机器学习思维导图
大数据与人工智能(思维导图)
创建一个等距的一维数组
numpy.logspace()
创建一个等比数列
np.random.rand(10,10)
创建10行10列的数组（范围在0-1之间）
切片
均匀分布
np.random.uniform(0,100)
创建指定范围内的一个数
生成均匀分布随机数，指定随机数取值范围和数组形状
np.random.randint(0,100)
获取到具体的每个键和值
遍历字典
单独获取键和值
字典函数
len(dict),str(dict),type(dict)
字典方法
Set 集合
set是一组key的集合 集合间的运算
总结
变量
全局变量 变量名
函数外定义的变量
要在函数内给一个全局变量赋值时，需要先用global关键字声明变量，否则编译 器会尝试新建一个同名的局部变量
有标签样本{特征，标签} 无标签样本{特征，？}
数据的特定实例x
样本
检查多个样本并尝试找出可最大限度地减少损失的模型，这一过程称为经验风险 最小化
首先对权重w和偏差b进行初始猜测
构建模型
可将样本映射到预测标签
然后反复调整这些猜测 直到获得损失可能最低的权重和偏差为止
模型训练要点
模型
不断迭代，直到总体损失不再变化或至少变化极其缓 慢为止
机器学习与人工智能实战：基于业务场景的工程应用
在书中，作者详细介绍了如何利用机器学习技术来解决各种实际问题，如预测 模型、分类模型、聚类模型等。同时，作者也强调了人工智能在解决这些问题 时的重要性。通过这些案例，我们可以看到机器学习与人工智能在实际业务中 的应用是多么广泛。
这本书还让我对机器学习与有了更深入的认识。原来，这些技术并不是遥不可 及的，它们就在我们身边，只是我们没有意识到而已。比如，在推荐系统中， 机器学习算法可以帮助我们更好地理解用户的需求，从而为他们推荐更符合他 们口味的商品；在医疗领域，可以帮助医生进行疾病诊断和治疗方案制定等。
书中的另一个亮点是“人工智能实战篇”，在这一部分，作者通过实际案例展 示了人工智能在各个行业中的应用。其中，第五章“图像识别实战”中，作者 通过一个完整的案例，演示了如何使用深度学习技术实现对图像的识别。这个 案例涵盖了数据的收集、预处理、模型训练、评估和优化等各个环节，让读者 对深度学习在图像识别中的应用有了更加直观的认识。
具体来说，这本书的目录包含了以下几个部分：
金融领域的应用：该章节介绍了机器学习和人工智能在金融领域中的应用，包 括风险评估、信用评分、股票预测等。通过案例分析，读者可以了解到如何使 用机器学习算法来解决金融问题，并实现自动化和智能化。
医疗领域的应用：该章节重点介绍了机器学习和人工智能在医疗领域中的应用， 包括疾病诊断、药物研发等。通过实际案例，读者可以了解到如何使用深度学 习等技术来辅助医生进行诊断和治疗。
机器学习与人工智能实战：基于业务 场景的工程应用
读书笔记
01 思维导图
03 精彩摘录 05 目录分析
目录
02 内容摘要 04 阅读感受 06 作者简介
思维导图
本书关键字分析思维导图
业务
机器
机器学习算法竞赛实战
阅读感受
在阅读《机器学习算法竞赛实战》这本书之后，我深感这是一本极具实用性 和启发性的书籍。这本书不仅涵盖了机器学习算法的基本理论知识，更通过多个 案例和实践经验，详细阐述了在算法竞赛中的上分思路和技巧。对于从事机器学 习、数据挖掘和相关算法岗位的人来说，这本书无疑是一本宝贵的参考指南。
这本书的内容非常丰富，涵盖了机器学习算法的多个方面。从基本的分类、 聚类到更高级的深度学习算法，书中都有详细的介绍和讨论。这使得读者可以全 面了解机器学习算法的原理和应用，为实际应用提供了坚实的基础。
“在实际应用中，我们通常需要对数据进行预处理和后处理。预处理包括数 据清洗、缺失值填充、标准化等；后处理包括结果解释、可视化等。这些步骤可 以帮助我们更好地理解和应用机器学习算法。”
《机器学习算法竞赛实战》这本书通过实例和实战经验，深入浅出地介绍了 机器学习算法的基本原理和应用。无论是对深度学习还是对机器学习感兴趣的读 者，都可以从这本书中获得很多启发和帮助。
“在机器学习中，算法的选择和使用是非常重要的。不同的算法适用于不同 的问题和数据集，因此需要根据实际情况进行选择。同时，对于同一个问题，不 同的算法也可能有不同的精度和效率。”
“特征工程是机器学习中非常重要的一步。它通过对原始数据的提取、转换 和选择，来提高模型的精度和效率。例如，在分类问题中，特征工程可以通过提 取图像的边缘、纹理和颜色等特征，来提高模型的分类精度。”
目录分析
《机器学习算法竞赛实战》是一本由王贺、刘鹏、钱乾所著的机器学习领域 的书籍，于2021年由人民邮电社。这本书以机器学习算法竞赛为主题，旨在为读 者提供一本系统介绍竞赛的图书。通过阅读这本书的目录，我们可以了解到它所 涵盖的主要内容和结构。
