Python 3破冰人工智能从入门到实战 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:人民邮电出版社

作者:黄海涛

出品人:

页数:229

译者:

出版时间:

价格:59元

装帧:平装

isbn号码:9787115504968

丛书系列:

图书标签:

人工智能
python
机器学习
数学建模
编程
算法
计算机
进阶
Python
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实战
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机器学习
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破冰
算法
实战

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具体描述

内容简介：

本书创新性地从数学建模竞赛入手，深入浅出地讲解了人工智能领域的相关知识。本书内容基于Python 3.6，从人工智能领域的数学出发，到Python在人工智能场景下的关键模块；从网络爬虫到数据存储，再到数据分析；从机器学习到深度学习，涉及自然语言处理、机器学习、深度学习、推荐系统和知识图谱等。此外，本书还提供了近140个代码案例和大量图表，全面系统地阐述了算法特性，个别案例算法来自于工作经验总结，力求帮助读者学以致用。

编辑推荐：

数学基础：从历年数学建模竞赛入手，解读人工智能中的数学方法。

编程实践：100余个代码实例，全面讲解网络爬虫、数据存储与数据分析等内容。

算法应用：实战案例辅以丰富图解，详尽分析人工智能算法特性及其应用场景。

媒体评价：

这是一本不错的Python教程，我一直想推荐给学生一本浅显易懂并且有关数学建模的图书，本书十分适合。它以Python为基础，从数学建模到人工智能，同时介绍了常用算法，可以说从建模比赛到工作实践全面渗透。建议所有对Python、数学建模、人工智能感兴趣的朋友都好好读一下。

——延边大学教授（学科带头人）侯成敏

数学是人工智能的灵魂所在，也是很多学习者的薄弱环节。本书从数学建模的角度出发，深入浅出地讲解了人工智能的相关技术，并利用当前的Python 3进行应用实战，从网络爬虫到数据分析，从自然语言处理到回归分析，从推荐系统到深度学习，实例与图解丰富，通俗易懂。通过阅读本书，读者可以在数学基础、编程语言和算法应用三个方面获得极大提升。

——《趣学算法》作者陈小玉

本书应该是你踏入人工智能领域必读的入门书。这本书中既有来自领域广泛的实战案例，也有来自建模竞赛的经典数学方法。读者在开始了解人工智能时应知道该做些什么、怎么做，本书可给予读者可靠的实践经验与观点支撑。在学习更深奥的人工智能课程之前，这是一本值得一读的书！

——“机器人库”网站主编刘飞

人工智能是新一轮产业变革的核心驱动力，正在掀起新一波的科技浪潮，尤其在自动化和数据驱动的众多领域（如图像识别、机器人、搜索引擎、自动驾驶等技术）中都有广泛的应用。由于具有免费开源、简单高效、强大的社区和第三方库支持等特点，Python在人工智能和数据科学领域独占鳌头。本书从数学建模开始讲起，将Python开发基础、数据分析、网络爬虫、自然语言处理、算法知识、人工智能项目实践等内容串联起来，层层递进，是一本Python人工智能入门书。

——Python中文社区公众号运营负责人阿橙

本书详细讲解了Python人工智能的相关知识，内容深入浅出，案例通俗易懂，图文并茂，代码和注解详细全面，便于读者快速上手，非常适合人工智能初学者、Python爱好者和高校师生学习。作为一线开发人员，作者长期从事人工智能及数据分析相关工作，实践经验丰富。赶快跟着本书开启您的Python人工智能破冰之旅吧！

