AI源码解读：机器学习案例

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；以素质为基础，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余项国j级与企事业单位课题的研究工作，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。

目录

项目1今日热点新闻推荐系统

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

1.3模块实现

1.3.1数据爬取

1.3.2新闻处理与聚类

1.3.3新闻推荐

1.4系统测试

1.4.1数据准备

1.4.2文本聚类

1.4.3热点新闻推荐

项目2音乐推荐系统

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

2.2.1Python环境

2.2.2MySQL环境

2.2.3VUE环境

2.3模块实现

2.3.1数据请求和储存

2.3.2数据处理

2.3.3数据存储与后台

2.3.4数据展示

2.4系统测试

项目3基于网页端的电影推荐

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

3.2.2PyCharm环境

3.2.3数据库

3.3模块实现

3.3.1数据爬取及处理

3.3.2模型训练及保存

3.3.3接口实现

3.3.4收集数据

3.3.5界面设计

3.4系统测试

项目4基于逻辑回归的音乐分类

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

4.2.2Visual Studio Code开发环境

4.2.3Nodejs环境

4.2.4ffmpeg环境

4.2.5其他环境

4.3模块实现

4.3.1数据预处理

4.3.2数据特征处理

4.3.3模型构建

4.3.4模型训练及保存

4.3.5模型预测

4.3.6前端模块

4.3.7后端模块

4.4系统测试

4.4.1训练准确率

4.4.2系统应用

项目5基于OpenCV和CNN的手语数字实时翻译

5.1总体设计

5.1.1系统整体结构

5.1.2系统流程

5.2运行环境

5.2.1Python环境

5.2.2TensorFlow环境

5.2.3Keras环境

5.2.4Android环境

5.3模块实现

5.3.1数据预处理

5.3.2数据增强

5.3.3模型构建

5.3.4模型训练及保存

5.3.5模型评估

5.3.6模型测试

5.4系统测试

5.4.1训练准确率

5.4.2测试效果

5.4.3模型应用

项目6比赛预测

6.1总体设计

6.1.1系统整体结构

6.1.2系统流程

6.2运行环境

6.2.1Python环境

6.2.2Jupyter Notebook环境

6.2.3PyCharm环境

6.2.4MATLAB环境

6.3模块实现

6.3.1数据预处理

6.3.2特征提取

6.3.3模型训练及评估

6.3.4模型训练准确率

6.4系统测试

6.4.1测试效果

6.4.2模型应用

项目7基于SVM分类垃圾短信

7.1总体设计

7.1.1系统整体结构

7.1.2系统流程

7.2运行环境

7.2.1Python环境

7.2.2Scikitlearn

7.2.3jieba环境

7.2.4MongoDB环境

7.2.5Apache+PHP

7.3模块实现

7.3.1数据预处理

7.3.2模型训练及保存

7.3.3模型评估

7.3.4模型测试

7.4系统测试

项目8KNN数字验证码识别

8.1总体设计

8.1.1系统整体结构

8.1.2系统流程

8.2运行环境

8.3模块实现

8.3.1数据爬取

8.3.2去噪与分割

8.3.3模型训练及保存

8.3.4准确率验证

8.4系统测试

项目9基于VAE的图像生成

9.1总体设计

9.1.1系统整体结构

9.1.2系统流程

9.2运行环境

9.2.1Python环境

9.2.2TensorFlow环境

9.2.3GPU

9.3模块实现

9.3.1数据预处理

9.3.2模型构建及编译

9.3.3模型训练及图像生成

9.3.4不同数据集处理

9.4系统测试

9.4.1隐层可视化

9.4.2测试效果

9.4.3放大图像

项目10学年成绩预测

10.1总体设计

10.1.1系统整体结构

10.1.2系统流程

10.2运行环境

10.2.1Python环境

10.2.2Plotly库

10.2.3Scikitlearn库

10.3模块实现

10.3.1准备预处理

10.3.2数据可视化与分析

10.3.3特征提取

10.3.4模型训练及保存

10.4系统测试

项目11银行卡号数字识别

11.1总体设计

11.1.1系统整体结构

11.1.2系统流程

11.2运行环境

11.2.1Python环境

11.2.2TensorFlow环境

11.2.3OpenCV环境

11.3模块实现

11.3.1训练集图片处理

11.3.2测试图片处理

11.3.3模型训练及保存

11.3.4模型测试

11.4系统测试

11.4.1成功案例

11.4.2失败案例

项目12古诗与歌词生成

12.1总体设计

12.1.1系统整体结构

12.1.2系统流程

12.2运行环境

12.2.1Python环境

12.2.2TensorFlow环境

