掃一掃
關(guān)注中圖網(wǎng)
官方微博
中圖價(jià):¥49.5
加入購物車
AI源碼解讀:推薦系統(tǒng)案例(Python版) 版權(quán)信息
- ISBN：9787302576693
- 條形碼：9787302576693 ; 978-7-302-57669-3
- 裝幀：70g膠版紙
- 冊(cè)數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
AI源碼解讀:推薦系統(tǒng)案例(Python版) 本書特色
融匯科研與教學(xué)經(jīng)驗(yàn)，案例可二次開發(fā)利用！阿里巴巴|字節(jié)跳動(dòng)|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、附贈(zèng)案例！
AI源碼解讀:推薦系統(tǒng)案例(Python版) 內(nèi)容簡介
本書以人工智能發(fā)展為時(shí)代背景,通過20個(gè)實(shí)際案例系統(tǒng)介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)模型和算法,為工程技術(shù) 人員提供較為詳細(xì)的實(shí)戰(zhàn)方案,以便深度學(xué)習(xí)。 在編排方式上,全書側(cè)重介紹創(chuàng)新項(xiàng)目的過程,分別從整體設(shè)計(jì)、系統(tǒng)流程、實(shí)現(xiàn)模塊等角度論述數(shù)據(jù) 處理、模型訓(xùn)練及模型應(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 能技術(shù)的開發(fā)方法,本書配套提供項(xiàng)目設(shè)計(jì)工程文檔、程序代碼、出現(xiàn)的問題及解決方法,可供讀者舉一反 三,二次開發(fā)。 本書將系統(tǒng)設(shè)計(jì)、代碼實(shí)現(xiàn)以及運(yùn)行結(jié)果展示相結(jié)合,語言簡潔,講解深入淺出、通俗易懂,不僅適合 Python編程的愛好者,而且適合作為高等院校相關(guān)專業(yè)的教材,還可作為智能應(yīng)用創(chuàng)新開發(fā)專業(yè)技術(shù)人員 的參考用書。
AI源碼解讀:推薦系統(tǒng)案例(Python版) 目錄
項(xiàng)目1基于馬爾可夫模型的自動(dòng)即興音樂推薦
1.1總體設(shè)計(jì)
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
1.2.1Python環(huán)境
1.2.2PC環(huán)境配置
1.3模塊實(shí)現(xiàn)
1.3.1鋼琴伴奏制作
1.3.2樂句生成
1.3.3貝斯伴奏制作
1.3.4匯總歌曲制作
1.3.5GUI設(shè)計(jì)
1.4系統(tǒng)測試
項(xiàng)目2小型智能健康推薦助手
2.1總體設(shè)計(jì)
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
2.3模塊實(shí)現(xiàn)
2.3.1疾病預(yù)測
2.3.2藥物推薦
2.3.3模型測試
2.4系統(tǒng)測試
2.4.1訓(xùn)練準(zhǔn)確度
2.4.2測試效果
2.4.3模型應(yīng)用
項(xiàng)目3基于SVM的酒店評(píng)論推薦系統(tǒng)
3.1總體設(shè)計(jì)
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
3.2.2TensorFlow環(huán)境
3.2.3安裝其他模塊
3.2.4安裝MySQL數(shù)據(jù)庫
3.3模塊實(shí)現(xiàn)
3.3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理
3.3.2模型訓(xùn)練及保存
3.3.3模型測試
3.4系統(tǒng)測試
3.4.1訓(xùn)練準(zhǔn)確率
3.4.2測試效果
3.4.3模型應(yīng)用
項(xiàng)目4基于MovieLens數(shù)據(jù)集的電影推薦系統(tǒng)
4.1總體設(shè)計(jì)
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
4.2.2TensorFlow環(huán)境
4.2.3后端服務(wù)器
4.2.4Django環(huán)境配置
4.2.5微信小程序環(huán)境
4.3模塊實(shí)現(xiàn)
4.3.1模型訓(xùn)練
4.3.2后端Django
4.3.3前端微信小程序
4.4系統(tǒng)測試
4.4.1模型損失曲線
4.4.2測試效果
項(xiàng)目5基于排隊(duì)時(shí)間預(yù)測的智能導(dǎo)航推薦系統(tǒng)
5.1總體設(shè)計(jì)
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
5.2.2Scikitlearn環(huán)境
5.3模塊實(shí)現(xiàn)
5.3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理
5.3.2客流預(yù)測
5.3.3百度地圖API調(diào)用
5.3.4GUI設(shè)計(jì)
5.3.5路徑規(guī)劃
5.3.6智能推薦
