作品简介

本书以人工智能发展为时代背景,通过20个实际案例,系统介绍了机器学习模型和算法,为工程技术人员提供较为详细的实战方案,以便深度学习。

在编排方式上,本书侧重介绍创新项目的过程,分别从整体设计、系统流程、实现模块等角度论述数据处理、模型训练及模型应用,并剖析模块的功能、使用和程序代码。为便于读者高效学习,快速掌握人工智能技术的开发方法,本书配套提供项目设计工程文档、程序代码、出现的问题及解决方法等资源,可供读者举一反三,二次开发。

本书将系统设计、代码实现以及运行结果展示相结合,语言简洁,讲解深入浅出、通俗易懂,不仅适合Python编程的爱好者,而且适合作为高等院校相关专业的教材,还可作为智能应用创新开发专业技术人员的参考用书。

李永华,北京邮电大学教授,拥有超过10年的软硬件开发经验,长期致力于物联网、云计算与人工智能的研究工作。在教学中以兴趣为导向,激发学生的创造性;以素质教育为目的,提高自身教学水平;以科研为手段,促进教学理念的转变。在教学与科研实践中指导学生实现300余个创新案例,主持30余项课题的研究工作,在国内外学术期刊及会议发表论文100余篇,申请专利50余项,出版图书20余部。

作品目录

  • 作者简介
  • 内容简介
  • 前言 PREFACE
  • 项目1 PROJECT 1 基于马尔可夫模型的自动即兴音乐推荐
  • 1.1 总体设计
  • 1.2 运行环境
  • 1.3 模块实现
  • 1.4 系统测试
  • 项目2 PROJECT 2 小型智能健康推荐助手
  • 2.1 总体设计
  • 2.2 运行环境
  • 2.3 模块实现
  • 2.4 系统测试
  • 项目3 PROJECT 3 基于SVM的酒店评论推荐系统
  • 3.1 总体设计
  • 3.2 运行环境
  • 3.3 模块实现
  • 3.4 系统测试
  • 项目4 PROJECT 4 基于MovieLens数据集的电影推荐系统
  • 4.1 总体设计
  • 4.2 运行环境
  • 4.3 模块实现
  • 4.4 系统测试
  • 项目5 PROJECT 5 基于排队时间预测的智能导航推荐系统
  • 5.1 总体设计
  • 5.2 运行环境
  • 5.3 模块实现
  • 5.4 系统测试
  • 项目6 PROJECT 6 基于人工智能的面相推荐分析
  • 6.1 总体设计
  • 6.2 运行环境
  • 6.3 模块实现
  • 6.4 系统测试
  • 项目7 PROJECT 7 图片情感分析与匹配音乐生成推荐
  • 7.1 总体设计
  • 7.2 运行环境
  • 7.3 模块实现
  • 7.4 系统测试
  • 项目8 PROJECT 8 新闻自动文摘推荐系统
  • 8.1 总体设计
  • 8.2 运行环境
  • 8.3 模块实现
  • 8.4 系统测试
  • 项目9 PROJECT 9 基于用户特征的预测流量套餐推荐
  • 9.1 总体设计
  • 9.2 运行环境
  • 9.3 逻辑回归算法模块实现
  • 9.4 朴素贝叶斯算法模型实现
  • 9.5 系统测试
  • 项目10 PROJECT 10 校园知识图谱问答推荐系统
  • 10.1 总体设计
  • 10.2 运行环境
  • 10.3 模块实现
  • 10.4 系统测试
  • 项目11 PROJECT 11 新闻推荐系统
  • 11.1 总体设计
  • 11.2 运行环境
  • 11.3 模块实现
  • 11.4 系统测试
  • 项目12 PROJECT 12 口红色号检测推荐系统
  • 12.1 总体设计
  • 12.2 运行环境
  • 12.3 模块实现
  • 12.4 系统测试
  • 项目13 PROJECT 13 基于矩阵分解算法的Steam游戏推荐系统
  • 13.1 总体设计
  • 13.2 运行环境
  • 13.3 模块实现
  • 13.4 系统测试
  • 项目14 PROJECT 14 语音识别和字幕推荐系统
  • 14.1 总体设计
  • 14.2 运行环境
  • 14.3 模块实现
  • 14.4 系统测试
  • 项目15 PROJECT 15 发型推荐系统设计
  • 15.1 总体设计
  • 15.2 运行环境
  • 15.3 模块实现
  • 15.4 系统测试
  • 项目16 PROJECT 16 基于百度AI的垃圾分类推荐系统
  • 16.1 总体设计
  • 16.2 运行环境
  • 16.3 模块实现
  • 16.4 系统测试
  • 项目17 PROJECT 17 协同过滤音乐推荐系统
  • 17.1 总体设计
  • 17.2 运行环境
  • 17.3 模块实现
  • 17.4 系统测试
  • 项目18 PROJECT 18 护肤品推荐系统
  • 18.1 总体设计
  • 18.2 运行环境
  • 18.3 模块实现
  • 18.4 系统测试
  • 项目19 PROJECT 19 基于人脸识别的特定整蛊推荐系统
  • 19.1 总体设计
  • 19.2 运行环境
  • 19.3 模块实现
  • 19.4 系统测试
  • 项目20 PROJECT 20 TensorFlow 2实现AI推荐换脸
  • 20.1 总体设计
  • 20.2 运行环境
  • 20.3 模块实现
  • 20.4 系统测试
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