高等院校计算机类规划教材 Python人工智能基础
删除本页内容丛书：高等院校计算机类规划教材
作者：孙成立，赵敏，李持编
ISBN：978-7-5635-6654-9
关键词：软件工具-程序设计
页数：303
出版社：北京：北京邮电大学出版社
出版日期：2022.06
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图书简介
本教材主要涉及人工智能的核心内容-机器学习，主要内容如下所述。 绪论：介绍人工智能的概念、特征、发展历史及人工智能、机器学习、深度学习的关系。 Python基础：介绍开发环境，包括元组、列表、字典、集合，模块和函数，科学计算库NumPy，数据分析工具Pandas，数据可视化，面向对象编程、Python的GUI程序设计及Python的数据库编程。 有监督学习算法：K近邻算法、逻辑回归、决策树、支持向量机等。 无监督学习算法：K均值算法、基于密度的扫描聚类、高斯聚类模型、主成分分析。集成学习算法：非强依赖的Bagging和随机森林算法及强依赖的Boosting算法（着重讲解XGBoost算法）。 神经网络和深度学习：神经网络的基本概念和深度学习基础。 本教材主要面向对Python人工智能基础感兴趣的初学者。掌握本教材内容以后，读者可以深入学习深度学习的相关内容。
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诉讼案号：（2022）川01民初4401，（2022）川01民初4403，（2022）川01民初4403，（2022）川0191民初19351号， （2022）川0191民初19594号，（2022）川0191民初20457号，（2022）川0191民初20459号， （2023）川知民终373号，（2023）川知民终374号，（2023）川知民终375号， （2024）川0191民初15977号，（2024）川0191民初15979号，（2024）川0191民初15980号， （2024）川0191民初15981号，（2024）川0191民初15982号
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