——大学教师，CSDN博客专家，《Python网络数据抓取及分析从入门到精通》系列书作者杨秀璋

驾驭数据洪流：深度学习与现代机器学习的实践之路本书旨在为渴望在人工智能领域建立坚实基础并深入实践的读者提供一份详尽的路线图。我们聚焦于当前驱动技术革新的核心技术——深度学习与传统机器学习的精妙结合与实战应用，致力于打破理论与实际操作之间的壁垒。在信息爆炸的时代，数据已成为新的石油，而驾驭数据的能力则决定了企业和个人的竞争力。本书并非对现有流行框架的简单罗列，而是以解决实际问题为导向，构建一个从基础概念到前沿模型的完整知识体系。我们将带领读者深入探索如何将枯燥的数学原理转化为高效可行的代码解决方案。第一部分：机器学习的基石与数据准备的艺术本部分是构建稳固技术大厦的基石。我们首先从经典机器学习算法的深入剖析开始，而非直接跳入复杂的神经网络。理解线性回归、逻辑回归的内在机制，以及决策树、支持向量机（SVM）的决策边界，对于后续理解深度学习中的优化器和损失函数至关重要。我们将详细讲解这些算法在不同场景下的适用性、优缺点及背后的统计学意义。数据预处理是决定模型成败的关键一步，这一点在实际项目中往往被低估。我们将花费大量篇幅，系统性地讲解：数据清洗与缺失值处理：不仅仅是简单的均值/中位数填充，而是探讨基于模型的插补方法（如使用MICE或K近邻插补）的高级策略。特征工程的精髓：如何从原始数据中提炼出具有预测能力的特征。内容包括高效的独热编码（One-Hot Encoding）、目标编码（Target Encoding）、特征交叉（Feature Interaction）的构建，以及利用降维技术（如PCA、t-SNE）来处理高维数据的策略。特征选择的艺术：区分过滤法（Filter Methods）、包裹法（Wrapper Methods，如递归特征消除 RFE）和嵌入法（Embedded Methods，如L1正则化）的实战应用场景，确保模型聚焦于最有价值的信息。第二部分：深度学习的核心架构与TensorFlow/PyTorch实战本部分将读者引入现代人工智能的核心领域——深度学习。我们不追求花哨的最新论文，而是扎实地掌握主流网络的构建原理和优化技巧。神经网络基础理论：我们会详细拆解前馈神经网络（FNN）的每一个组件，重点剖析反向传播（Backpropagation）算法的数学推导及其在实际代码中的高效实现。激活函数（ReLU, Leaky ReLU, GELU）的选择及其对梯度消失/爆炸问题的缓解作用将被深入探讨。优化器的演进：优化器是深度学习的“引擎”。我们将对比SGD、Momentum、AdaGrad、RMSProp和Adam/AdamW的内在区别，并模拟它们在非凸优化问题上的收敛路径，帮助读者理解何时应切换优化策略。主流网络结构的实战构建： 1. 卷积神经网络（CNN）：深入理解卷积操作、池化层和感受野的概念。项目实战将聚焦于图像分类、目标检测（如YOLO的简化版本或Faster R-CNN的关键模块实现），以及如何设计有效的残差连接（ResNet）和密集连接（DenseNet）。 2. 循环神经网络（RNN）及其进阶：探讨RNN处理序列数据的局限性。重点讲解LSTM和GRU的内部结构，以及它们在时间序列预测（如股票价格建模或传感器数据分析）中的应用。我们还将涉及序列到序列（Seq2Seq）模型的基础框架。框架的精细化控制：本书将平衡使用当前业界主流的两个深度学习框架，展示它们的互补性。读者将学会如何利用TensorFlow/Keras进行快速原型设计，同时掌握PyTorch在构建复杂、非标准计算图时的灵活性和调试优势。关键内容包括自定义层（Custom Layers）、自定义损失函数（Custom Loss Functions）以及使用混合精度训练来加速模型收敛。第三部分：前沿应用：自然语言处理与模型部署本部分关注当前热点——自然语言处理（NLP）的实践，并探讨如何将训练好的模型投入实际生产环境。从词嵌入到注意力机制：我们将从传统的词袋模型（BoW）和TF-IDF出发，逐步过渡到更强大的词向量表示（Word2Vec, GloVe）。核心难点在于注意力机制（Attention Mechanism）的讲解，这是理解Transformer架构的钥匙。我们将详细剖析自注意力（Self-Attention）如何解决长距离依赖问题。 Transformer架构的实践：虽然我们不会完全复刻庞大的预训练模型，但会聚焦于构建和微调（Fine-Tuning）基础的Transformer编码器/解码器结构，应用于文本分类、命名实体识别等任务，重点在于理解其并行计算的优势。模型部署与可解释性（XAI）：部署是检验模型价值的最终环节。我们将探讨模型序列化（如ONNX导出）、使用Flask/Streamlit构建简单的API服务，以及容器化部署的基础概念。同时，为了增强用户信任和模型可维护性，我们将介绍模型可解释性工具（如LIME和SHAP），用以洞察模型“黑箱”内部的决策依据。总结与展望本书的最终目标是培养读者独立解决复杂问题的能力，而非仅仅停留在跑通示例代码的层面。我们强调的是实验设计、结果评估（超越准确率的指标，如F1 Score、AUC-ROC曲线下的面积分析）以及迭代优化的完整工程流程。通过大量的实践案例和详细的代码解析，读者将能够自信地将AI技术融入到实际的业务挑战中，真正实现从理论学习到实战应用的跨越。本书是为那些愿意投入时间钻研底层逻辑、追求高效、可解释AI解决方案的实践者准备的。

