán)境

5.2.2TensorFlow環(huán)境

5.2.3Keras環(huán)境

5.2.4Android環(huán)境

5.3模塊實現(xiàn)

5.3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理

5.3.2數(shù)據(jù)增強(qiáng)

5.3.3模型構(gòu)建

5.3.4模型訓(xùn)練及保存

5.3.5模型評估

5.3.6模型測試

5.4系統(tǒng)測試

5.4.1訓(xùn)練準(zhǔn)確率

5.4.2測試效果

5.4.3模型應(yīng)用

項目6比賽預(yù)測

6.1總體設(shè)計

6.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)

6.1.2系統(tǒng)流程

6.2運(yùn)行環(huán)境

6.2.1Python環(huán)境

6.2.2Jupyter Notebook環(huán)境

6.2.3PyCharm環(huán)境

6.2.4MATLAB環(huán)境

6.3模塊實現(xiàn)

6.3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理

6.3.2特征提取

6.3.3模型訓(xùn)練及評估

6.3.4模型訓(xùn)練準(zhǔn)確率

6.4系統(tǒng)測試

6.4.1測試效果

6.4.2模型應(yīng)用

項目7基于SVM分類垃圾短信

7.1總體設(shè)計

7.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)

7.1.2系統(tǒng)流程

7.2運(yùn)行環(huán)境

7.2.1Python環(huán)境

7.2.2Scikitlearn

7.2.3jieba環(huán)境

7.2.4MongoDB環(huán)境

7.2.5Apache+PHP

7.3模塊實現(xiàn)

7.3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理

7.3.2模型訓(xùn)練及保存

7.3.3模型評估

7.3.4模型測試

7.4系統(tǒng)測試

項目8KNN數(shù)字驗證碼識別

8.1總體設(shè)計

8.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)

8.1.2系統(tǒng)流程

8.2運(yùn)行環(huán)境

8.3模塊實現(xiàn)

8.3.1數(shù)據(jù)爬取

8.3.2去噪與分割

8.3.3模型訓(xùn)練及保存

8.3.4準(zhǔn)確率驗證

8.4系統(tǒng)測試

項目9基于VAE的圖像生成

9.1總體設(shè)計

9.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)

9.1.2系統(tǒng)流程

9.2運(yùn)行環(huán)境

9.2.1Python環(huán)境

9.2.2TensorFlow環(huán)境

9.2.3GPU

9.3模塊實現(xiàn)

9.3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理

9.3.2模型構(gòu)建及編譯

9.3.3模型訓(xùn)練及圖像生成

9.3.4不同數(shù)據(jù)集處理

9.4系統(tǒng)測試

9.4.1隱層可視化

9.4.2測試效果

9.4.3放大圖像

項目10學(xué)年成績預(yù)測

10.1總體設(shè)計

10.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)

10.1.2系統(tǒng)流程

10.2運(yùn)行環(huán)境

10.2.1Python環(huán)境

10.2.2Plotly庫

10.2.3Scikitlearn庫

10.3模塊實現(xiàn)

10.3.1準(zhǔn)備預(yù)處理

10.3.2數(shù)據(jù)可視化與分析

10.3.3特征提取

10.3.4模型訓(xùn)練及保存

10.4系統(tǒng)測試

項目11銀行卡號數(shù)字識別

11.1總體設(shè)計

11.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)

11.1.2系統(tǒng)流程

11.2運(yùn)行環(huán)境

11.2.1Python環(huán)境

11.2.2TensorFlow環(huán)境

11.2.3OpenCV環(huán)境

11.3模塊實現(xiàn)

11.3.1訓(xùn)練集圖片處理

11.3.2測試圖片處理

11.3.3模型訓(xùn)練及保存

11.3.4模型測試

11.4系統(tǒng)測試

11.4.1成功案例

11.4.2失敗案例

項目12古詩與歌詞生成

12.1總體設(shè)計

12.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)

12.1.2系統(tǒng)流程

12.2運(yùn)行環(huán)境

12.2.1Python環(huán)境

12.2.2TensorFlow環(huán)境

12.2.3PyCharm環(huán)境

12.3模塊實現(xiàn)

12.3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理

12.3.2模型構(gòu)建

12.3.3模型訓(xùn)練及保存

12.3.4使用模型生成古詩

12.3.5產(chǎn)生藏頭詩

12.3.6用詞云展示生成的古詩

12.4歌詞生成

12.4.1數(shù)據(jù)預(yù)處理

12.4.2模型構(gòu)建

12.4.3模型訓(xùn)練及保存

12.4.4生成歌詞

12.5系統(tǒng)測試

12.5.1生成古詩和藏頭詩

12.5.2生成歌詞

項目13語音識別與方言分類

13.1總體設(shè)計

13.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)

13.1.2系統(tǒng)流程

13.2運(yùn)行環(huán)境

13.2.1Python環(huán)境

13.2.2TensorFlow環(huán)境

13.3模塊實現(xiàn)