从目录的结构来看，《机器学习算法竞赛实战》共分为几个部分。第一部分 可能是对机器学习算法竞赛的概述和背景介绍，为读者提供基本的概念和理论基 础。第二部分可能涵盖了竞赛中常用的算法和模型，例如线性回归、决策树、支 持向量机等。第三部分则可能深入探讨竞赛中的优化技巧和策略，例如特征选择、 超参数调整等。最后一部分可能介绍一些实际的竞赛案例和经验分享，帮助读者 更好地理解和应用所学知识。
可解释机器学习：黑盒模型可解释性理解指南
为了提高黑盒模型的解释性，本书提出了一系列有效的技术和方法。其中包括：
第三部分主要黑盒模型的可解释性。黑盒模型通常指的是那些内部工作机制 难以理解或解释的模型，如神经网络等。该部分首先介绍了黑盒模型的挑战，然 后讨论了如何通过一些技术来提高黑盒模型的解释性，如SHAP值、LIME等。该部 分还讨论了如何将黑盒模型转换为可解释模型的方法。
第四部分介绍了一些与模型无关的方法，这些方法可以帮助提高模型的解释 性。这些方法包括基于数据的方法、基于假设的方法和基于领域知识的方法等。 该部分还讨论了如何将这些方法应用于不同类型的模型中，以提高模型的解释性。
在这本书中，作者提供了许多精彩且实用的摘录，帮助读者更好地理解和应 用可解释性机器学习。以下是一些摘录的例子：
“可解释性是机器学习的重要部分，因为它能够提供模型决策背后的原因， 增强模型的透明度和信任度。”
这句话强调了可解释性的重要性，它能够帮助我们理解模型是如何做出决策 的，从而增强我们对模型的信任。
这本书由Christoph Molnar所著，以平实的语言和现实生活中的例子讲解了 可解释模型、黑盒模型的可解释性以及与模型无关的方法。在阅读过程中，我深 深感受到作者的用心良苦，他用简洁明了的语言，避免了晦涩的公式推导，使读 者能够轻松掌握相关知识。
书中的核心主题是可解释性，这是机器学习领域的一个关键问题。随着深度 学习等复杂模型的广泛应用，我们越来越需要了解模型是如何做出决策的。只有 这样，我们才能确保模型的公正性、透明性和可信赖性。而这本书正是围绕这一 核心展开，为我们提供了一套完整的理论框架和实践指南。
Xmind思维导图模板_行业模版_决定未来经济的12大颠覆技术
决定未来经济的12大颠覆技术1、移动互联网概念价格不断下降能力不断增强的移动计算设备和互联网连接到 2025 年的影响力经济：3.7—10.8 万亿美元生活：远程健康监视可令治疗成本下降 20%主要技术无线技术小型、低成本计算及存储设备先进显示技术自然人机接口先进、廉价的电池关键应用服务交付员工生产力提升移动互联网设备使用带来的额外消费者盈余2、知识工作自动化概念可执行知识工作任务的智能软件系统到 2025 年的影响力经济：5.2—6.7 万亿美元生活：相当于增加 1.1—1.4 亿全职劳动力主要技术人工智能、机器学习自然人机接口大数据关键应用教育行业的智能学习医疗保健的诊断与药物发现法律领域的合同 / 专利查找发现金融领域的投资与会计3、物联网概念用于数据采集、监控、决策制定及流程优化的廉价传感器网络到 2025 年的影响力经济：2.7—6.2 万亿美元，对制造、医保、采矿运营成本的节省最高可达 36 万亿美元主要技术先进、低价的传感器无线及近场通讯设备（如 RFID）先进显示技术自然人机接口先进、廉价的电池关键应用流程优化（尤其在制造业与物流业）自然资源的有效利用（智能水表、智能电表）远程医疗服务、传感器增强型商业模式4、云概念利用计算机软硬件资源通过互联网或网络提供服务到 2025 年的影响力经济：1.7—6.2 万亿美元 ，可令生产力提高 15-20%主要技术云管理软件（如虚拟化、计量装置）数据中心硬件高速网络软件 / 平台即服务（SaaS、PaaS）关键应用基于云的互联网应用及服务交付企业 IT 生产力5、先进机器人概念具备增强传感器、机敏性与智能的机器人；用于自动执行任务到 2025 年的影响力经济：1.7—4.5 万亿美元生活：可改善 5000 万截肢及行动不便者的生活主要技术无线技术人工智能 / 计算机视觉先进机器人机敏性、传感器分布式机器人机器人式外骨骼关键应用产业 / 制造机器人服务性机器人—食物准备、清洁、维护机器人调查人类机能增进（如钢铁侠）个人及家庭机器人—清洁、草坪护理6、自动汽车概念在许多情况下可自动或半自动导航及行驶的汽车到 2025 年的影响力经济：0.2—1.9 万亿美元生活：每年可挽回 3-15 万个生命主要技术人工智能、计算机视觉先进传感器，如雷达、激光雷达、GPS机器对机器的通信关键应用自动汽车及货车7、下一代基因组概念快速低成本的基因组排序，先进的分析，综合生物科技（如”写“DNA）到 2025 年的影响力经济：0.7—1.6 万亿美元生活：通过快速疾病诊断、新药物等延长及改善75% 的生命主要技术先进 DNA 序列技术D NA 