具体描述
| 图书基本信息 | |
| 书名： | 人工智能：Python实现（影印版）（英文版） |
| 丛书名： | |
| 作者/主编： | 普拉提克·乔希 |
| 出版社： | 东南大学出版社 |
| ISBN号： | 9787564173586 |
| 出版年份： | 2017年10月 |
| 版次： | 第1版 |
| 总页数： | 431页 |
| 开本： | 16 |
| 图书定价： | 88元 |
| 实际重量： | 0.7kg |
| 新旧程度： | 正版全新 |
编辑
《人工智能:Python实现(影印版)(英文版)》由东南大学出版社出版。
作者简介
作者：（美国）普拉提克·乔希（Prateek Joshi）
Preface
Chapter 1： Introduction to Artificial Intelligence
What is Artificial Intelligence？
Why do we need to study Al？
Applications of Al
Branches of Al
Defining intelligence using Turing Test
Making machines think like humans
Building rational agents
General Problem Solver
Solving a problem with GPS
Building an intelligent agent
Types of models
Installing Python 3
Installing on Ubuntu
Installing on Mac OS X
Installing on Windows
Installing packages
Loading data
Summary
Chapter 2： Classification and Regression Using Supervised Learning
Supervised versus unsupervised learning
What is classification？
Preprocessing data
Binarization
Mean removal
Scaling
Normalization
Label encoding
Logistic Regression classifier
Naive Bayes classifier
Confusion matrix
Support Vector Machines
Classifying income data using Support Vector Machines
What is Regression？
Building a single variable regressor
Building a multivariable regressor
Estimating housing prices using a Support Vector Regressor
Summary
Chapter 3： Predictive Analytics with Ensemble Learning
What is Ensemble Learning？
Building learning models with Ensemble Learning
What are Decision Trees？
Building a Decision Tree classifier
What are Random Forests and Extremely Random Forests？
Building Random Forest and Extremely Random Forest classifiers
Estimating the confidence measure of the predictions
Dealing with class imbalance
Finding optimal training parameters using grid search
Computing relative feature importance
Predicting traffic using Extremely Random Forest regressor
Summary
Chapter 4： Detecting Patterns with Unsupervised Learning
What is unsupervised learning？
Clustering data with K—Means algorithm
Estimating the number of clusters with Mean Shift algorithm
Estimating the quality of clustering with silhouette scores
What are Gaussian Mixture Models？
Building a classifier based on Gaussian Mixture Models
Finding subgroups in stock market using Affinity Propagation model
Segmenting the market based on shopping patterns
Summary
Chapter 5： Building Recommender Systems
Creating a training pipeline
Extracting the nearest neighbors
Building a K—Nearest Neighbors classifier
Computing similarity scores