13.3.1方言分類

13.3.2語音識別

13.3.3模型測試

13.4系統(tǒng)測試

13.4.1訓(xùn)練準(zhǔn)確率

13.4.2測試效果

13.4.3模型應(yīng)用

項目14智能聊天室

14.1總體設(shè)計

14.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)

14.1.2系統(tǒng)流程

14.2運(yùn)行環(huán)境

14.2.1Python環(huán)境

14.2.2庫安裝

14.2.3圖靈聊天機(jī)器人API

14.2.4百度云服務(wù)器配置

14.3模塊實現(xiàn)

14.3.1聊天模塊

14.3.2文件圖片（表情包）

14.3.3音視頻通話

14.3.4人臉識別

14.3.5截圖功能

14.3.6聊天機(jī)器人

14.4系統(tǒng)測試

14.4.1人臉測試效果

14.4.2聊天效果測試

14.4.3文件操作測試

14.4.4截圖操作測試

項目15基于OpenCV的答題卡識別系統(tǒng)

15.1總體設(shè)計

15.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)

15.1.2系統(tǒng)流程

15.2運(yùn)行環(huán)境

15.2.1Python環(huán)境

15.2.2PyCharm安裝

15.2.3OpenCV環(huán)境

15.3模塊實現(xiàn)

15.3.1信息識別

15.3.2Excel導(dǎo)出模塊

15.3.3圖形用戶界面模塊

15.3.4手寫識別模塊

15.4系統(tǒng)測試

15.4.1系統(tǒng)識別準(zhǔn)確率

15.4.2系統(tǒng)識別應(yīng)用

項目16人臉識別添加護(hù)具系統(tǒng)

16.1總體設(shè)計

16.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)

16.1.2系統(tǒng)流程

16.2運(yùn)行環(huán)境

16.2.1Python環(huán)境

16.2.2Tkinter調(diào)用

16.2.3OpenCV安裝

16.2.4庫環(huán)境

16.3模塊實現(xiàn)

16.3.1頁面布局

16.3.2圖像加載

16.3.3圖像識別

16.4系統(tǒng)測試

項目17LPR車牌識別

17.1總體設(shè)計

17.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)

17.1.2系統(tǒng)流程

17.2運(yùn)行環(huán)境

17.2.1Python環(huán)境

17.2.2OpenCV環(huán)境

17.2.3Android環(huán)境

17.3模塊實現(xiàn)

17.3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理

17.3.2模型訓(xùn)練

17.3.3APP構(gòu)建

17.4系統(tǒng)測試

17.4.1訓(xùn)練分?jǐn)?shù)和損失可視化

17.4.2APP測試結(jié)果

項目18動漫人物識別

18.1總體設(shè)計

18.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)

18.1.2系統(tǒng)流程

18.2運(yùn)行環(huán)境

18.2.1爬蟲

18.2.2模型訓(xùn)練

18.2.3實際應(yīng)用

18.3模塊實現(xiàn)

18.3.1數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

18.3.2數(shù)據(jù)處理

18.3.3模型訓(xùn)練及保存

18.3.4模型測試

18.4系統(tǒng)測試

18.4.1測試效果

18.4.2模型應(yīng)用

項目19基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的“外星人入侵”

19.1總體設(shè)計

19.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)

19.1.2系統(tǒng)流程

19.2運(yùn)行環(huán)境

19.3模塊實現(xiàn)

19.3.1游戲設(shè)置

19.3.2模型訓(xùn)練

19.3.3數(shù)據(jù)繪圖

19.3.4UI界面

19.4系統(tǒng)測試

19.4.1測試效果

19.4.2運(yùn)行結(jié)果

19.4.3模型應(yīng)用

項目20中草藥識別的微信小程序

20.1總體設(shè)計

20.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)

20.1.2系統(tǒng)流程

20.2運(yùn)行環(huán)境

20.3模塊實現(xiàn)

20.3.1從百度AI申請API

20.3.2云函數(shù)

20.3.3API調(diào)用

20.3.4資料存儲

20.3.5頁面設(shè)計

20.4系統(tǒng)測試

20.4.1開發(fā)者平臺測試

20.4.2小程序真機(jī)測試

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AI源碼解讀:機(jī)器學(xué)習(xí)案例(Python版) 作者簡介

李永華北京郵電大學(xué)，教授，擁有超過10年的軟硬件開發(fā)經(jīng)驗，長期致力于物聯(lián)網(wǎng)、云計算與人工智能的研究工作。在教學(xué)中以興趣為導(dǎo)向，激發(fā)學(xué)生的創(chuàng)造性；以素質(zhì)為基礎(chǔ)，提高自身教學(xué)水平；以科研為手段，促進(jìn)教學(xué)理念的轉(zhuǎn)變，在教學(xué)與科研實踐中指導(dǎo)學(xué)生實現(xiàn)300余個創(chuàng)新案例。主持30余項國j級與企事業(yè)單位課題的研究工作，在國內(nèi)外學(xué)術(shù)期刊及會議發(fā)表論文100余篇，申請專利50余項，出版圖書20余部。

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