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自學Python:編程基礎(chǔ)、科學計算及數(shù)據(jù)分析(第2版)
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本書是面向Python學習者和使用者的一本實用學習筆記,在前一版的基礎(chǔ)之上進行了全面修訂。全書共11章。第1章介紹Python的基礎(chǔ)知識,包括Anaconda、IPython解釋器、JupyterNotebook等Python基本工具的使用;第2章介紹Python的基本用法,包括基礎(chǔ)語法、數(shù)據(jù)類型、判斷與循環(huán)、函數(shù)與模塊、異常與警告、文件讀寫、內(nèi)置函數(shù);第3章介紹Python的進階用法,包括函數(shù)進階、迭代器與生成器、裝飾器、上下文管理器與with語句、變量作用域;第4章介紹Python面向?qū)ο缶幊蹋▽ο蟮姆椒ㄅc屬性、繼承與復用;第5章介紹常見的Python標準庫;第6章介紹Python科學計算基礎(chǔ)模塊NumPy,包括NumPy數(shù)組的操作、廣播機制、索引和讀寫;第7章介紹Python數(shù)據(jù)可視化模塊Matplotlib,包括基于函數(shù)和對象的可視化操作;第8章介紹Python科學計算進階模塊SciPy,包括概率、線性代數(shù)等模塊;第9章介紹Python數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)模塊Pandas,包括Series和DataFrame的使用;第10章介紹一個用Python分析中文小說文本的案例;第11章介紹一個用Python對手寫數(shù)字進行機器學習處理的案例。本書適合剛接觸Python的初學者以及希望使用Python處理和分析數(shù)據(jù)的讀者閱讀,也可作為學習和使用Python的工具書或參考資料使用。

李金 ·程序設(shè)計 ·9.2萬字

可解釋人工智能導論
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本書全面介紹可解釋人工智能的基礎(chǔ)知識、理論方法和行業(yè)應(yīng)用。全書分為三部分,共11章。第一部分為第1章,揭示基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的人工智能系統(tǒng)決策機制,提出一種基于人機溝通交互場景的可解釋人工智能范式。第二部分為第2~5章,介紹各種可解釋人工智能技術(shù)方法,包括貝葉斯方法、基于因果啟發(fā)的穩(wěn)定學習和反事實推理、基于與或圖模型的人機協(xié)作解釋、對深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的解釋。第三部分為第6~10章,分別介紹可解釋人工智能在生物醫(yī)療、金融、計算機視覺、自然語言處理、推薦系統(tǒng)等領(lǐng)域的應(yīng)用案例,詳細說明可解釋性在司法、城市管理、安防和制造等實際應(yīng)用中發(fā)揮的積極作用。第11章對全書進行總結(jié),并論述可解釋人工智能研究面臨的挑戰(zhàn)和未來發(fā)展趨勢。此外,本書的附錄給出可解釋人工智能相關(guān)的開源資源、中英文術(shù)語對照及索引,方便讀者進一步查閱。本書既適合高等院校計算機和信息處理相關(guān)專業(yè)的高年級本科生和研究生,以及人工智能領(lǐng)域的研究員和學者閱讀;也適合關(guān)注人工智能應(yīng)用及其社會影響力的政策制定者、法律工作者、社會科學研究人士等閱讀。

楊強等 ·人工智能 ·20.4萬字

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