Finding similar users using collaborative frltering
Building a movie recommendation system
Summary
Chapter 6： Logic Programming
What is logic programming？
Understanding the building blocks of logic programming
Solving problems using logic programming
Installing Python packages
Matching mathematical expressions
Validating primes
Parsing a family tree
Analyzing geography
Building a puzzle solver
Summary
Chapter 7： Heuristic Search Techniques
What is heuristic search？
Uninformed versus Informed search
Constraint Satisfaction Problems
Local search techniques
Simulated Annealing
Constructing a string using greedy search
Solving a problem with constraints
SoMng the region—coloring problem
Building an 8—puzzle solver
Building a maze solver
Summary
Chapter 8：Genetic Algorithms
Understanding evolutionary and genetic algorithms
Fundamental concepts in genetic algorithms
Generating a bit pattern with predefined parameters
Visualizing the evolution
Solving the symbol regression problem
Building an intelligent robot controller
Summary
Chapter 9： Building Games With Artificial Intelligence
Using search algorithms in games
Combinatorial search
Minimax algorithm
Alpha—Beta pruning
Negamax algorithm
Installing easyAI library
Building a bat to play Last Coin Standing
Building a bot to play Tic—Tac—Toe
Building two bots to play Connect FourTM against each other
Building two bots to play Hexapawn against each other
Summary
Chapter 10： Natural Language Processing
Introduction and installation of packages
Tokenizing text data
Converting words to their base forms using stemming
Converting words to their base forms using lemmatization
Dividing text data into chunks
Extracting the frequency of terms using a Bag of Words model
Building a category predictor
Constructing a gender identifier
Building a sentiment analyzer
Topic modeling using Latent Dirichlet Allocation
Summary
Chapter 11： Probabilistic Reasoning for Sequential Data
Understanding sequential data
Handling time—series data with Pandas
Slicing time—series data
Operating on time—series data
Extracting statistics from time—series data
Generating data using Hidden Markov Models
Identifying alphabet sequences with Conditional Random Fields
Stock market analysis
Summary
Chapter 12： Building A Speech Recognizer
Working with speech signals
Visualizing audio signals
Transforming audio signals to the frequency domain
Generating audio signals
Synthesizing tones to generate music
Extracting speech features
