作品简介
"本书以Python为工具、以实战为核心，构建从入门到进阶的AI完整学习体系，适合零基础学习者、转型从业者及AI爱好者。全书共18章，涵盖传统机器学习算法、数据工程化能力、深度学习及生成式AI等核心内容，前言解析职业前景，结束语提供进阶建议。 本书贴合初学者认知规律，详略安排得当、实用性强，以幽默的语言和贴近生活的实例引导读者入门，配套可直接落地的Python代码示例，避免了纯理论堆砌。 读者对象包括零基础入门者、跨岗转型人员、院校学生、创业者及各类AI兴趣爱好者，既可作为入门引路书，也可作为提升实战能力的工具书。"
出版社清华大学出版社
出版时间2026-08-01
ISBN9787302720966
共 21 章
内容简介
作者简介
前言
第1章 概述
第2章 基于Python语言的环境配置
第3章 K最近邻算法——近朱者赤，近墨者黑
第4章 广义线性模型——“耿直”的算法模型
第5章 朴素贝叶斯——打雷啦，下雨收衣服啊
第6章 决策树与随机森林——来玩“读心术”
第7章 支持向量机SVM——专治线性不可分
第8章 神经网络——曾入“冷宫”，如今“得宠”
第9章 数据预处理、降维、特征提取及聚类——快刀斩乱麻
第10章 数据表达与特征工程——锦上再添花
第11章 模型评估与优化——只有更好，没有最好
第12章 建立算法的管道模型——团结就是力量
第13章 文本数据处理——亲，见字如“数”
第14章 项目实战——从“读书人”到“操盘手”
第15章 深度学习进阶——走进新世界
第16章 会画画的AI——扩散模型
第17章 会写作的AI——Transformer
第18章 结束语