12.2.3PyCharm环境

12.3模块实现

12.3.1数据预处理

12.3.2模型构建

12.3.3模型训练及保存

12.3.4使用模型生成古诗

12.3.5产生藏头诗

12.3.6用词云展示生成的古诗

12.4歌词生成

12.4.1数据预处理

12.4.2模型构建

12.4.3模型训练及保存

12.4.4生成歌词

12.5系统测试

12.5.1生成古诗和藏头诗

12.5.2生成歌词

项目13语音识别与方言分类

13.1总体设计

13.1.1系统整体结构

13.1.2系统流程

13.2运行环境

13.2.1Python环境

13.2.2TensorFlow环境

13.3模块实现

13.3.1方言分类

13.3.2语音识别

13.3.3模型测试

13.4系统测试

13.4.1训练准确率

13.4.2测试效果

13.4.3模型应用

项目14智能聊天室

14.1总体设计

14.1.1系统整体结构

14.1.2系统流程

14.2运行环境

14.2.1Python环境

14.2.2库安装

14.2.3图灵聊天机器人API

14.2.4百度云服务器配置

14.3模块实现

14.3.1聊天模块

14.3.2文件图片（表情包）

14.3.3音视频通话

14.3.4人脸识别

14.3.5截图功能

14.3.6聊天机器人

14.4系统测试

14.4.1人脸测试效果

14.4.2聊天效果测试

14.4.3文件操作测试

14.4.4截图操作测试

项目15基于OpenCV的答题卡识别系统

15.1总体设计

15.1.1系统整体结构

15.1.2系统流程

15.2运行环境

15.2.1Python环境

15.2.2PyCharm安装

15.2.3OpenCV环境

15.3模块实现

15.3.1信息识别

15.3.2Excel导出模块

15.3.3图形用户界面模块

15.3.4手写识别模块

15.4系统测试

15.4.1系统识别准确率

15.4.2系统识别应用

项目16人脸识别添加护具系统

16.1总体设计

16.1.1系统整体结构

16.1.2系统流程

16.2运行环境

16.2.1Python环境

16.2.2Tkinter调用

16.2.3OpenCV安装

16.2.4库环境

16.3模块实现

16.3.1页面布局

16.3.2图像加载

16.3.3图像识别

16.4系统测试

项目17LPR车牌识别

17.1总体设计

17.1.1系统整体结构

17.1.2系统流程

17.2运行环境

17.2.1Python环境

17.2.2OpenCV环境

17.2.3Android环境

17.3模块实现

17.3.1数据预处理

17.3.2模型训练

17.3.3APP构建

17.4系统测试

17.4.1训练分数和损失可视化

17.4.2APP测试结果

项目18动漫人物识别

18.1总体设计

18.1.1系统整体结构

18.1.2系统流程

18.2运行环境

18.2.1爬虫

18.2.2模型训练

18.2.3实际应用

18.3模块实现

18.3.1数据准备

18.3.2数据处理

18.3.3模型训练及保存

18.3.4模型测试

18.4系统测试

18.4.1测试效果

18.4.2模型应用

项目19基于遗传神经网络的“外星人入侵”

19.1总体设计

19.1.1系统整体结构

19.1.2系统流程

19.2运行环境

19.3模块实现

19.3.1游戏设置

19.3.2模型训练

19.3.3数据绘图

19.3.4UI界面

19.4系统测试

19.4.1测试效果

19.4.2运行结果

19.4.3模型应用

项目20中草药识别的微信小程序

20.1总体设计

20.1.1系统整体结构

20.1.2系统流程

20.2运行环境

20.3模块实现

20.3.1从百度AI申请API

20.3.2云函数

20.3.3API调用

20.3.4资料存储

20.3.5页面设计

20.4系统测试

20.4.1开发者平台测试

20.4.2小程序真机测试

前言

Python语言作为人工智能和大数据领域的主要开发语言，具有灵活性强、扩展性好、应用面广、移植性好、可嵌入等特点，近几年发展迅速，热度上涨，人才需求量逐年攀升，已经成为高等院校的专业课程。

作者为适应当前教育教学改革的要求，更好地践行人工智能模型与算法应用，以实践教学与创新能力培养为目标，采取创新方式，基于不同难度、不同类型、不同算法，融合同类教材的优点编写了本书并总结实际智能应用案例，希望在教育教学上起到抛砖引玉的作用。

本书的主要内容和素材来自开源网站的人工智能经典模型算法、信息工程专业创新课程内容，以及作者所在学校近几年承担的科研项目成果及作者指导学生完成的创新项目。

本书内容由总到分，先思考后实践，整体架构、系统流程与代码实现相结合，可供从事人工智能开发、机器学习和算法实现的专业技术人员作为技术参考书，提高其工程创新实践能力； 也可作为信息通信工程及相关专业本科生的参考书，为机器学习模型分析、算法设计、应用实现提供帮助。

本书的编写得到了教育部电子信息类专业教学指导委员会、信息工程专业国家第一类特色专业建设项目、信息工程专业国家第二类特色专业建设项目、教育部CDIO工程教育模式研究与实践项目、教育部本科教学工程项目、信息工程专业北京市特色专业建设、北京市教育教学改革项目、北京邮电大学教育教学改革项目（2019TD01）的大力支持，在此表示感谢！

由于作者经验与水平有限，书中疏漏及不妥之处在所难免，衷心希望各位读者多提宝贵意见。

作者2021年6月