Recognizing spoken words
Summary
Chapter 13： Object Detection and Tracking
Installing OpenCV
Frame differencing
Tracking objects using colorspaces
Object tracking using background subtraction
Building an interactive object tracker using the CAMShift algorithm
Optical flow based tracking
Face detection and tracking
Using Haar cascades for object detection
Using integral images for feature extraction
Eye detection and tracking
Summary
Chapter 14： Artificial Neural Networks
Introduction to artificial neural networks
Building a neural network
Training a neural network
Building a Perceptron based classifier
Constructing a single layer neural network
Constructing a multilayer neural network
Building a vector quantizer
Analyzing sequential data using recurrent neural networks
Visualizing characters in an Optical Character Recognition database
Building an Optical Character Recognition engine
Summary
Chapter 15： Reinforcement Learning
Understanding the premise
Reinforcement learning versus supervised learning
Real world examples of reinforcement learning
Building blocks of reinforcement learning
Creating an environment
Building a learning agent
Summary
Chapter 16： Deep Learning with Convolutional Neural Networks
What are Convolutional Neural Networks？
Architecture of CNNs
Types of layers in a CNN
Building a perceptron—based linear regressor
Building an image classifier using a single layer neural network
Building an image classifier using a Convolutional Neural Network
Summary
在现代世界中，所有都是由技术和数据所驱动。而人工智能与这个世界的关系正在变得愈加紧密。人工智能被广泛应用于多个领域，例如搜索引擎、图像识别、机器人学、金融等。我们会在《人工智能：Python实现（影印版 英文版）》中探索各种现实世界的真实场景，学习各种可以用于构建人工智能应用的算法。
《人工智能：Python实现（影印版 英文版）》的阅读过程中，你将学会如何就特定场景下该使用何种算法作出明智的决定。首先我们会介绍人工智能的基本知识，从中学习利用各种数据挖掘技术开发各种构建块的方法。你会看到如何实现不同的算法来得到佳的预期结果，理解如何将其应用于现实场景。如果你想为基于图像、文本、股市或其他形式数据的应用程序添加上智能层，这本激动人心的人工智能书籍能够作为你的指南！用户评价
这本书，名为《人工智能：Python实现》，以影印版的形式呈现，由普拉提克·乔希（Pratik Joshi）撰写，东南大学出版社出版。光是书名和作者信息，就足以让我对其内容产生浓厚的兴趣，预感这是一本能够提供扎实理论基础和实用编程技巧的著作。拿到实体书，其厚重感和印刷质量都相当不错，这对于一本技术书籍而言，是重要的品质保证。 我非常欣赏本书在内容组织上的逻辑性。它并没有急于进入复杂的算法模型，而是首先为读者打下了坚实的基础，从AI的基本概念、发展历程，到最关键的数据预处理、特征工程等环节，都进行了细致的讲解。这对于初学者来说，无疑是一份非常友好的入门指引，让我能够系统地建立起对AI整个流程的认知。 在讲解具体的机器学习算法时，本书最大的亮点在于其“理论与实践并重”的模式。作者在阐述算法原理时，不仅仅是简单地罗列数学公式，而是会从直观的角度进行解释，并辅以清晰的图示，帮助读者理解算法的核心思想。而更关键的是，他会紧随其后提供一套完整的Python代码实现，这些代码不仅能够运行，而且注释详尽，逻辑清晰，使得读者可以轻松地进行动手实践，加深对算法的理解。例如，在介绍线性回归时，作者就从最小二乘法原理出发，逐步展示了如何用NumPy实现简单的线性回归模型。 深度学习部分，本书也同样展现了其深度和广度。作者从神经网络的基本构成单元——神经元开始，逐步引入了多层感知机（MLP），然后深入到卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等更复杂的模型，并详细解释了它们在计算机视觉和自然语言处理等领域的应用。