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AI源码解读：推荐系统案例（Python版）/人工智能科学与技术丛书

作者: 李永华
出版社: 清华大学出版社
定价: 74.20元
丛书: 人工智能科学与技术丛书
ISBN: 9787302576693

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《AI源码解读：推荐系统案例（Python版）/人工智能科学与技术丛书》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，《AI源码解读：推荐系统案例（Python版）/人工智能科学与技术丛书》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，《AI源码解读：推荐系统案例（Python版）/人工智能科学与技术丛书》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。
《AI源码解读：推荐系统案例（Python版）/人工智能科学与技术丛书》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。

项目1基于马尔可夫模型的自动即兴音乐推荐
1．1总体设计
1．1．1系统整体结构
1．1．2系统流程
1．2运行环境
1．2．1Python环境
1．2．2PC环境配置
1．3模块实现
1．3．1钢琴伴奏制作
1．3．2乐句生成
1．3．3贝斯伴奏制作
1．3．4汇总歌曲制作
1．3．5GUI设计
1．4系统测试
项目2小型智能健康推荐助手
2．1总体设计
2．1．1系统整体结构
2．1．2系统流程
2．2运行环境
2．3模块实现
2．3．1疾病预测
2．3．2药物推荐
2．3．3模型测试
2．4系统测试
2．4．1训练准确度
2．4．2测试效果
2．4．3模型应用
项目3基于SVM的酒店评论推荐系统
3．1总体设计
3．1．1系统整体结构
3．1．2系统流程
3．2运行环境
3．2．1Python环境
3．2．2Tenso

Flow环境
3．2．3安装其他模块
3．2．4安装MySQL数据库
3．3模块实现
3．3．1数据预处理
3．3．2模型训练及保存
3．3．3模型测试
3．4系统测试
3．4．1训练准确率
3．4．2测试效果
3．4．3模型应用
项目4基于MovieLens数据集的电影推荐系统
4．1总体设计
4．1．1系统整体结构
4．1．2系统流程
4．2运行环境
4．2．1Python环境
4．2．2TensorFlow环境
4．2．3后端服务器
4．2．4Django环境配置
4．2．5微信小程序环境
4．3模块实现
4．3．1模型训练
4．3．2后端Django
4．3．3前端微信小程序
4．4系统测试
4．4．1模型损失曲线
4．4．2测试效果
……
项目5基于排队时间预测的智能导航推荐系统
项目6基于人工智能的面相推荐分析
项目7图片情感分析与匹配音乐生成推荐
项目8新闻自动文摘推荐系统
项目9基于用户特征的预测流量套餐推荐
项目10校园知识图谱问答推荐系统
项目11新闻推荐系统
项目12口红色号检测推荐系统
项目13基于矩阵分解算法的Steam游戏推荐系统
项目14语音识别和宇幕推荐系统
项目15发型推荐系统设计
项目16基于百度AI的垃圾分类推荐系统
项目17协同过滤音乐推荐系统
项目18护肤品推荐系统
项目19基于人脸识别的特定整蛊推荐系统
项目20TensorFlow2实现AI推荐换脸