人工智能与机器学习实训教程(初级)

**部分 实验基础 第1章 实验准备 1.1 Python语言 1.2 Anaconda发行版 1.3 工具包（Package） 第2章 Jupyter Notebook 2.1 JupyterNotebook入门 2.2 代码块及其输出 第3章 Markdown语法 3.1 简要说明 3.2 基本语法 3.3 扩展语法 3.4 示例 第二部分 Python科学计算 第4章 Python基础语法 4.1 Python语法简介 4.2 Python基础语法实验 第5章 NumPy数值运算 5.1 Python科学计算函数库 5.2 Numpy高维数组 第6章 Matplotlib数据可视化 6.1 Matplotlib简介 6.2 Matplotlib程序示例 6.3 Matplotlib数据可视化 第7章 Pandas数据分析工具 7.1 实验说明 7.2 实验步骤 第8章 SymPy符号计算 8.1 实验说明 8.2 实验内容 第三部分 经典人工智能 第9章 状态空间搜索 9.1 状态空间表达 9.2 基于Networkx的图算法 0章 图的遍历 10.1 广度优先搜索 10.2 深度优先搜索 1章 短路径算法 11.1 短路径算法概述 11.2 实际应用 11.3 Dijkstra算法 2章 A*搜索算法 12.1 工作原理 12.2 其他 短路径算法的区别 12.3 伪代码 12.4 NetworkX的astar算法 3章 minimax算法及α-β剪枝 13.1 实验说明 13.2 实验内容 4章 基 Ne04J的知识图谱构建