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人工智慧數學實驗(基礎篇)

作者：編者:關曉飛//段春艷//尹裴//陳雄達//殷俊鋒等|責編:屈斯詩
出版社：同濟大學
ISBN：9787576522716

出版日期：2026/10/01
裝幀：平裝
頁數：223

人民幣：RMB 55 元售價：元

內容大鋼

本書為《人工智慧數學實驗》（基礎篇），包括18個實驗，主要介紹Python軟體入門以及高等數學、線性代數、概率論、離散數學、數據結構、數據分析和深度學習等的部分基礎內容。全書採用「實驗導讀—實驗目的—實驗內容—練習題」的內容組織方式，配有大量Python程序、計算案例和可視化結果，強調從數學原理出發，通過編程實驗理解演算法、驗證結論並解決實際問題。
本書可作為高等院校人工智慧、大數據、數學建模、計算數學等相關專業理工類本科生和研究生的配套教材，也可作為從事科學計算、數據分析和人工智慧應用的科技人員的參考用書。

作者介紹

編者:關曉飛//段春艷//尹裴//陳雄達//殷俊鋒等|責編:屈斯詩

前言
第1章  初識Python
  1.1  實驗導讀
  1.2  實驗目的
  1.3  實驗內容
    1.3.1  數據結構及其對應方法
    1.3.2  控制流語句的使用
    1.3.3  字元串處理技巧
    1.3.4  自定義函數
  1.4  練習題
第2章  NumPy數值計算基礎
  2.1  實驗導讀
  2.2  實驗目的
  2.3  實驗內容
    2.3.1  NumPy數組對象ndarray
    2.3.2  NumPy矩陣與通用函數
    2.3.3  NumPy與統計分析
  2.4  練習題
第3章  Matplotlib數據可視化基礎
  3.1  實驗導讀
  3.2  實驗目的
  3.3  實驗內容
    3.3.1  繪圖基礎語法與常用參數
    3.3.2  特徵間的關係分析
    3.3.3  特徵內部數據分佈與分散狀況分析
    3.3.4  二維圖形繪製
    3.3.5  三維圖形繪製
  3.4  練習題
第4章  Pandas簡介
  4.1  實驗導讀
  4.2  實驗目的
  4.3  實驗內容
    4.3.1  Pandas的主要數據結構
    4.3.2  DataFrame數據常用操作
    4.3.3  描述分析DataFrame數據
    4.3.4  Series數據操作
  4.4  練習題
第5章  Pandas簡單統計
  5.1  實驗導讀
  5.2  實驗目的
  5.3  實驗內容
    5.3.1  Pandas匯總和計算描述統計
    5.3.2  協方差和相關係數
    5.3.3  處理缺失值
  5.4  練習題
第6章  矩陣的建立
  6.1  實驗導讀
  6.2  實驗目的
  6.3  實驗內容
    6.3.1  矩陣的概念、名稱和記號

    6.3.2  矩陣的運算
    6.3.3  矩陣的轉置及對稱矩陣
    6.3.4  逆矩陣
    6.3.5  矩陣分塊法
    6.3.6  矩陣實驗
  6.4  練習題
第7章  符號運算
  7.1  實驗導讀
  7.2  實驗目的
  7.3  實驗內容
    7.3.1  符號型變數定義
    7.3.2  符號表達式的若干運算
  7.4  練習題
第8章  極限與導數運算
  8.1  實驗導讀
  8.2  實驗目的
  8.3  實驗內容
    8.3.1  極限運算
    8.3.2  導數運算
  8.4  練習題
第9章  程序編製
  9.1  實驗導讀
  9.2  實驗目的
  9.3  實驗內容
    9.3.1  關係運算
    9.3.2  邏輯運算
    9.3.3  邏輯判斷結構
    9.3.4  for循環語句
    9.3.5  while循環語句
    9.3.6  自定義函數
    9.3.7  建立匿名函數
  9.4  練習題
第10章  巧用隨機數
  10.1  實驗導讀
  10.2  實驗目的
  10.3  實驗內容
    10.3.1  隨機數的生成原理
    10.3.2  Python中的隨機數生成器
    10.3.3  隨機數的應用
  10.4  練習題
第11章  集合和向量的基本運算
  11.1  實驗導讀
  11.2  實驗目的
  11.3  實驗內容
    11.3.1  兩個集合間的運算
    11.3.2  向量間的運算
    11.3.3  解析幾何簡單應用
  11.4  練習題
第12章  線性方程組求解及應用
  12.1  實驗導讀

  12.2  實驗目的
  12.3  實驗內容
    12.3.1  線性方程組的求解
    12.3.2  線性方程組的應用
  12.4  練習題
第13章  多項式計算和非線性方程求解
  13.1  實驗導讀
  13.2  實驗目的
  13.3  實驗內容
    13.3.1  多項式的表示和計算
    13.3.2  多項式方程的求解
    13.3.3  多項式的應用
  13.4  練習題
第14章  蒙特卡羅模擬
  14.1  實驗導讀
  14.2  實驗目的
  14.3  實驗內容
    14.3.1  蒙特卡羅方法計算積分
    14.3.2  蒙特卡羅方法求解簡單優化問題
    14.3.3  蒙特卡羅模擬排隊現象
  14.4  練習題
第15章  PyTorch簡介
  15.1  實驗導讀
  15.2  實驗目的
  15.3  實驗內容
    15.3.1  深度學習與PyTorch概述
    15.3.2  PyTorch基礎
  15.4  練習題
第16章  傳統分類方法
  16.1  實驗導讀
  16.2  實驗目的
  16.3  實驗內容
    16.3.1  邏輯回歸
    16.3.2  決策樹
    16.3.3  樸素貝葉斯分類
  16.4  練習題
第17章  傳統回歸方法
  17.1  實驗導讀
  17.2  實驗目的
  17.3  實驗內容
    17.3.1  線性回歸
    17.3.2  決策樹回歸
  17.4  練習題
第18章  聚類
  18.1  實驗導讀
  18.2  實驗目的
  18.3  實驗內容
    18.3.1  劃分聚類方法
    18.3.2  層次聚類方法
    18.3.3  模型聚類方法

    18.3.4  譜聚類方法
  18.4  練習題
參考文獻

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