综合技术大数据及先进分析关键应用疾病治疗农业高价值物质的生产8、储能技术概念存储能量供今后使用的设备或物理系统到 2025 年的影响力经济：0.1—0.6 万亿美元 ，到 2025 年 40%-100% 的新汽车是电动或混合动力的主要技术电池技术—锂电、燃料电池机械技术—液压泵、燃气增压先进材料、纳米材料关键应用电动车、混合动力车分布式能源公用规模级蓄电9、3D打印概念利用数字化模型将材料一层层打印出来创建物体的累积制造技术到 2025 年的影响力经济：0.2—0.6 万亿美元生活：打印的产品可节省成本 35-60%，同时可实现高度的定制化主要技术选择性激光烧结熔融沉积造型立体平版印刷直接金属激光烧结关键应用消费者使用的 3D 打印机直接产品制造工具及模具制造组织器官的生物打印10、先进材料概念具备强度高、导电好等出众特性或记忆、自愈等增强功能的材料到 2025 年的影响力经济：0.2—0.5 万亿美元生活：纳米医学可为 2025 年新增的 2000 万癌症病例提供靶向药物主要技术石墨烯碳纳米管纳米颗粒—如纳米级的金或银其他先进或智能材料—如压电材料、记忆金属、自愈材料关键应用纳米电子、显示器纳米医学、传感器、催化剂、先进复合物储能、太阳能电池增强化学物和催化剂11、先进油气勘探开采概念勘探与开采技术的进展可实现经济性到 2025 年的影响力经济：0.1—0.5 万亿美元，2025 年每年可额外增加 32—62 亿桶原油主要技术水平钻探水力压裂法微观监测关键应用燃料提取能源，包括页岩气、不透光油、燃煤甲烷煤层气、甲烷水汽包合物（可燃冰）12、可再生能源—太阳能与风能概念用清洁环保可再生的能源发电到 2025 年的影响力经济：0.2—0.3 万亿美元，到 2025 年每年可减少碳排放 10-12 亿吨主要技术光伏电池风力涡轮机聚光太阳能发电水力发电、海浪能关键应用发电降低碳排放分布式发电。
初中数学七年级上册思维导图
初中数学七年级上册思维导图一、数与代数1. 实数有理数整数正整数、负整数、0分数正分数、负分数无理数不能表示为两个整数比的数无理数的近似值2. 代数式代数式的概念代数式的化简代数式的求值3. 方程与不等式一元一次方程方程的解法方程的应用一元一次不等式不等式的解法不等式的应用二、几何1. 平面几何点、线、面角锐角、直角、钝角角的度量多边形三角形等腰三角形、等边三角形、直角三角形四边形矩形、正方形、平行四边形、梯形圆圆的性质圆的周长、面积2. 空间几何立体图形长方体、正方体、圆柱、圆锥、球立体图形的表面积、体积三、统计与概率1. 统计数据的收集与整理数据的表示表格、条形图、折线图、扇形图数据的分析平均数、中位数、众数2. 概率概率的概念概率的计算概率的应用四、数学思维方法1. 分类讨论法2. 类比法3. 归纳法4. 反证法五、数学应用与建模1. 数学在实际生活中的应用金融领域利息计算、复利计算工程领域测量、绘图、计算科学研究数据分析、实验设计2. 数学建模建模的基本步骤提出问题、建立模型、求解模型、验证模型常见的数学模型线性模型、非线性模型、概率模型六、数学思维导图的制作与应用1. 思维导图的制作方法确定中心主题画出分支填充内容修饰美化2. 思维导图的应用场景学习规划项目管理决策分析七、数学与科技的发展1. 数学在科技领域的重要性计算机科学算法设计、数据结构机器学习、深度学习物理学量子力学、相对论2. 数学与其他学科的交叉融合数学与生物学遗传算法、神经网络数学与经济学博弈论、优化理论八、数学教育的创新与改革1. 数学教育的现状与问题教学方法单一学生兴趣不高创新能力培养不足2. 数学教育的创新策略案例教学法项目式学习翻转课堂在线教育3. 数学教育的改革方向注重学生个性化发展培养学生的数学思维提高学生的数学应用能力初中数学七年级上册思维导图一、数的认识1. 整数自然数：0, 1, 2, 3,正整数：1, 2, 3,负整数：1, 2, 3,整数：自然数和负整数的统称2. 分数真分数：分子小于分母的分数假分数：分子大于或等于分母的分数分数的基本性质：分子分母同时乘以或除以同一个非零整数，分数的值不变3. 小数小数的表示方法：整数部分和小数部分小数的性质：小数点向右移动一位，相当于乘以10；小数点向左移动一位，相当于除以10二、数的运算1. 整数的运算加法：将两个整数相加减法：将一个整数从另一个整数中减去乘法：将两个整数相乘除法：将一个整数除以另一个非零整数2. 分数的运算加法：将两个分数的分子相加，分母保持不变减法：将一个分数的分子从另一个分数的分子中减去，分母保持不变乘法：将两个分数的分子相乘，分母相乘除法：将一个分数的分子乘以另一个分数的分母，分母乘以另一个分数的分子3. 小数的运算加法：将两个小数的小数部分相加，整数部分相加减法：将一个小数的小数部分从另一个小数的小数部分中减去，整数部分相减乘法：将两个小数相乘除法：将一个小数除以另一个非零小数三、方程与不等式1. 