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深入浅出Python人工智能

段小手 / 清华大学出版社 / 2026-08 / 其他

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深入浅出Python人工智能
作者: 段小手

出版社: 清华大学出版社

出版时间: 2026-08

版次: 1

ISBN: 9787302720966

定价: 99.00

装帧: 其他

开本: 16开

页数: 332页

字数: 513.000千字
内容简介：

本书以Python为工具、以实战为核心，构建从入门到进阶的AI完整学习体系，适合零基础学习者、转型从业者及AI爱好者。全书共18章，涵盖传统机器学习算法、数据工程化能力、深度学习及生成式AI等核心内容，前言解析职业前景，结束语提供进阶建议。本书贴合初学者认知规律，详略安排得当、实用性强，以幽默的语言和贴近生活的实例引导读者入门，配套可直接落地的Python代码示例，避免了纯理论堆砌。读者对象包括零基础入门者、跨岗转型人员、院校学生、创业者及各类AI兴趣爱好者，既可作为入门引路书，也可作为提升实战能力的工具书。

作者简介：

段小手，专注于人工智能与机器学习领域，长期从事Python人工智能与数据智能研究，曾出版《深入浅出Python机器学习》《深入浅出Python量化交易实战》等专业畅销图书。拥有多年互联网与数据科学实践经验，参与多项企业级智能化项目。近年来提出“AIWorldview”研究框架，从大模型语料与信息结构出发，分析AI如何影响技术叙事、产业认知与投资方向。

目录：

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目录

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1.3.1 从一种编程语言开始 / 4

1.3.5 学会让模型更好地工作 / 5

1.3.6 动手，一定要动手操作 / 5

1.4 有监督学习与无监督学习 / 6

1.5 机器学习中的分类与回归 / 6

1.6 模型的泛化、过拟合与欠拟合 / 7

1.7 本章小结 / 7

2.1 Python 的下载和安装 / 8

2.4 scikit-learn—非常流行的 Python 机器学习库 / 17 2.5 本章小结 / 18

3.4 本章小结 / 37

4.1 线性模型基本概念 / 38

4.5 本章小结 / 54

目录

5.2 朴素贝叶斯算法的不同方法 / 59

5.2.1 贝努利朴素贝叶斯 / 59

5.2.2 高斯朴素贝叶斯 / 61

5.2.3 多项式朴素贝叶斯 / 63

5.3 朴素贝叶斯实战—判断肿瘤是良性还是恶性 / 66

5.3.1 对数据集进行分析 / 66

5.3.2 使用高斯朴素贝叶斯进行建模 / 67

5.3.3 高斯朴素贝叶斯学习曲线 / 68

5.4 本章小结 / 70

6.1 决策树 / 71

6.1.1 决策树基本原理 / 71

6.1.2 决策树的构建 / 72

6.1.3 决策树的优势和不足 / 79

6.2 随机森林 / 79

6.2.1 随机森林的基本概念 / 79

6.2.2 随机森林的构建 / 79

6.4 本章小结 / 87

7.4 本章小结 / 104

8.4 本章小结 / 121

9.1 数据预处理 / 122

9.5 本章小结 / 146

目录

10.1 数据表达 / 147

10.4 本章小结 / 168

11.4 本章小结 / 182

12.1 管道模型的概念及用法 / 184

12.3.2 使用管道模型寻找更优参数 / 199 12.4 本章小结 / 201

13.3 本章小结 / 215

14.1 简单页面的爬取 / 217

14.4 本章小结 / 244

目录

15.3 卷积神经网络 / 254

15.3.1 什么是卷积操作 / 255

15.3.2 卷积神经网络的搭建 / 256

15.3.3 训练与评估 / 259

15.4 本章小结 / 260

16.5 本章小结 / 284

18.1 未来学习方向 / 310

第 1 章

概述 / 1

第 2 章

基于 Python 语言的环境配置 / 8

第 3 章

K 最近邻算法——近朱者赤，近墨者黑 / 19

第 4 章

广义线性模型——“耿直”的算法模型 / 38

第 5 章

朴素贝叶斯——打雷啦，下雨收衣服啊 / 55

第 6 章

决策树与随机森林——来玩“读心术” / 71

第 7 章

支持向量机 SVM——专治线性不可分 / 88

第 8 章

神经网络——曾入“冷宫”，如今“得宠”/ 105

第 9 章

数据预处理、降维、特征提取及聚类——快刀斩乱麻 / 122

第 10 章

数据表达与特征工程——锦上再添花 / 147

第 11 章

模型评估与优化——只有更好，没有最好 / 169

第 12 章

建立算法的管道模型——团结就是力量 / 184

第 13 章

文本数据处理——亲，见字如“数” / 202

第 14 章

项目实战——从“读书人”到“操盘手” / 217

第 15 章

深度学习进阶——走进新世界 / 245

第 16 章

会画画的 AI——扩散模型 / 261

第 17 章

会写作的 AI——Transformer / 285

第 18 章

结束语 / 310

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