Python 3破冰人工智能：从入门到实战

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内容提要

序

前言

编写背景

本书特色

建议和反馈

致谢

资源与支持

关于异步社区和异步图书

第1章 从数学建模到人工智能

1.1 数学建模

1.2 人工智能下的数学

第2章 Python快速入门

2.1 安装Python

2.2 Python基本操作

2.3 Python高级操作

第3章 Python科学计算库NumPy

3.1 NumPy简介与安装

3.2 基本操作

第4章 常用科学计算模块快速入门

4.1 Pandas科学计算库

4.2 Matplotlib可视化图库

4.3 SciPy科学计算库

第5章 Python网络爬虫

5.1 爬虫基础

5.2 爬虫入门实战

5.3 爬虫进阶——高效率爬虫

第6章 Python数据存储

6.1 关系型数据库MySQL

6.2 NoSQL之MongoDB

6.3 本章小结

第7章 Python数据分析

7.1 数据获取

7.2 数据分析案例

第8章 自然语言处理

8.1 Jieba分词基础

8.2 关键词提取

8.3 word2vec介绍

第9章 从回归分析到算法基础

9.1 回归分析简介

9.2 线性回归分析实战

第10章 从K-Means聚类看算法调参

10.1 K-Means基本概述

10.2 K-Means实战

第11章 从决策树看算法升级

11.1 决策树基本简介

11.2 经典算法介绍

11.3 决策树实战

第12章 从朴素贝叶斯看算法多变

12.1 朴素贝叶斯简介

12.2 3种朴素贝叶斯实战

第13章 从推荐系统看算法场景

13.1 推荐系统简介

13.2 基于文本的推荐

第14章 从TensorFlow开启深度学习之旅

14.1 初识TensorFlow

14.2 TensorFlow数据结构

14.3 生成数据十二法

14.4 TensorFlow实战