他对于如何使用TensorFlow和PyTorch等主流深度学习框架进行模型构建、训练和评估，提供了非常系统的指导，代码示例也紧贴实际应用，能够帮助读者快速上手。 此外，书中关于模型评估和优化的章节，内容非常实用。作者清晰地阐述了各种评估指标的含义和适用场景，并深入探讨了如何诊断和解决模型过拟合、欠拟合等常见问题。他提供的各种正则化技术、交叉验证方法，以及超参数调优策略，都是在实际项目中提升模型性能的宝贵经验。 作者的语言风格也非常值得称赞。他能够用简洁、清晰的语言解释复杂的概念，并且避免使用过于生僻的学术术语，使得技术内容更容易被理解。即便是在涉及数学推导时，他也能够通过详细的步骤和图示，让读者更容易跟随。 这本书给我最大的启发是，AI的学习并非遥不可及。通过掌握Python这门强大的编程语言，结合书中提供的系统知识和实践指导，任何人都可以有效地学习和掌握AI技术。 总而言之，《人工智能：Python实现》（影印版）是一本内容全面、讲解深入、实践性强的AI技术书籍。它不仅是学习AI理论的优秀教材，更是指导实践操作的得力助手，强烈推荐给所有对AI感兴趣并希望通过Python实现AI技术的读者。
评分这本《人工智能：Python实现》（影印版）着实是我近期阅读体验中最令人印象深刻的一部技术著作。从封面上那熟悉的“普拉提克·乔希”和“东南大学出版社”的字样，我就知道这是一本扎实的学术译著，而当我翻开它，那种严谨而又不失深度的内容，更是让我爱不释手。这本书的排版清晰，虽然是影印版，但印刷质量相当不错，文字和图表的清晰度都达到了很高的水准，这对于需要仔细研读代码和理论的学习者来说，至关重要。 我特别欣赏作者在讲解AI概念时所采用的循序渐进的方法。他并非一开始就抛出复杂的数学模型或晦涩的算法，而是从最基础的机器学习原理入手，一步步构建起读者对人工智能的认知框架。例如，在介绍监督学习时，他详细阐述了从数据预处理到特征工程，再到模型选择和评估的整个流程，并且大量穿插了Python代码示例，这些代码逻辑清晰，注释详细，即使是初学者也能很快理解并动手实践。这种“理论+实践”的教学模式，使得抽象的AI概念变得触手可及，大大降低了学习门槛。 而且，书中对各种经典AI算法的讲解，其深度和广度都令人称道。从逻辑回归、支持向量机到决策树、随机森林，再到更复杂的神经网络结构，作者都进行了细致的剖析。他不仅仅是罗列公式，而是深入浅出地解释了算法背后的数学原理和直观理解，这一点对于我这样既想掌握理论精髓又想深入理解代码实现的学生来说，简直是福音。每次读到新的算法，我都会忍不住去对照书中的Python实现，对比其中的逻辑和优化，这种学习方式让我对AI算法的掌握更加牢固。 这本书在介绍深度学习方面的内容，也同样让我受益匪浅。作者从前馈神经网络讲起，逐步过渡到卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），并解释了它们在图像识别和自然语言处理等领域的应用。他对于反向传播算法的讲解，以及如何利用TensorFlow或PyTorch等深度学习框架来实现这些模型，都做得非常到位。书中的代码示例都经过了精心设计，能够很好地展示不同网络结构和参数设置对模型性能的影响，这对于我理解和调优深度学习模型非常有帮助。 除了核心的机器学习和深度学习算法，书中还涉及了强化学习和无监督学习等重要领域。作者以清晰的逻辑和生动的例子，解释了这些前沿概念。例如，在介绍强化学习时，他详细阐述了马尔可夫决策过程（MDP）的概念，以及Q-learning等经典算法的原理和Python实现。这些内容让我对AI的更广阔应用领域有了更深入的了解，也激发了我进一步探索这些领域的兴趣。 这本书的语言风格是我非常喜欢的。作者普拉提克·乔希的写作风格非常直接，不拐弯抹角，直击要点。他善于使用比喻和类比来解释复杂的概念，让读者更容易理解。即使是对于一些稍显枯燥的数学推导，他也能用一种引人入胜的方式呈现出来，让我感觉像是在听一位经验丰富的导师在讲课，而不是在读一本枯燥的技术手册。这种“讲故事”式的讲解方式，让我在学习过程中保持了高度的专注和兴趣。 我尤其赞赏书中对于实践环节的重视。作者不仅仅停留在理论层面，而是提供了大量可运行的代码示例。这些代码不仅仅是简单的功能实现，还包含了对代码进行优化的建议，以及如何处理实际应用中可能遇到的数据问题。通过动手实践这些代码，我不仅加深了对算法的理解，还掌握了如何使用Python库（如NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch等）来构建和训练AI模型。这种“学以致用”的学习方式，让我感觉自己的技能得到了实实在地的提升。 对于那些想要深入理解AI技术，并能够将其应用于实际项目中的读者来说，这本书绝对是一份宝贵的财富。它不仅涵盖了AI领域的关键技术和算法，更重要的是，它提供了一种高效的学习路径和实践指导。作者在书中反复强调了算法的背后思想和实际应用场景，这使得读者在学习过程中，能够更好地将理论知识与实际需求相结合。 我非常喜欢书中关于模型评估和优化的章节。作者详细介绍了各种评估指标，如准确率、精确率、召回率、F1分数等，并解释了如何根据不同的问题场景选择合适的评估方法。同时，他还深入讲解了过拟合和欠拟合的现象，以及如何通过正则化、交叉验证等技术来优化模型性能。这些内容对于提高模型的泛化能力和鲁棒性至关重要，是我在实际项目中经常会遇到的挑战。 总而言之，这本《人工智能：Python实现》以其深入浅出的讲解、丰富的代码示例以及严谨的学术态度，为我打开了通往人工智能世界的大门。无论你是AI领域的初学者，还是有一定基础的学习者，这本书都能够为你提供宝贵的知识和实践经验。我强烈推荐这本书给所有对人工智能感兴趣并希望掌握Python实现技术的读者，它一定会成为你学习路上的得力助手。