方程一元一次方程：ax + b = 0（a, b为常数，x为未知数）方程的解：使方程成立的未知数的值2. 不等式一元一次不等式：ax + b > 0 或 ax + b < 0（a, b为常数，x 为未知数）不等式的解集：满足不等式的未知数的值的集合四、函数与图形1. 函数定义：函数是一种特殊的关系，每个输入值对应唯一的输出值表示方法：函数关系可以用函数表达式、函数图像、函数表格等方式表示2. 图形直线：一次函数的图像抛物线：二次函数的图像双曲线：反比例函数的图像五、统计与概率1. 统计数据的收集与整理：收集数据、整理数据、制作统计图表数据的分析与解释：分析数据、得出结论、解释结论2. 概率概率的定义：某个事件发生的可能性概率的计算：根据事件发生的次数和总次数计算概率初中数学七年级上册思维导图六、几何图形的认识1. 点、线、面点：没有长度、宽度和高度的几何元素线：只有长度没有宽度和高度的几何元素面：具有长度和宽度的几何元素2. 平面图形三角形：由三条线段组成的闭合图形四边形：由四条线段组成的闭合图形圆：由一个点到平面上所有点的距离相等的点的集合3. 空间图形立方体：由六个正方形面组成的立体图形圆柱：由两个平行圆面和一个侧面组成的立体图形圆锥：由一个圆面和一个侧面组成的立体图形七、几何图形的性质1. 三角形的性质内角和定理：三角形的内角和等于180度等腰三角形的性质：底角相等，底边上的高、中线、角平分线互相重合直角三角形的性质：直角边上的高、中线、角平分线互相重合2. 四边形的性质平行四边形的性质：对边平行且相等，对角相等，对角线互相平分矩形的性质：四个角都是直角，对边平行且相等，对角线互相平分且相等菱形的性质：四个角都是直角，对边平行且相等，对角线互相垂直平分3. 圆的性质圆的周长公式：C = 2πr（r为圆的半径）圆的面积公式：A = πr²圆的性质：圆心到圆上任意一点的距离都相等八、几何图形的计算1. 三角形的计算三角形的周长：三条边的长度之和三角形的面积：底乘以高除以22. 四边形的计算四边形的周长：四条边的长度之和四边形的面积：根据不同类型的四边形使用相应的公式计算3. 圆的计算圆的周长：2πr圆的面积：πr²九、综合应用1. 实际问题运用所学的数学知识解决实际问题，如计算面积、周长、体积等培养学生的应用意识和解决问题的能力2. 数学建模将实际问题抽象成数学模型，运用数学知识解决问题培养学生的建模能力和创新能力3. 数学探究通过探究活动，让学生发现数学规律，提高学生的探究能力和思维能力初中数学七年级上册思维导图十、数学思维与方法1. 逻辑推理通过观察、分析、归纳等方法，培养学生的逻辑思维能力帮助学生理解数学概念、性质、定理之间的关系2. 数学建模将实际问题抽象成数学模型，运用数学知识解决问题培养学生的建模能力和创新能力3. 数学探究通过探究活动，让学生发现数学规律，提高学生的探究能力和思维能力十一、数学素养与能力1. 数感培养学生对数的敏感性，能够快速、准确地理解和处理数学信息2. 空间观念培养学生对几何图形的认识和空间想象能力，提高学生的空间思维能力3. 解决问题的能力培养学生运用数学知识解决实际问题的能力，提高学生的应用意识和实践能力4. 创新能力培养学生的创新思维，鼓励学生尝试不同的解题方法和思路5. 合作与交流能力培养学生与他人合作交流的能力，提高学生的团队协作能力和沟通能力初中数学七年级上册思维导图一、数与代数1. 实数有理数整数正整数、负整数、0分数正分数、负分数无理数不能表示为两个整数比的数无理数的近似值2. 代数式代数式的概念代数式的化简代数式的求值3. 方程与不等式一元一次方程方程的解法方程的应用一元一次不等式不等式的解法不等式的应用二、几何1. 平面几何点、线、面角锐角、直角、钝角角的度量多边形三角形等腰三角形、等边三角形、直角三角形四边形矩形、正方形、平行四边形、梯形多边形的内角和定理2. 空间几何立体图形正方体、长方体、圆柱、圆锥、球立体图形的表面积与体积三、统计与概率1. 数据的收集与整理数据的收集方法数据的整理方法2. 数据的描述平均数、中位数、众数极差、方差、标准差3. 概率概率的基本概念概率的计算方法概率的应用四、数学思维方法1. 归纳法从具体到一般从特殊到一般2. 类比法通过相似性进行推理3. 反证法假设结论不成立，推出矛盾，从而证明结论成立4. 构造法通过构造实例来解决问题五、数学建模1. 建模的基本步骤确定问题建立模型求解模型验证模型2. 常见的数学模型线性模型二次模型指数模型3. 数学建模的应用在实际生活中的应用在科学研究中的应用初中数学七年级上册思维导图六、数学实验与探究1. 实验的设计与实施确定实验目的设计实验方案实施实验并记录数据分析实验结果2. 探究的方法与技巧观察法实验法归纳法类比法3. 数学实验与探究的应用解决实际问题深化数学理解培养创新思维七、数学文化1. 