python基础篇

章关于python与开发环境配置2

1.1python入门2

1.2python开发环境的配置6

新手问答14

本章小结14

第2章python编程基础15

2.1基础语15

2.2数据类型25

2.3逻辑控制语句31

2.4函数35

新手问答41

小试牛刀41

本章小结42

第3章python编程阶43

python基础篇

章关于python与开发环境配置2

1.1python入门2

1.2python开发环境的配置6

新手问答14

本章小结14

第2章python编程基础15

2.1基础语15

2.2数据类型25

2.3逻辑控制语句31

2.4函数35

新手问答41

小试牛刀41

本章小结42

第3章python编程阶43

3.1不错变量43

3.2面向对象编程57

3.3python模块61

3.4python神经网络小实例65

新手问答67

小试牛刀68

本章小结68

人工智能篇

第4章人工智能简介70

4.1人工智能概述70

4.2人工智能崛起的三大基石76

4.3深度学的重要性86

新手问答93

本章小结94

第5章机器学理论基础95

5.1机器学概述95

5.2机器学的4个分支99

5.3评估模型指标106

5.4数据预处理、特征工程和特征学111

5.5过拟合与欠拟合113

5.6机器学通用工作流程116

新手问答118

小试牛刀118

本章小结120

第6章python机器学常用库的应用121

6.1numpy——基础科学计算库121

6.2pandas——数据分析的利器146

6.3matplotlib——画出优美的图形173

6.4scikit-learn——非常流行的python机器学库188

新手问答193

小试牛刀193

本章小结194

第7章个机器学项目195

7.1入门项目简介195

7.2数据导入197

7.3数据探索199

7.4数据可视化204

7.5算评估209

7.6预测实施212

新手问答213

小试牛刀213

本章小结214

第8章典型的机器学算及应用实战215

8.1k-邻算215

8.2朴素贝叶斯分类算224

8.3支持向量机235

8.4pca算244

8.5k-均值算254

新手问答262

小试牛刀263

本章小结264

第9章深度学算理论265

9.1深度学基础265

9.2神经网络274

9.3卷积神经网络284

9.4循环神经网络289

新手问答299

小试牛刀300

本章小结302

0章深度学之tensorflow303

10.1主流的深度学框架303

10.2tensorflow环境搭建307

10.3tensorflow基本知识310

10.4tensorflow编程准备315

10.5tensorflow基本开发步骤342

10.6tensorflow的可视化348

新手问答353

小试牛刀353

本章小结354

实战案例篇

1章人工智能识万物356

11.1卷积神经网络的前世今生356

11.2如何构建更深的神经网络369

11.3神经网络的可迁移性414

新手问答430

本章小结430

2章人工智能知万物431

12.1区域卷积神经网络431

12.2快速区域卷积神经网络433

12.3更快区域卷积神经网络434

12.4yolo网络440

本章小结466

3章人工智能绘万物467

13.1神经艺术风格迁移468

13.2基于tensorflow的图像风格化实现473

新手问答478

本章小结478

参考文献479