评分这本《人工智能：Python实现》（影印版），由普拉提克·乔希撰写，东南大学出版社出版，确实是一本内容扎实、结构严谨的AI技术专著。我拿到这本书时，最先吸引我的是其内容涵盖的广泛性，它不仅仅聚焦于某一两个AI领域，而是对人工智能的多个关键分支都进行了深入浅出的介绍，从基础的机器学习理论到前沿的深度学习模型，再到一些更具探索性的领域，都提供了详实的阐述。 我尤其欣赏书中在讲解算法时所采用的方法论。作者并非仅仅提供算法的名称和功能描述，而是会深入到算法的数学原理和逻辑推导过程，同时又巧妙地穿插了Python代码实现。这种“理论先行，代码跟进”的模式，让我能够清晰地理解算法的“为什么”和“怎么做”。比如，在介绍神经网络的训练时，他会详细讲解反向传播算法，并给出相应的Python代码，这让我对梯度下降和权重更新有了非常直观的认识。 书中对于各种监督学习算法的讲解，可以说是非常全面。从简单的线性回归、逻辑回归，到更复杂的支持向量机、决策树、随机森林，以及集成学习方法，作者都进行了细致的分析。他不仅解释了算法的原理，还强调了它们在不同数据集上的表现以及如何进行参数调优。这一点对于我这种想要深入理解不同算法优劣势的学习者来说，非常有价值。 在深度学习部分，这本书同样表现出色。作者从多层感知机（MLP）开始，逐步引入了卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等经典模型，并详细阐述了它们在计算机视觉和自然语言处理领域的应用。他对于如何使用TensorFlow和PyTorch等深度学习框架进行模型构建和训练的指导，非常详尽，而且代码示例都经过了反复验证，可以直接用于实践。 我非常喜欢书中关于模型评估和模型部署的章节。作者清晰地阐述了各种评估指标的含义和适用场景，并提供了如何进行模型选择和优化的指导。对于如何将训练好的模型部署到实际应用中，他也给出了一些实用的建议，这使得这本书的内容不仅停留在理论层面，更具备了实际操作的指导意义。 而且，作者的语言风格非常专业且富有洞察力。他能够在复杂的概念中提炼出核心要点，用清晰的逻辑进行阐述。同时，他又能够适时地加入一些关于AI发展趋势和未来方向的思考，这让这本书不仅仅是一本技术手册，更是一本能够激发读者思考的著作。 这本书给我的一个深刻印象是，AI技术的发展并非一蹴而就，而是建立在扎实的数学和编程基础之上。作者在书中反复强调了这一点，并鼓励读者通过大量的实践来加深理解。我通过跟着书中的代码进行实践，确实感觉自己的编程能力和AI理解能力都得到了显著提升。 总而言之，《人工智能：Python实现》（影印版）是一本非常值得推荐的AI技术书籍。它兼具理论深度和实践指导性，内容全面且讲解清晰，是每一位想要深入理解和掌握人工智能技术的学习者不可多得的参考书。
评分拿到《人工智能：Python实现》（影印版），就感受到它厚重的学术底蕴。作者普拉提克·乔希（Pratik Joshi）的名字，加上东南大学出版社的背书，预示着这是一本严谨而深入的技术专著。拆开包装，高质量的纸张和清晰的印刷，让我在翻阅过程中倍感舒适，即便是复杂的公式和代码，也能一览无余。 这本书最让我惊喜的一点，在于其在理论深度和实践指导性之间的绝佳平衡。作者并非那种只懂理论的研究者，也不是那种只会调包的实践者，而是将两者完美地结合。他会在讲解一个算法时，先从宏观的应用场景和直观的逻辑出发，让读者明白“为什么需要它”，然后才逐步深入到其底层的数学原理和公式推导。令人称道的是，在解释完理论之后，他会立即提供一套可以直接运行的Python代码示例，这使得抽象的理论瞬间变得鲜活起来。 我特别欣赏书中对一些经典机器学习算法的讲解方式。从线性回归、逻辑回归，到决策树、支持向量机，再到随机森林等集成学习方法，作者都进行了细致的剖析。他不仅解释了算法的工作原理，还详细阐述了它们在不同类型数据上的适用性，以及如何进行参数调优。书中的代码示例，往往是从零开始，用NumPy和Pandas等基础库搭建，这让我能更深刻地理解算法的实现细节，而非仅仅停留在调用库函数的层面。 在深度学习领域，这本书同样表现出色。作者从神经网络的基础概念讲起，逐步深入到卷积神经网络（CNN）在图像处理中的应用，以及循环神经网络（RNN）在序列数据分析中的优势。他对于如何利用TensorFlow和PyTorch等主流深度学习框架构建和训练模型，给出了非常系统性的指导，代码示例也涵盖了常见模型结构和训练流程，非常适合想要进入深度学习领域的读者。 我强烈推荐这本书的关于模型评估和优化的章节。作者清晰地解释了各种评估指标的含义，并深入探讨了如何诊断和解决模型过拟合、欠拟合等常见问题。他提供的各种正则化技术、交叉验证方法，以及超参数调优策略，都是在实际项目中提升模型性能的宝贵经验。 而且，作者的语言风格非常专业且富有洞察力。他能够用清晰、严谨的语言阐述复杂的概念，并且善于在技术细节中加入对AI发展趋势的思考。阅读过程中，我感觉就像是在和一位经验丰富的AI工程师交流，能够学到很多宝贵的实践经验。 这本书给我最大的启发是，AI的学习并非一蹴而就，而是需要持续的努力和大量的实践。作者在书中反复强调了动手实践的重要性，并提供了大量的代码示例供读者参考。我通过跟着书中的代码进行实践，感觉自己的编程能力和AI理解能力都得到了显著提升。 总而言之，《人工智能：Python实现》（影印版）是一本内容详实、讲解深入、实践性强的AI技术书籍。它不仅能够帮助读者掌握AI的核心理论和算法，更重要的是，它能够指导读者如何利用Python来实现这些技术，并在实际项目中取得成功。我强烈推荐这本书给所有渴望深入学习AI技术的学习者。