数学发展史古代数学近现代数学2. 数学家的故事中国数学家外国数学家3. 数学与生活的关系数学在科技发展中的作用数学在日常生活中的应用八、数学学习方法1. 课堂学习专心听讲积极思考勇于提问2. 自主学习制定学习计划完成课后作业复习巩固3. 合作学习与同学交流讨论分享学习资源相互帮助、共同进步九、数学素养的培养1. 数学思维逻辑思维抽象思维空间思维2. 数学能力计算能力推理能力解决问题的能力3. 数学品质耐心细心持之以恒初中数学七年级上册思维导图十、数学竞赛与拓展1. 数学竞赛简介数学竞赛的类型数学竞赛的级别数学竞赛的报名时间及方式2. 数学竞赛的备考策略基础知识的巩固解题技巧的提升模拟试题的训练3. 数学竞赛的意义激发学习兴趣培养竞争意识提高数学能力十一、数学与科技1. 数学在科技领域的作用计算机科学数据分析2. 数学在工程技术中的应用建筑设计机械制造通信技术3. 数学在生活中的创新数学与艺术数学与体育数学与游戏十二、数学教育改革与发展1. 新课程标准的实施课程目标的调整教学内容的更新教学方法的改革2. 数学教育技术的发展信息技术与数学教育的融合在线教育平台的建设虚拟现实技术在数学教学中的应用3. 数学教育的国际交流与合作国际数学竞赛的参与数学教育研究的合作数学教师培训的国际交流。
计算思维与人工智能基础
3.5计算机软 件
本章小结
3.6计算机的基本 工作原理
思考题
1
4.1计算机络 概述
2
4.2局域
3
4.3互联
4
4.4物联
5
4.5络信息安 全
本章小结
思考题
5.1大数据 5.2云计算
本章小结 思考题
6.1算法和算法描述
6.2 Raptor流程图 编程
6.3算法设计 6.4排序算法
本章小结
思考题
7.1认识人工智能
7.2人工智能的起源 和发展
7.3人工智能的研究 方法
7.4人工智能的应用 领域
本章小结
思考题
8.2基于状态空间 图的搜索技术
8.1引言
8.3深度优先搜索 和宽度优先搜索
本章小结
8.4博弈
思考题
9.2距离函数及相 似度度量函数
9.1机器学习概述
9.3分类算法分析
本章小结
目录分析
1.1计算机技术 1.2计算思维基础
本章小结 思考题
01
2.1常用数 制及其转换
02
2.2二进制 数的运算
03
2.3数值数 据的表示和 处理
04
2.4文字的 表示和处理
05
本章小结
06
思考题
1
3.1计算机系 统的基本组成
2
3.2微型计算 机系统的组成
3
3.3微型计算 机的主机系统
4
3.4微型计算 机的外部设备
计算思维与人工智能基础
读书笔记模板
01 思维导图
03 目录分析 05 读书笔记
目录
02 内容摘要 04 作者介绍 06 精彩摘录
Python机器学习(原书第3版)
15.5本章小 结
16.1序列数据 1
介绍
16.2循环神经 2
网络序列建模
3
16.3用 TensorFlow
实现循环神经
网络序列建模
4 16.4用转换器
模型理解语言
5
16.5本章小结
17.2从零开始实现 GAN
17.1生成对抗网络 介绍
17.3用卷积和 Wasserstein GAN 提高合成图像的质
回归模型的性 能
10.6用正则化 2
方法进行回归
3
10.7将线性回 归模型转换为
曲线——多项
式回归
4 10.8用随机森
林处理非线性
关系
5
10.9本章小结
11.1用k-均值进行 相似性分组
11.2把集群组织成 层次树
11.3通过DBSCAN定 位高密度区域
11.4本章小结
12.1用人工神经网 络建立复杂函数模型
量
17.4其他的 GAN应用
17.5本章小 结
18.1概述—— 1
从经验中学习
18.2 RL的理 2
论基础
3 18.3强化学习
算法
4 18.4实现第一
个RL算法
5
18.5本章小结
作者介绍
这是《Python机器学习（原书第3版）》的读书笔记模板，暂无该书作者的介绍。
精彩摘录
这是《Python机器学习（原书第3版）》的读书笔记模板，可以替换为自己的精彩内容摘录。
谢谢观看
GradientTap
e计算梯度
5
14.5通过 Keras API简
化通用体系结
构的实现
14.6 TensorFlow
人工智能算法图解
读书笔记
01 思维导图
03 精彩摘录 05 目录分析
目录
02 内容摘要 04 阅读感受 06 作者简介
思维导图
关键字分析思维导图
图解
读者
神经网络
理解
包括
将其
人工智能
应用于
实际问题
强化
梯度
核心
领域
内容摘要
《算法图解》是一本全面而实用的指南，旨在帮助读者理解（）的核心算法。本书以图解的方式 详细解释了各种重要的算法，包括机器学习、深度学习、强化学习等领域的基础知识和应用实例。 通过本书的阅读，读者可以深入了解的核心概念和技术，以及如何将其应用于实际问题。