作者简介

黄海涛（笔名零壹），算法工程师，网易云课堂“零壹课堂”主创人，CSDN博客专家，2018年度博客之星。曾先后参与开发多款人工智能产品，具有丰富项目经验；精通数学建模，曾多次获得竞赛奖项。

目录信息

第 1章　从数学建模到人工智能 1
1.1　数学建模　1
1.1.1　数学建模与人工智能　1
1.1.2　数学建模中的常见问题　4
1.2　人工智能下的数学　12
1.2.1　统计量　12
1.2.2　矩阵概念及运算　13
1.2.3　概率论与数理统计　16
1.2.4　高等数学——导数、微分、不定积分、定积分　19
第　2章 Python快速入门　24
2.1　安装Python　24
2.1.1　Python安装步骤　24
2.1.2　IDE的选择　27
2.2　Python基本操作　28
2.2.1　第一个小程序　28
2.2.2　注释与格式化输出　28
2.2.3　列表、元组、字典　34
2.2.4　条件语句与循环语句　37
2.2.5　break、continue、pass　40
2.3　Python高级操作　41
2.3.1　lambda　41
2.3.2　map　42
2.3.3　filter　43
第3章　Python科学计算库NumPy　45
3.1　NumPy简介与安装　45
3.1.1　NumPy简介　45
3.1.2　NumPy安装　45
3.2　基本操作　46
3.2.1　初识NumPy　46
3.2.2　NumPy数组类型　47
3.2.3　NumPy创建数组　49
3.2.4　索引与切片　56
3.2.5　矩阵合并与分割　60
3.2.6　矩阵运算与线性代数　62
3.2.7　NumPy的广播机制　69
3.2.8　NumPy统计函数　71
3.2.9　NumPy排序、搜索　75
3.2.10　NumPy数据的保存　79
第4章　常用科学计算模块快速入门　80
4.1　Pandas科学计算库　80
4.1.1　初识Pandas　80
4.1.2　Pandas基本操作　82
4.2　Matplotlib可视化图库　94
4.2.1　初识Matplotlib　94
4.2.2　Matplotlib基本操作　96
4.2.3　Matplotlib绘图案例　98
4.3　SciPy科学计算库　100
4.3.1　初识SciPy　100
4.3.2　SciPy基本操作　101
4.3.3　SciPy图像处理案例　103
第5章　Python网络爬虫　106
5.1　爬虫基础　106
5.1.1　初识爬虫　106
5.1.2　网络爬虫的算法　107
5.2　爬虫入门实战　107
5.2.1　调用API　107
5.2.2　爬虫实战　112
5.3　爬虫进阶—高效率爬虫　113
5.3.1　多进程　113
5.3.2　多线程　114
5.3.3　协程　115
5.3.4　小结　116
第6章　Python数据存储　117
6.1　关系型数据库MySQL　117
6.1.1　初识MySQL　117
6.1.2　Python操作MySQL　118
6.2　NoSQL之MongoDB　120
6.2.1　初识NoSQL　120
6.2.2　Python操作MongoDB　121
6.3　本章小结　123
6.3.1　数据库基本理论　123
6.3.2　数据库结合　124
6.3.3　结束语　125
第7章　Python数据分析　126
7.1　数据获取　126
7.1.1　从键盘获取数据　126
7.1.2　文件的读取与写入　127
7.1.3　Pandas读写操作　129
7.2　数据分析案例　130
7.2.1　普查数据统计分析案例　130
7.2.2　小结　139
第8章　自然语言处理　140
8.1　Jieba分词基础　140
