本人是一名大学生,在我的大学期间。我辅修了人工智能这门课。在人工智能这门课中有一门课程是 Python 从入门到精通,在这里我为大家推荐几本有助于python学习的书籍。
下面是我 Python 从入门到精通 课程学习的结课证明。
学习Python推荐用书:《Python程序设计》《数据科学导论:Python语言实现》《Python数据挖掘:概念、方法与实践》《Python3智能数据分析快速入门》《Python爬虫开发与项目实战》。
(一)《Python程序设计》(原书第2版) 推荐语:本书介绍Python的基础知识,旨在帮助学生首先掌握概念,之后通过步骤完备的实例培养学生的问题求解能力。
这一版采用Python3,并对全书结构进行了优化,既可作为门程序设计课的入门教材,也可供Python爱好者自学参考。
(二)、《数据科学导论:Python语言实现》(原书第2版) 推荐语:本书首先介绍如何设置基本的数据科学工具箱,然后带你进入数据改写和预处理阶段,这一部分主要是阐明所有与核心数据科学活动相关的数据分析过程,如数据加载、转换、修复以及数据探索和处理等。
通过主要的机器学习算法、图形分析技术,以及所有易于表现结果的可视化工具,实现对数据科学的概述。
(三)、《Python数据挖掘:概念、方法与实践》 推荐语:本书使用Python编程语言和基于项目的方法介绍多种常被忽视的数据挖掘概念,如关联规则、实体匹配、网络分析、文本挖掘和异常检测。
每个章节都全面阐述某种特定数据挖掘技术的基础知识,提供替代方案以评估其有效性,并用真实的数据实现该技术,帮助你“知其然,知其所以然”,从而迈向数据挖掘专家的道路。
(四)、《Python3智能数据分析快速入门》 推荐语:本书假设你有一定的数据分析基础,但是没有Python和AI基础,为了帮助你快速掌握智能数据分析需要的技术和方法,书中有针对性地讲解了Python和AI中必须要掌握的知识点,内容由浅入深,循序渐进。
从环境配置、基本语法、基础函数到第三方库的安装与使用,对各个操作步骤、函数、工具、代码示例等的讲解非常详尽,确保所有满足条件的读者都能快速入门。
(五)、《Python爬虫开发与项目实战》 推荐语:零基础学习爬虫技术,从Python和Web前端基础开始讲起,由浅入深,包含大量案例,实用性强。
谷歌人工智能写作项目:神经网络伪原创
我简单说一下,举个例子,比如说我们现在搭建一个识别苹果和橘子的网络模型:我们现在得需要两组数据,一组表示特征值,就是网络的输入(p),另一组是导师信号,告诉网络是橘子还是苹果(网络输出t):我们的样本这样子假设(就是):p t1 0 3 12 1 4 2这两组数据是这样子解释的:我们假设通过3个特征来识别一个水果是橘子还是苹果:形状,颜色,味道,第一组形状、颜色、味道分别为:1 0 3(当然这些数都是我随便乱编的,这个可以根据实际情况自己定义),有如上特征的水果就是苹果(t为1),而形状、颜色、味道为:2 1 4的表示这是一个橘子(t为2)写作猫。
好了,我们的网络模型差不多出来了,输入层节点数为3个(形状、颜色,味道),输出层节点为一个(1为苹果2为橘子),隐藏层我们设为一层,节点数先不管,因为这是一个经验值,还有另外的一些参数值可以在matlab里设定,比如训练函数,训练次数之类,我们现在开始训练网络了,首先要初始化权值,输入第一组输入:1 0 3 ,网络会输出一个值,我们假设为4,那么根据导师信号(正确的导师信号为1,表示这是一个苹果)计算误差4-1=3,误差传给bp神经网络,神经网络根据误差调整权值,然后进入第二轮循环,那么我们再次输入一组数据:2 0 4(当仍然你可以还输入1 0 3,而且如果你一直输入苹果的特征,这样子会让网络只识别苹果而不会识别橘子了,这回明白你的问题所在了吧),同理输出一个值,再次反馈给网络,这就是神经网络训练的基本流程,当然这两组数据肯定不够了,如果数据足够多,我们会让神经网络的权值调整到一个非常理想的状态,是什么状态呢,就是网络再次输出后误差很小,而且小于我们要求的那个误差值。
接下来就要进行仿真预测了t_1=sim(net,p),net就是你建立的那个网络,p是输入数据,由于网络的权值已经确定了,我们这时候就不需要知道t的值了,也就是说不需要知道他是苹果还是橘子了,而t_1就是网络预测的数据,它可能是1或者是2,也有可能是1.3,2.2之类的数(绝大部分都是这种数),那么你就看这个数十接近1还是2了,如果是1.5,我们就认为他是苹果和橘子的杂交,呵呵,开玩笑的,遇到x=2.5,我一般都是舍弃的,表示未知。
总之就是你需要找本资料系统的看下,鉴于我也是做图像处理的,我给你个关键的提醒,用神经网络做图像处理的话必须有好的样本空间,就是你的数据库必须是标准的。
至于网络的机理,训练的方法什么的,找及个例子用matlab仿真下,看看效果,自己琢磨去吧,这里面主要是你隐含层的设置,训练函数选择及其收敛速度以及误差精度就是神经网络的真谛了,想在这么小的空间给你介绍清楚是不可能的,关键是样本,提取的图像特征必须带有相关性,这样设置的各个阈值才有效。
OK,好好学习吧,资料去matlab中文论坛上找,在不行就去baudu文库上,你又不需要都用到,何必看一本书呢!祝你顺利毕业!