在机器学习算法部分，作者详细介绍了监督学习、无监督学习、半监督学习 等不同类型的机器学习算法。这些算法在人工智能领域的应用广泛，例如分类、 回归、聚类等。书中不仅给出了算法的数学模型，还通过实例代码展示了如何在 Python中实现这些算法。这对于想要了解机器学习算法的读者来说非常有帮助。
在深度学习算法部分，作者深入探讨了神经网络的原理和各种常见的深度学 习模型，如卷积神经网络、循环神经网络等。书中不仅介绍了这些模型的数学原 理，还通过图解的方式展示了它们的实现过程。这对于想要了解深度学习算法的 读者来说是一本非常宝贵的资料。
《算法图解》这本书是一本非常值得一读的算法入门书籍。通过阅读这本书， 我能够更好地理解算法的基本原理和应用，从而更好地将所学知识应用到实际工 作中。这本书的语言简洁明了，内容丰富全面，具有很强的实用性和指导性。我 相信这本书对于想要了解和学习算法的读者来说是一本非常宝贵的参考资料。
目录分析
《算法图解》是一本由南非的里沙尔·赫班斯所著，清华大学社于2021年12 月的书籍。该书以图解的方式，深入浅出地介绍了领域中的各种算法，为读者提 供了一本生动且实用的学习指南。以下是对该书目录的详细分析。
计算思维与思维导图
计算思维与思维导图
计算思维
概念 发展史 理论体系
核心内容 应用方向
计算思维与思维导图
概念
O 计算思维（Computational Thinking）是 运用计算机科学的基础概念进行问题求 解、系统设计、以及人类行为理解等涵 盖计算机科学之广度的一系列思维活动。
O 目的是使每个孩子在培养解析能力时不 仅掌握阅读、写作和算术还要学会计算 思维，并自觉地运用到日常学习、研究 与将来的工作中
O 当我们必须求解一个特定的问题时，首先会问：解决这个 问题有多么困难？怎样才是最佳的解决方法？计算机科学 根据坚实的理论基础来准确地回答这些问题。表述问题的 难度就是工具的基本能力，必须考虑的因素包括机器的指 计令算思系维统与思、维资导图源约束和操作环境。
O 为了有效地求解一个问题，我们可能要进一步问： 一个近似解是否就够了，是否可以利用一下随机 化，以及是否允许误报（false positive）和漏 报（false negative）。计算思维就是通过约简、 嵌入、转化和仿真等方法，把一个看来困难的问 题重新阐释成一个我们知道怎样解决的问题。
计算思维与思维导图
发展史
O 计算思维的提出 2006年3月，现任美国基金会计
算机和信息科学与工程部主任的周以真
教授，在《Communications of the
ACM》上，首次提出了计算思维的概念，并为此撰写 了针对大学所有新生的“计算思维”讲义，并以此作 为“怎样像计算机科学家一样思维”课程的主要教材。
O 国内有关计算思维的研究 上世纪80年代，钱学森先生在总之一。 自从钱学森提出思维科学以来，各种学科在思维 科学的指导下逐渐发展起来，计算学科也不例外。
计算思维与思维导图
普林斯顿计算机公开课(原书第2版)
第8章络
第10章万维
8.1与调制解调器 8.2有线电视和DSL 8.3局域和以太 8.4无线络 8.5手机 8.6带宽 8.7压缩 8.8错误检测与纠正 8.9小结
9.1互联概述 9.2域名和 9.3路由 9.4 TCP/IP 9.5高层协议 9.7物联 9.8小结
10.1万维是如何工作的 10.2 HTML 10.3 cookie 10.4动态页 10.5页之外的动态内容 10.6病毒、蠕虫和木马 10.7 Web安全 10.8自我防御 10.9小结
普林斯顿计算机公开课（原书第2版）
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01 思维导图
03 目录分析 05 精彩摘录
目录
02 内容摘要 04 读书笔记 06 作者介绍
思维导图
本书关键字分析思维导图
技术
语言
第版
工作
计算机
课程
硬件
公开课
世界
计算机 小结
编程
普林斯顿
第章
字节
软件
部分
信息
程序
内容摘要
从1999年开始，作者在普林斯顿大学开设了一门名为“我们世界中的计算机”的课程（COS 109： Computers in Our World），这门课向非计算机专业的学生介绍计算机的基本常识，多年来大受学生追捧。本 书就是基于这门课程的讲义编写而成的，书中不仅解释了计算机和通信系统的工作原理，还分析了新技术带来的 隐私和安全问题。第2版的新增章节讨论了Python编程、人工智能、机器学习以及大数据等内容。本书适合所有 希望了解数字世界的读者阅读，通过了解技术的工作原理、起源和未来发展趋势，更好地理解并改变我们身处的 世界。
第5章编程与编程 语言
第4章算法
Numpy数据处理详解Python机器学习和数据科学中的高性能计算方
