全新正版大数据与人工智能实验教程9787301328910北京大学

部 大数据篇 ................................................................................................................................... 1
实验1.1 虚拟机的安装及配置 .............................................................................................................. 1
实验1.2 Linux 的安装与基本操作 ..................................................................................................... 13
实验1.3 Hadoop 的安装与配置 .......................................................................................................... 22
第二部分 人工智能篇 ............................................................................................................................ 42
实验2.1 TensorFlow 基础 ................................................................................................................... 42
实验2.2 TensorFlow 应用 ................................................................................................................... 48
实验. 搭建简单的神经网络 ............................................................................................................ 64
实验2.4 基于卷积神经网络的MNIST 手写体识别 .......................................................................... 78
实验2.5 人脸识别实例 ........................................................................................................................ 87
第三部分 Python 篇 ................................................................................................................................ 98
实验3.1 Python 基础 ........................................................................................................................... 98
实验3.2 Python 常用库 ..................................................................................................................... 105
实验3.3 数据采集 .............................................................................................................................. 111
实验3.4 数据可视化 .......................................................................................................................... 118
第四部分 自测题 .................................................................................................................................... 130
套 自测题 ................................................................................................................................... 130
第2 套 自测题 ................................................................................................................................... 135
第3 套 自测题 ................................................................................................................................... 141
第4 套 自测题 ................................................................................................................................... 146
第5 套 自测题 ................................................................................................................................... 151
附录 ............................................................................................................................................................... 156
附录A Python 保留字 ....................................................................................................................... 156
附录B NumPy 库函数 ....................................................................................................................... 157
附录C Matplotlib 库函数 .................................................................................................................. 164
附录D OpenCV 框架 ........................................................................................................................ 169
附录E 实验报告参考样本 ................................................................................................................ 170
参考文献 ....................................................................................................................................................... 171

姜亦学，长春工程学院计算机学院副教授，主要研究方向为大数据、人工智能。发表近20篇；出版教材2部；参与的省部级项目2项。历年主讲的课程包括C语言程序设计、VB语言程序设计、微型计算机技术与原理、大学计算机基础、计算机网络、大数据与人工智能。
李子梅，副教授，长春工程学院。主要研究方向为人工智能和大数据，主持省级课题10项，软件著作权4项，发表学术10余篇。