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程序應(yīng)用
項(xiàng)目6基于人工智能的面相推薦分析
6.1總體設(shè)計(jì)
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
6.2.2TensorFlow環(huán)境
6.2.3界面編程環(huán)境
6.3模塊實(shí)現(xiàn)
6.3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理
6.3.2模型構(gòu)建
6.3.3模型訓(xùn)練及保存
6.3.4模型測試
6.4系統(tǒng)測試
6.4.1訓(xùn)練準(zhǔn)確率
6.4.2測試效果
6.4.3模型應(yīng)用
項(xiàng)目7圖片情感分析與匹配音樂生成推薦
7.1總體設(shè)計(jì)
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
7.2.2Magenta環(huán)境
7.3模塊實(shí)現(xiàn)
7.3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理
7.3.2模型構(gòu)建
7.3.3模型訓(xùn)練及保存
7.4系統(tǒng)測試
7.4.1測試效果
7.4.2模型應(yīng)用
項(xiàng)目8新聞自動(dòng)文摘推薦系統(tǒng)
8.1總體設(shè)計(jì)
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
8.2.1Python環(huán)境
8.2.2TensorFlow環(huán)境
8.3模塊實(shí)現(xiàn)
8.3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理
8.3.2詞云構(gòu)建
8.3.3關(guān)鍵詞提取
8.3.4語音播報(bào)
8.3.5LDA主題模型
8.3.6模型構(gòu)建
8.4系統(tǒng)測試
項(xiàng)目9基于用戶特征的預(yù)測流量套餐推薦
9.1總體設(shè)計(jì)
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
9.2.2Scikitlearn庫的安裝
9.3邏輯回歸算法模塊實(shí)現(xiàn)
9.3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理
9.3.2模型構(gòu)建
9.3.3模型訓(xùn)練及保存
9.3.4模型預(yù)測
9.4樸素貝葉斯算法模型實(shí)現(xiàn)
9.4.1數(shù)據(jù)預(yù)處理
9.4.2模型構(gòu)建
9.4.3模型評(píng)估
9.5系統(tǒng)測試
項(xiàng)目10校園知識(shí)圖譜問答推薦系統(tǒng)
10.1總體設(shè)計(jì)
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
10.2.2服務(wù)器環(huán)境
10.3模塊實(shí)現(xiàn)
10.3.1構(gòu)造數(shù)據(jù)集
10.3.2識(shí)別網(wǎng)絡(luò)
10.3.3命名實(shí)體糾錯(cuò)
10.3.4檢索問題類別
10.3.5查詢結(jié)果
10.4系統(tǒng)測試
10.4.1命名實(shí)體識(shí)別網(wǎng)絡(luò)測試
10.4.2知識(shí)圖譜問答系統(tǒng)整體測試
項(xiàng)目11新聞推薦系統(tǒng)
11.1總體設(shè)計(jì)
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
11.2.2node.js前端環(huán)境
11.2.3MySQL數(shù)據(jù)庫
11.3模塊實(shí)現(xiàn)
11.3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理
11.3.2熱度值計(jì)算
11.3.3相似度計(jì)算
11.3.4新聞統(tǒng)計(jì)
11.3.5API接口開發(fā)
11.3.6前端界面實(shí)現(xiàn)
11.4系統(tǒng)測試
項(xiàng)目12口紅色號(hào)檢測推薦系統(tǒng)
12.1總體設(shè)計(jì)
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
12.2.3安裝face_recognition
12.2.4安裝colorsys模塊
12.2.5安裝PyQt 5
12.2.6安裝QCandyUi
12.2.7庫依賴關(guān)系
12.3模塊實(shí)現(xiàn)
12.3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理
12.3.2系統(tǒng)搭建
12.4系統(tǒng)測試
項(xiàng)目13基于矩陣分解算法的Steam游戲推薦系統(tǒng)
13.1總體設(shè)計(jì)
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
13.2.3PyQt 5環(huán)境
13.3模塊實(shí)現(xiàn)