Numpy支持多种数据类型，包括整数、浮点数、布尔值、复数等。每种数据 类型都有其特定的用途和特点，例如，float64类型适用于科学计算和金融计算， 而int32类型适用于存储整数数据。
Numpy提供了许多用于操作数组的函数，例如：
数组索引：可以使用索引来访问和修改数组中的元素。
数组切片：可以使用切片来选择数组的一部分。
第二章 Numpy核心功能：详细介绍了Numpy库的核心功能，包括创建数组、 数组索引和切片、数组操作、数组重塑和排序等。还介绍了Numpy库中的一些常 用函数，例如numpy.mean()、numpy.sum()、numpy.linspace()等。
第三章高级Numpy特性：介绍了Numpy库的一些高级特性，包括广播、向量化 操作、numpy.lib.stride_tricks模块等。还介绍了Numpy库的一些优化方法， 例如numpy.ndarray.ctypes属性、numpy.ctypeslib模块等。
在阅读过程中，我深刻感受到了Numpy的强大和实用性。通过使用Numpy，我 们可以轻松地进行大规模数据的处理和计算，并且能够获得更高的性能和更准确 的结果。Numpy还提供了丰富的API和函数库，使得我们能够轻松地进行自定义的 数据处理和分析。
书中还介绍了如何将Numpy与Pandas、Scikit-learn等其他数据处理和分析 库进行结合使用，以实现更复杂的数据处理任务。这些内容让我对Python数据处 理生态系统有了更全面的了解，也让我意识到Numpy在数据科学领域的广泛应用。
数组连接：可以使用连接函数将多个数组连接起来。
数组复制：可以使用复制函数来创建数组的副本。
数组排序：可以使用排序函数来对数组进行排序。
数组统计：可以使用统计函数来计算数组中的各种统计指标，例如平均值、 方差、标准差等。
《计算思维与人工智能基础》读书笔记思维导图
04
第2章 计算机中信息 的表示
06
第4章 互联网与物联 网
目录
07 第5章 大数据与云计 算
08 第6章 算法
09 第7章 人工智能初探
010 第8章 搜索与博弈
011 第9章 机器学习
012 参考文献
本教材共分9章：第1章计算机技术与计算思维基础、第2章计算机中信息表示、第3章计算机系统基本组成 和基本工作原理、第4章互联网与物联网、第5章计算机新技术、第6章计算机求解问题基础、第7章人工智能概述、 第8章搜索与博弈和第9章机器学习。
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《计算思维与人工智能基础》
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算法
工作
第章
信息
原理
系统
物联网
小结
人工智能
技术 机器
互联网
计算机
搜索
思维
基础
概述
博弈
计算
01 内容提要
目录
02 前言 FOREWORD
03
第1章 计算机技术与 计算思维基础
第3章 计算机系统的
4.3 互联网 4.4 物联网
本章小结
4.5 网络信息安全
思考题
第5章 大数据与云计算
5.1 大数据 5.2 云计算
本章小结 思考题
第6章 算法
0 1
6.1 算法 和算法描述
0 2
6.2 Raptor流 程图编程
0 3
6.3 算法 设计
0 4
6.4 排序 算法
0 6
思考题
0 5
《Python金融大数据风控建模实战 基于机器学习》读书笔记PPT模板思维导图下载
第2篇 评分卡理论与实战基础
第4章 数据清洗 与预处理
第5章 变量编码 方法
第6章 变量分箱 方法
第7章 变量选择
第8章 Logistic 回归模型
第9章 模型的评 估指标
第10章 评分卡分 数转化
第11章 模型在线 监控
4.1 数据集成 4.2 数据清洗
4.3 探索性数据 分析
4.4 Python代码 实践
第13章 特征工程 进阶
第14章 决策树模 型
第15章 神经网络 模型
第17章 集成学 习
第16章 支持向 量机模型
第18章 模型融 合
12.1 数据层 下采样样本不
1
均衡的处理
方...
12.2 数据层 上采样样本不
2
均衡的处理
方...
3 12.3 算法层
样本不均衡的 处理方法
4 12.4 模型评
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《Python金融大数据风控建模实 战 基于机器学习》
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目录
01 第1篇 智能风控背景
03
第3篇 评分卡理论与 实战进阶
02
第2篇 评分卡理论与 实战基础
04 第4篇 Lending Club数据集实...
目录
05 附录A 主要符号表
第4篇 Lending Club数据集 实...
第4篇 Lending Club数据集 实...