评分拿到《人工智能：Python实现》（影印版），首先映入眼帘的是其厚重的体量和严谨的书名，这让我对其内容的高质量充满了期待。普拉提克·乔希（Pratik Joshi）的名字，以及东南大学出版社的标记，都表明这是一本经过充分打磨的学术译著。翻开书页，清晰的印刷质量和合理的版式设计，立刻营造出一种适合深度研读的氛围。 这本书的叙事方式是我非常欣赏的一点。作者并没有上来就灌输复杂的理论，而是从最基础的概念入手，层层递进。例如，在引入机器学习时，他首先会解释什么是学习，以及AI在现实生活中的应用，这为初学者构建了一个友好的入门平台。随后，他会系统地介绍各种数据预处理和特征工程的技术，这些都是构建有效AI模型不可或缺的环节，作者对这些细节的重视，体现了他对实际应用的高度关注。 在讲解具体的机器学习算法时，书中最大的亮点在于其“理论+代码”的模式。作者会详细解释算法的原理、数学公式，并辅以易于理解的图示。紧接着，他会提供完整的Python代码实现，这些代码不仅可以运行，而且注释清晰，逻辑严谨，让我能够非常方便地进行实践和调试。我尤其喜欢他在介绍支持向量机（SVM）时，对于核函数作用的讲解，以及如何通过Python实现不同核函数的SVM模型，这让我对SVM有了更深刻的理解。 深度学习部分，这本书同样做得非常扎实。作者从神经网络的基本结构开始，逐步过渡到卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），并详细介绍了它们在图像识别和自然语言处理等领域的应用。他对于如何使用TensorFlow和PyTorch等主流框架来构建、训练和评估这些深度学习模型，给予了非常详尽的指导，而且代码示例都具有很强的可操作性。 我特别赞赏书中关于模型评估和优化的章节。作者详细解释了各种评估指标的含义和适用场景，并深入探讨了如何诊断和解决模型过拟合和欠拟合问题。他介绍的各种正则化技术、交叉验证方法等，都是在实际项目中提升模型性能的关键。这些内容让我意识到，一个好的AI模型不仅仅是算法的堆砌，更是精细调优和迭代优化的结果。 此外，作者的语言风格也非常清晰和直接。他避免使用晦涩难懂的学术术语，而是倾向于用更易于理解的语言来解释概念。即便是在涉及复杂的数学推导时，他也能用一种清晰的逻辑和循序渐进的方式来呈现，让读者能够跟随他的思路。 这本书给我的一个重要启发是，AI并非高不可攀的技术，而是可以通过系统学习和不懈实践来掌握的。作者通过这本书，为我们提供了一份非常宝贵的学习路线图和实践指南。 总而言之，《人工智能：Python实现》（影印版）是一本内容丰富、讲解深入、实践性强的AI技术书籍。它不仅能够帮助读者掌握AI的核心理论和算法，更重要的是，它能够指导读者如何利用Python来实现这些技术，并在实际项目中取得成功。我强烈推荐这本书给所有渴望深入学习AI技术的学习者。
评分当我第一次看到《人工智能：Python实现》（影印版），作者普拉提克·乔希，东南大学出版社，我就知道这是一本不简单的书。拿到手后，其厚重的体量和清晰的印刷质量，都让我对它的内容充满了期待。这本书的结构安排非常合理，作者并没有上来就抛出复杂的算法，而是循序渐进地带领读者从AI的基础概念开始，逐步深入到更高级的主题。 我尤其欣赏书中在讲解各个AI算法时，所采用的“理论+代码”相结合的方式。作者在解释一个算法的原理时，会先从直观的角度进行阐述，让你明白它的核心思想，然后再深入到其背后的数学推导。而紧接着，就是一套完整的Python代码实现，这些代码逻辑清晰，注释详尽，让我可以毫不费力地跟着动手实践。例如，在介绍决策树算法时，作者不仅解释了如何构建一棵决策树，还给出了用Python实现决策树分类的完整代码，并通过实际数据进行演示，让我对算法有了非常直观的认识。 在深度学习方面，这本书的讲解也非常到位。作者从神经网络的基础知识讲起，然后深入到卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等模型，并详细解释了它们在图像识别和自然语言处理等领域的应用。他对于如何使用TensorFlow和PyTorch等主流深度学习框架进行模型构建、训练和评估，提供了非常细致的指导，代码示例也紧贴实际应用，我通过跟随书中的例子，成功地复现了一些经典的深度学习模型。 书中关于模型评估和优化的章节，更是让我受益匪浅。作者详细讲解了各种评估指标的含义和适用场景，以及如何通过交叉验证、正则化等技术来提高模型的泛化能力。他还深入分析了模型过拟合和欠拟合的问题，并提供了多种有效的解决方案。这些实用的技巧，对于我解决实际项目中的模型性能问题，提供了非常有价值的参考。 而且，作者的写作风格非常严谨且清晰。他能够用简洁明了的语言解释复杂的概念，避免使用过于专业的术语，从而降低了阅读门槛。即便是在涉及复杂的数学推导的部分，他也能够通过图示和详细的步骤，让读者更容易理解。 这本书给我的一个深刻体会是，AI技术并非高不可攀，而是可以通过系统性的学习和大量的实践来掌握的。作者在书中反复强调了动手实践的重要性，并提供了大量的代码示例供读者参考。我通过跟着书中的代码进行实践，感觉自己的编程能力和AI理解能力都得到了显著提升。 总而言之，《人工智能：Python实现》（影印版）是一本内容全面、讲解清晰、实践性强的AI技术书籍。它不仅能够帮助读者掌握AI的核心理论和算法，更重要的是，它能够指导读者如何利用Python来实现这些技术，并在实际项目中取得成功。我强烈推荐这本书给所有渴望深入学习AI技术的学习者。
