人工智能应用基础(Python版高等职业教育计算机类课程新形态一体化教材)--聚文网

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舞蹈音乐的基础理论与应用

第1章距离的应用——k近邻算法 1.1 相似就是“距离”相近 1.2 数据处理：归一化 1.3 人工智能应用的要素 1.4 编程 1.5 代码详解 1.6 本章小结 1.7 本章练习第2章由条件做判断——朴素贝叶斯 2.1 计算事物发生的可能性 2.2 根据消费记录洞察新需求 2.3 算法的改进 2.4 训练集、测试集对结果的影响以及算法评价 2.5 利用程序解决问题 2.6 本章小结 2.7 本章练习第3章决策的窍门——决策树 3.1 如何决策最有效率 3.2 利用“决策树”开发一个人工智能的信用卡审批系统 3.3 处理数据的瑕疵以及特征工程 3.4 编程完成决策树的项目应用 3.5 本章小结 3.6 本章练习第4章楚河汉界的划分——支持向量机 4.1 划分边界的一般规律 4.2 找出考试的通关秘笈 4.3 用核函数处理非线性可分的数据 4.4 数据可视化 4.5 支持向量机的项目应用 4.6 本章小结 4.7 本章练习第5章亦步亦趋的刻画——线性回归 5.1 线性回归的实例：连锁店消暑饮料的送货量 5.2 求解模型 5.3 表达拟合结果和趋势 5.4 模型可用性的度量 5.5 线性回归的扩展 5.6 本章小结 5.7 本章练习第6章明察秋毫的发现与总结——聚类方法 6.1 利用K均值算法聚类 6.2 利用K均值算法进行樱花耐旱性聚类 6.3 利用降维简化数据 6.4 本章小结 6.5 本章练习第7章披沙沥金的选择——神经网络 7.1 累计触发：神经网络概述 7.2 神经网络体验：辨认鱼的种类 7.3 隐藏层和梯度下降 7.4 利用神经网络辨认手写数字

人工智能应用基础(Python版高等职业教育计算机类课程新形态一体化教材)

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