19.1 数据源 1
介绍
19.2 数程
4 19.4 模型构
建与评估
5 19.5 评分卡
生成
附录A 主要符号表
附录B 开发环境简介
PyTorch深度学习简明实战
13.1简单图像定位模型 13.2数据集观察 13.3创建模型输入 13.4创建图像定位模型 13.5模型保存与测试 13.6本章小结
14.1常见图像处理任务 14.2图像语义分割 14.3 U-Net语义分割模型 14.4创建输入dataset 14.5反卷积 14.6 U-Net模型代码实现 14.7模型训练 14.8模型的保存和预测 14.9本章小结
17.1时间序列数据集准备 17.2序列预测模型 17.3本章小结
第18章生成 对抗网络
第19章目标 检测
18.1 GAN的概念及应用 18.2基本的GAN实例 18.3深度卷积生成对抗网络 18.4本章小结
19.1什么是目标检测 19.2常用目标检测算法 19.3 PyTorch目标检测模块 19.4目标检测的图像标注 19.5使用自行标注数据集训练目标检测模型 19.6本章小结
第16章循环神经网 络与一维卷积神经
网络
第15章文本分类与 词嵌入
第17章序列预测实 例
15.1文本的数值表示 15.2 torchtext加载内置文本数据集 15.3创建DataLoader和文本分类模型 15.4本章小结
16.1循环神经网络的概念 16.2长短期记忆网络 16.3门控循环单元 16.4 LSTM和GRU高阶API 16.5循环神经网络的应用 16.6中文文本分类实例 16.7 LSTM模型的优化 16.8一维卷积神经网络 16.9本章小结
2.1机器学习基础 2.2线性回归 2.3本章小结
3.1 PyTorch张量 3.2张量运算 3.3张量的自动微分 3.4本章小结
4.1 torchvision库 4.2加载内置图片数据集 4.3多层感知器 4.4激活函数 4.5本章小结
人工智能通识课
精彩摘录
这一观点使我们认识到，要推动AI的发展，三大支柱缺一不可。 “深度学习是AI发展的重要方向之一，它通过构建深度神经网络，使AI具备 了更强的自学习能力。”
精彩摘录
这句话展现了深度学习在AI领域的巨大潜力，预示着我们即将进入一个全新 的AI时代。
目录分析
从整体结构上看，《人工智能通识课》的目录采用了层次分明的树状结构。 从第一章到第十章，内容逐步深入，涵盖了AI的基本概念、发展历程、主要技术、 应用领域以及未来展望等多个方面。这样的设计使得读者可以快速定位到自己感 兴趣的主题，也方便了教师的课程设计。
目录分析
在具体内容上，第一章“初识人工智能”为读者提供了AI的宏观概览，让读 者对AI有了一个基本的认识。随后的章节则深入到各个细分领域，如机器学习、 深度学习、自然语言处理等。这些章节不仅介绍了基本原理，还通过实例展示了 AI在实际生活中的应用。尤其是在“应用与实践”这一部分，书中列举了AI在医 疗、金融、交通等多个行业的具体案例，使得读者可以更加直观地感受到AI技术 的魅力。
阅读感受
阅读感受
《通识课》是一本深入浅出、全面介绍技术的书籍，作者皮埃罗·斯加鲁菲 的笔触清晰、简练，使读者能够轻松理解领域的各种知识。通过这本书，我不仅 对有了更深入的了解，还对未来科技的发展有了更广阔的视野。
阅读感受
书中详细介绍了人工智能技术在全球70多年的发展历程，以及各种算法的起 源与演进过程。这让我深刻感受到人工智能技术的复杂性和多样性。同时，书中 关于人工智能在消费者行为分析、机器人、自动驾驶、医疗等领域的应用实践， 使我明白了人工智能在现实生活中的重要性。
深入浅出Python机器学习
15.3.1 Kaggle算法大赛平台和OpenML平台 15.3.2在工业级场景中的应用 15.3.3对算法模型进行A/B测试
作者介绍
这是《深入浅出Python机器学习》的读书笔记模板，暂无该书作者的介绍。
精彩摘录
这是《深入浅出Python机器学习》的读书笔记模板，可以替换为自己的精彩内容摘录。
感谢观看
读书笔记
看过纸质书，单从初步理解和运用机器学习的角度来说还是比较好的，适合新手入门。
目录分析
1.1什么是机 1
器学习——从 一个小故事开 始
1.2机器学习 2
的一些应用场 景——蝙蝠公 司的业务单元
3 1.3机器学习
应该如何入 门——世上无 难事
4 1.4有监督学
习与无监督学 习
5 1.5机器学习
13.2.1使用n-Gram改善词袋模型 13.2.2使用tf-idf模型对文本数据进行处理 13.2.3删除文本中的停用词
14.1简单页面的爬 取
14.2稍微复杂一点 的爬取
14.3对文本数据进 行话题提取
14.4小结
14.1.1准备Requests库和User Agent 14.1.2确定一个目标网站并分析其结构 14.1.3进行爬取并保存为本地文件
7.3.1初步了解数据集 7.3.2使用SVR进行建模
8.1神经网络的前世 今生
8.2神经网络的原理 及使用
8.3神经网络实例— —手写识别
8.4小结
8.1.1神经网络的起源 8.1.2第一个感知器学习法则 8.1.3神经网络之父——杰弗瑞·欣顿
8.2.1神经网络的原理 8.2.2神经网络中的非线性矫正 8.2.3神经网络的参数设置
11.2使用网格搜索 优化模型参数