8.1.1　Jieba中文分词　140
8.1.2　Jieba分词的3种模式　141
8.1.3　标注词性与添加定义词　142
8.2　关键词提取　144
8.2.1　TF-IDF关键词提取　145
8.2.2　TextRank关键词提取　147
8.3　word2vec介绍　150
8.3.1　word2vec基础原理简介　150
8.3.2　word2vec训练模型　153
8.3.3　基于gensim的word2vec实战　154
第9章　从回归分析到算法基础　160
9.1　回归分析简介　160
9.1.1　“回归”一词的来源　160
9.1.2　回归与相关　161
9.1.3　回归模型的划分与应用　161
9.2　线性回归分析实战　162
9.2.1　线性回归的建立与求解　162
9.2.2　Python求解回归模型案例　164
9.2.3　检验、预测与控制　166
第　10章从K-Means聚类看算法调参　171
10.1　K-Means基本概述　171
10.1.1　K-Means简介　171
10.1.2　目标函数　171
10.1.3　算法流程　172
10.1.4　算法优缺点分析　174
10.2　K-Means实战　174
第　11章从决策树看算法升级　180
11.1　决策树基本简介　180
11.2　经典算法介绍　181
11.2.1　信息熵　181
11.2.2　信息增益　182
11.2.3　信息增益率184
11.2.4　基尼系数　185
11.2.5　小结　185
11.3　决策树实战　186
11.3.1　决策树回归　186
11.3.2　决策树的分类　188
第　12章从朴素贝叶斯看算法多变　193
12.1　朴素贝叶斯简介　193
12.1.1　认识朴素贝叶斯　193
12.1.2　朴素贝叶斯分类的工作过程　194
12.1.3　朴素贝叶斯算法的优缺点　195
12.2　3种朴素贝叶斯实战　195
第　13章从推荐系统看算法场景　200
13.1　推荐系统简介　200
13.1.1　推荐系统的发展　200
13.1.2　协同过滤　201
13.2　基于文本的推荐　208
13.2.1　标签与知识图谱推荐案例　209
13.2.2　小结　217
第　14章从TensorFlow开启深度学习之旅　218
14.1　初识TensorFlow　218
14.1.1　什么是TensorFlow　218
14.1.2　安装TensorFlow　219
14.1.3　TensorFlow基本概念与原理　219
14.2　TensorFlow数据结构　221
14.2.1　阶　221
14.2.2　形状　221
14.2.3　数据类型　221
14.3　生成数据十二法　222
14.3.1　生成Tensor　222
14.3.2　生成序列　224
14.3.3　生成随机数　225
14.4　TensorFlow实战　225
参考文献　230
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

我必须得说，这本书在“实战”二字上做得非常到位，它绝对不是那种只停留在纸上谈兵的教材。我特别欣赏它对项目流程的拆解，从数据预处理的“脏活累活”到模型评估的“细致打磨”，每一步都有清晰的步骤指导和代码支撑。我过去看过的很多技术书籍，要么是只关注算法原理，要么就是代码片段散落不成体系，导致我很难将零散的知识点串联起来形成一个完整的项目闭环。这本书的编排逻辑就像是请了一位经验丰富的工程师手把手带着你做项目，让你明白在真实世界中，代码的运行环境、数据的质量、参数的选择对最终结果有着怎样的决定性影响。特别是它对某些常见陷阱的处理方法，比如过拟合和欠拟合的区分与调优策略，讲解得十分透彻，这部分内容对于建立起扎实的工程思维至关重要。