13.3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理
13.3.2模型構(gòu)建
13.3.3模型訓(xùn)練及保存
13.3.4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(xiàng)目14語音識(shí)別和字幕推薦系統(tǒng)
14.1總體設(shè)計(jì)
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
14.3模塊實(shí)現(xiàn)
14.3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理
14.3.2翻譯
14.3.3格式轉(zhuǎn)換
14.3.4音頻切割
14.3.5語音識(shí)別
14.3.6文本切割
14.3.7main函數(shù)
14.4系統(tǒng)測試
項(xiàng)目15發(fā)型推薦系統(tǒng)設(shè)計(jì)
15.1總體設(shè)計(jì)
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環(huán)境
15.3模塊實(shí)現(xiàn)
15.3.1Face++??API調(diào)用
15.3.2數(shù)據(jù)爬取
15.3.3模型構(gòu)建
15.3.4用戶界面設(shè)計(jì)
15.4系統(tǒng)測試
15.4.1測試效果
15.4.2用戶界面
項(xiàng)目16基于百度AI的垃圾分類推薦系統(tǒng)
16.1總體設(shè)計(jì)
16.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)
16.1.2系統(tǒng)流程
16.1.3PC端系統(tǒng)流程
16.2運(yùn)行環(huán)境
16.2.1Python環(huán)境
16.2.2微信開發(fā)者工具
16.2.3百度AI
16.3模塊實(shí)現(xiàn)
16.3.1PC端垃圾分類
16.3.2移動(dòng)端微信小程序
16.4系統(tǒng)測試
16.4.1PC端效果展示
16.4.2微信小程序效果展示
項(xiàng)目17協(xié)同過濾音樂推薦系統(tǒng)
17.1總體設(shè)計(jì)
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
17.2.2PyCharm和Jupyter
17.3模塊實(shí)現(xiàn)
17.3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理
17.3.2算法實(shí)現(xiàn)
17.3.3算法測評(píng)
17.4系統(tǒng)測試
項(xiàng)目18護(hù)膚品推薦系統(tǒng)
18.1總體設(shè)計(jì)
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
18.3模塊實(shí)現(xiàn)
18.3.1文件讀入
18.3.2推薦算法
18.3.3應(yīng)用模塊
18.3.4測試調(diào)用函數(shù)
18.4系統(tǒng)測試
項(xiàng)目19基于人臉識(shí)別的特定整蠱推薦系統(tǒng)
19.1總體設(shè)計(jì)
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
19.2.1Python環(huán)境
19.2.2PyCharm環(huán)境
19.2.3dlib和face_recognition庫
19.3模塊實(shí)現(xiàn)
19.3.1人臉識(shí)別
19.3.2美顏處理
19.4系統(tǒng)測試
19.4.1人臉識(shí)別效果
19.4.2美顏效果
19.4.3GUI展示
項(xiàng)目20TensorFlow 2實(shí)現(xiàn)AI推薦換臉
20.1總體設(shè)計(jì)
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(shí)現(xiàn)
20.3.1數(shù)據(jù)集
20.3.2自編碼器
20.3.3訓(xùn)練模型
20.3.4測試模型
20.4系統(tǒng)測試
展開全部
AI源碼解讀:推薦系統(tǒng)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(yàn)，長期致力于物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)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)教育為目的，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(shí)踐中指導(dǎo)學(xué)生實(shí)現(xiàn)300余個(gè)創(chuàng)新案例，主持30余項(xiàng)課題的研究工作，在國內(nèi)外學(xué)術(shù)期刊及會(huì)議發(fā)表論文100余篇，申請(qǐng)專利50余項(xiàng)，出版圖書20余部。
書友推薦
- >
中國人在烏蘇里邊疆區(qū):歷史與人類學(xué)概述
- >
姑媽的寶刀
- >
朝聞道
- >
自卑與超越
- >
山海經(jīng)
- >
唐代進(jìn)士錄
- >
回憶愛瑪儂
- >
有舍有得是人生
本類暢銷