评分初次拿到《人工智能：Python实现》（影印版），这本书的重量和内容厚度就让我对其抱有很高的期待。作者普拉提克·乔希的笔触，以及东南大学出版社的严谨出品，都让我相信这是一本能够真正帮助我提升AI技能的书籍。打开书页，清晰的排版和高质量的印刷，让阅读体验非常舒适，即使是其中的代码部分，也丝毫没有模糊不清的感觉。 这本书最让我印象深刻的，是它在理论讲解和代码实现之间取得的完美平衡。作者并没有简单地罗列算法公式，而是会先从直观的解释和应用场景出发，让你明白“这个算法是干什么用的”，然后才深入到其背后的数学原理和逻辑结构。紧接着，他会提供一套完整的Python代码实现，让你能够亲手去验证和体验算法的运作。我特别喜欢他在介绍决策树和随机森林时，那种循序渐进的讲解方式，从单一的决策树构建，到如何通过集成学习来提高模型的鲁棒性，都解释得非常透彻。 书中对神经网络和深度学习部分的讲解，更是让我受益匪浅。作者从最基本的感知机开始，逐步引导读者理解多层神经网络的构建，以及反向传播算法的工作机制。他对于如何利用TensorFlow和PyTorch等主流框架来实现这些模型，给予了非常详细的指导，并且代码示例都非常具有代表性，可以直接用于实际项目。我通过跟随书中的示例，成功地构建了一个简单的图像分类器，这给了我极大的信心。 我非常欣赏书中对于模型评估和调优的细致讲解。作者深入阐述了各种评估指标的意义，以及如何根据不同的任务场景选择最合适的指标。他还详细分析了过拟合和欠拟合的问题，并提供了诸如正则化、交叉验证、早停法等多种有效的解决方案。这些内容对于我理解如何提高模型的泛化能力，防止模型在未见过的数据上表现不佳，起到了至关重要的作用。 而且，作者的写作风格非常注重条理性和逻辑性。他善于将复杂的概念分解成更小的、易于理解的部分，并通过清晰的语言进行阐述。阅读过程中，我很少感到迷茫，因为作者总能在关键的地方给出提示和解释，让学习过程更加顺畅。 这本书不仅仅是一本技术指南，它还包含了很多作者对于AI领域发展的思考和见解。他在书中会提及一些前沿的研究方向和潜在的应用场景，这极大地拓展了我对AI技术的认知边界，也激发了我进一步探索的兴趣。 通过阅读这本书，我深切体会到，掌握AI技术并非遥不可及。只要有扎实的基础，加上勤奋的实践，任何人都可以用Python这门强大的工具，去实现和应用AI。这本书正是这样一个极佳的起点和助手。 总而言之，《人工智能：Python实现》（影印版）是一本内容详实、讲解清晰、实践性极强的AI技术书籍。无论你是初学者还是有一定基础的学习者，这本书都将为你提供宝贵的知识和指导，是我近期阅读过的最令人满意的一本技术著作。
评分读完这本《人工智能：Python实现》（影印版），我最大的感受就是，作者普拉提克·乔希是真的懂AI，而且更懂如何把AI讲明白。这本书给我的感觉不是那种“高高在上”的学术教材，而更像是一位经验丰富的导师，手把手地教你如何用Python实现那些听起来很酷的AI技术。他不像某些书那样，上来就扔一堆公式和术语，而是循序渐进，把复杂的概念拆解成易于理解的模块，并且每个模块都配上了实实在在的Python代码。 这本书最让我印象深刻的一点，就是它在理论讲解和代码实践之间的平衡做得非常好。作者在介绍每一个算法的时候，都会先从直观的逻辑和应用场景入手，让你明白这个算法是做什么的，为什么需要它。然后，他才会深入到背后的数学原理，但即便是数学部分，他也总是能用最精炼的方式表达，不会让人生畏。最关键的是，他会立刻跟上Python代码实现，而且这些代码不是那种“只可远观不可亵玩”的伪代码，而是真正可以运行，并且可以拿到实际数据上跑的。 我特别喜欢书中对一些经典算法的讲解方式，比如线性回归、逻辑回归、决策树等等。作者不仅仅是告诉你怎么用Scikit-learn调包，而是会从零开始，用NumPy和Pandas一步步教你如何实现这些算法的核心逻辑。这对于理解算法的底层机制非常有帮助，也让我意识到，很多看似复杂的AI模型，其实背后都有清晰的数学和逻辑支撑。这种“知其然，更知其所以然”的学习方式，让我感觉对AI的理解更加深刻和牢固。 在深度学习方面，这本书也做得非常出色。从基本的神经网络结构，到卷积神经网络（CNN）在图像识别上的应用，再到循环神经网络（RNN）在序列数据处理上的优势，作者都进行了详尽的阐述。他不仅介绍了这些网络的设计原理，还重点讲解了如何使用TensorFlow和PyTorch等主流框架来构建和训练这些模型。书中的代码示例非常贴合实际应用，我通过跟着书中的例子，成功地构建了几个简单的图像分类和文本生成模型，这给我带来了巨大的成就感。 这本书也让我对AI的应用有了更广泛的认知。除了传统的监督学习，作者还花了不少篇幅介绍了强化学习和无监督学习。他在解释强化学习时，用到了很多游戏和机器人控制的例子，这让抽象的概念变得生动有趣。而无监督学习部分，比如聚类和降维，也让我了解到AI在数据探索和特征提取方面的强大能力。这些内容拓展了我对AI技术边界的理解，让我看到了更多新的可能性。 阅读过程中，我体会到作者在内容组织上的精心安排。他仿佛是知道读者在学习过程中可能会遇到哪些困惑，并提前在书中给出了答案。比如，在讲解模型调优时，他会详细介绍过拟合和欠拟合的常见原因，以及相应的解决方法，比如正则化、早停法等等。这些实用的技巧，对于提升模型的性能至关重要，也大大减少了我自己在摸索过程中可能遇到的弯路。 而且，这本书的语言风格非常平实易懂，即使是对于一些稍微复杂的概念，作者也能用非常生动的比喻来解释。他避免使用过于学术化的语言，而是更倾向于用一种更“接地气”的方式来传达知识。这种写作风格让我在阅读过程中感到轻松愉快，而不是疲惫和枯燥。感觉就像是在和一位朋友交流，他愿意把自己的知识毫无保留地分享给你。 这本书给我的最大启发是，AI并非高不可攀的神秘技术，而是可以通过系统性的学习和实践来掌握的。作者通过这本书，向我们展示了如何利用Python这门强大的编程语言，将AI的理论付诸实践。这种 empowerment 的感觉，让我对未来的学习和研究充满了信心。 总而言之，这本《人工智能：Python实现》（影印版）是我近期阅读过的最实用、最富有启发性的一本技术书籍。它不仅是一本技术指南，更是一次引人入胜的学习旅程。我强烈推荐给所有渴望掌握AI技术的学习者，这本书会是你最好的伙伴。