评分☆☆☆☆☆

这部书简直是为我这种对编程和人工智能都有兴趣，但又有点不知从何入手的“小白”量身定做的！我一直觉得人工智能是个高深莫测的领域，光是听那些复杂的算法名词就让人望而却步。但是，这本书的叙事方式非常平易近人，它没有一开始就堆砌那些晦涩难懂的数学公式或者理论框架，而是通过一些生动有趣的项目案例，将抽象的概念具象化。比如，它在介绍基础的机器学习模型时，不是直接讲解梯度下降，而是先带你模拟一个图像识别的简单过程，让你在“动手”中去体会“为什么需要优化”这个核心问题。这种由浅入深的引导方式，极大地降低了我的学习门槛，让我不再对“人工智能”这个词感到瑟瑟发抖。而且，书中的代码示例非常规范且详尽，即便是初次接触Python的我，也能跟着敲出结果，这种即时反馈带来的成就感是无可替代的，它有效地巩固了理论知识，让我感觉每学完一个章节，自己都实实在在地掌握了一项新技能，而不是停留在“知道”的层面。

评分☆☆☆☆☆

坦白讲，市面上很多声称是“入门到实战”的书籍，最终都会在某个关键节点上“掉链子”，要么是代码版本过时导致运行报错，要么是理论深度不够无法支撑更复杂的应用。然而，这本书在选择示例和技术栈上显得非常审慎和前瞻。它所选用的库版本和框架结构都保持了相对的新鲜度，这意味着我学习到的知识在未来一段时间内都具有很高的实用价值。更难能可贵的是，书中对一些决策背后的“为什么”进行了深入的探讨。例如，在选择特定激活函数或损失函数时，作者不仅仅是告诉你“用这个”，还会分析不同选择在特定场景下的优劣，这培养了读者批判性思考的能力，而不是简单地成为代码的复制粘贴者。这种对原理和应用深度结合的追求，是区分一本优秀教材和普通参考手册的关键所在。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和阅读流畅性也给我留下了深刻的印象。通常技术书籍因为信息密度高，阅读起来会比较吃力，需要频繁地在代码和解释文字间来回跳转。但这本书在视觉设计上做得很人性化，图示清晰明了，关键概念的标记也很突出。更重要的是，它的逻辑层次非常分明，章节间的过渡自然平滑，使得知识的积累是一个渐进且线性的过程。我发现自己很少需要因为逻辑断裂而停下来反复琢磨，这极大地提升了我的学习效率和持续阅读的动力。对于一个时间宝贵，希望快速掌握核心技能的读者来说，这种清晰、无障碍的阅读体验是衡量一本好书的重要标准之一。它成功地将复杂的学习路径，梳理成了一条条清晰的林间小径。

评分☆☆☆☆☆

作为一名有着一定编程基础，但缺乏系统AI知识体系的学习者，我发现这本书的价值在于它搭建了一个非常扎实且现代化的知识框架。它并没有将Python语言本身作为重点去长篇累牍地讲解，而是迅速地将重点导向了AI领域最前沿的实践工具和库的应用。书中对主流库的介绍和使用技巧把握得非常精准，不啰嗦，不拖沓，直击要害。我尤其喜欢它对某些高级特性的讲解，比如如何利用并行计算加速模型的训练过程，或者如何部署一个简单的预测服务。这些内容远超出了很多入门书籍的范畴，但它处理得毫不费力，使得读者在打好基础的同时，能迅速接触到工业界常用的开发思路。这种平衡感，让这本书的阅读体验既充实又高效，避免了在基础语法上浪费过多时间。

评分☆☆☆☆☆

点赞书中这段话：人工智能（Artificial Intelligence, AI），你可以将其理解为是一种“黑科技”，人类通过它，让计算机能够“更好”地像人一样思考。可以说“算法模型”是人工智能的“灵魂”，没有算法模型，一切都是“水中月”“镜中花”！

评分☆☆☆☆☆

从数学建模开始到介绍人工智能，从python基本语法到关键模块数据分析与处理，pandas等，相对比较全面的做了铺垫，比较好的事在自然语言处理与推荐算法方面写的比较新颖，引入知识图谱，推荐

评分☆☆☆☆☆

垃圾书，这本书作者完全的，毫无意义的，没有资格的，大谈特谈，看了这本书我吐了

评分☆☆☆☆☆