评分从这本书的封面就能感受到它沉甸甸的专业性，《人工智能：Python实现》（影印版），作者普拉提克·乔希，东南大学出版社。拿到手里，厚实的手感和清晰的印刷就预示着这是一本值得认真研读的书。这本书的结构安排非常合理，我特别欣赏它从基础概念入手，逐步深入到高级主题的脉络。一开始，作者就为我们构建了一个坚实的知识基础，比如数据预处理、特征工程这些在实际AI项目中至关重要的环节，他都给予了足够的重视和详细的讲解。 我印象特别深刻的是，书中在讲解各种机器学习算法时，不仅仅停留在理论的层面，而是会穿插大量的Python代码示例。这些代码都经过了精心设计，清晰易懂，而且能够直接运行。通过自己动手敲一遍代码，然后观察运行结果，我能够更直观地理解算法的工作原理。比如，在介绍支持向量机（SVM）时，作者不仅解释了核函数的作用，还提供了如何用Python实现SVM模型的代码，并展示了不同核函数对分类结果的影响。这种“看得懂，写得出，跑得通”的学习模式，让我感觉自己对AI算法的掌握更加扎实。 书中对深度学习部分的讲解，更是让我眼前一亮。作者从神经网络的基本结构讲起，然后逐步深入到卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等更复杂的模型。他对于反向传播算法的解释，以及如何利用TensorFlow和PyTorch等框架来实现这些模型，都做得非常到位。书中的代码示例，不仅能够跑通，还能看到作者对模型进行调优的思路和方法，这对于我理解如何构建高性能的深度学习模型非常有帮助。 我特别喜欢书中关于模型评估和优化的章节。作者详细介绍了各种评估指标，比如精确率、召回率、F1分数等，并解释了在不同场景下如何选择合适的评估方法。更重要的是，他还深入讲解了如何诊断模型出现的过拟合和欠拟合问题，以及如何采取相应的措施来优化模型。这些实用的技巧，对于我将AI模型应用于实际项目至关重要。 这本书在语言风格上也非常出色。作者普拉提克·乔希的写作风格非常直接，清晰明了，没有多余的废话。他善于使用生动的比喻和类比来解释复杂的概念，让我在阅读过程中不会感到枯燥。即使是对于一些稍微晦涩的数学推导，他也能够用一种易于理解的方式呈现出来，让我感觉像是在和一位经验丰富的老师进行交流。 而且，这本书不仅仅是讲解算法，还常常会提及算法的应用场景和实际挑战。比如，在介绍自然语言处理时，他会结合文本分类、情感分析等实际案例，让我明白AI技术是如何解决现实世界中的问题的。这种“理论与实践相结合”的写作方式，大大激发了我学习AI的兴趣和动力。 这本书给我的一个重要体会是，AI的学习并非一蹴而就，而是需要持续的努力和实践。作者在书中反复强调了动手实践的重要性，并提供了大量的代码示例供读者参考。通过跟着书中的例子进行实践，我不仅巩固了理论知识，还掌握了许多实用的编程技巧。 总而言之，这本《人工智能：Python实现》（影印版）是一本非常优秀的AI技术书籍。它内容丰富，讲解清晰，实践性强，是每一位想要深入学习AI技术，特别是希望用Python来实现AI模型的读者不容错过的佳作。
评分当我看到《人工智能：Python实现》（影印版），作者普拉提克·乔希，东南大学出版社，我的第一反应就是这是一本有分量的技术书籍。拿到手中，厚实的纸张和清晰的排版，都让我感觉物有所值。这本书的结构设计非常合理，它并没有直接进入复杂的算法模型，而是从基础的AI概念入手，循序渐进地引导读者进入AI的世界。 我特别喜欢书中在讲解各个AI算法时，所采用的“理论+实践”相结合的方式。作者在解释一个算法的原理时，会先从直观的角度进行阐述，让你明白它的核心思想，然后再深入到其背后的数学推导。而紧接着，就是一套完整的Python代码实现，这些代码逻辑清晰，注释详尽，让我可以毫不费力地跟着动手实践。例如，在介绍逻辑回归时，作者不仅解释了其分类原理，还给出了用Python实现逻辑回归的完整代码，并通过实际数据进行演示，让我对算法有了非常直观的认识。 在深度学习方面，这本书的讲解也非常到位。作者从神经网络的基础知识讲起，然后深入到卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等模型，并详细解释了它们在图像识别和自然语言处理等领域的应用。他对于如何使用TensorFlow和PyTorch等主流深度学习框架进行模型构建、训练和评估，提供了非常细致的指导，代码示例也紧贴实际应用，我通过跟随书中的例子，成功地复现了一些经典的深度学习模型。 书中关于模型评估和优化的章节，更是让我受益匪浅。作者详细讲解了各种评估指标的含义和适用场景，以及如何通过交叉验证、正则化等技术来提高模型的泛化能力。他还深入分析了模型过拟合和欠拟合的问题，并提供了多种有效的解决方案。这些实用的技巧，对于我解决实际项目中的模型性能问题，提供了非常有价值的参考。 而且，作者的写作风格非常严谨且清晰。他能够用简洁明了的语言解释复杂的概念，避免使用过于专业的术语，从而降低了阅读门槛。即便是在涉及数学推导的部分，他也能够通过图示和详细的步骤，让读者更容易理解。 这本书给我的一个深刻体会是，AI技术并非高不可攀，而是可以通过系统性的学习和大量的实践来掌握的。作者在书中反复强调了动手实践的重要性，并提供了大量的代码示例供读者参考。我通过跟着书中的代码进行实践，感觉自己的编程能力和AI理解能力都得到了显著提升。 总而言之，《人工智能：Python实现》（影印版）是一本内容全面、讲解清晰、实践性强的AI技术书籍。它不仅能够帮助读者掌握AI的核心理论和算法，更重要的是，它能够指导读者如何利用Python来实现这些技术，并在实际项目中取得成功。我强烈推荐这本书给所有渴望深入学习AI技术的学习者。
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2025 book.coffeedeals.club All Rights Reserved. 静流书站 版权所有