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人工智能算法與實(shí)踐

出版社：中國(guó)水利水電出版社出版時(shí)間：2022-01-01
開(kāi)本： 29cm 頁(yè)數(shù)： 223頁(yè)
中 圖 價(jià):¥31.2(6.5折) 定價(jià)  ¥48.0 登錄后可看到會(huì)員價(jià)
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人工智能算法與實(shí)踐 版權(quán)信息

人工智能算法與實(shí)踐 內(nèi)容簡(jiǎn)介

本書以人工智能技術(shù)為背景，介紹了人工智能領(lǐng)域內(nèi)的相關(guān)算法，包括機(jī)器學(xué)習(xí)算法和深度學(xué)習(xí)算法，詳細(xì)介紹了各個(gè)算法的概述，原理以及應(yīng)用案例。全書分為四大部分：AI基礎(chǔ)知識(shí)、監(jiān)督式學(xué)習(xí)算法、無(wú)監(jiān)督式學(xué)習(xí)算法、深度學(xué)習(xí)算法。全書共17章，第1章介紹人工智能的定義、關(guān)鍵技術(shù)、實(shí)際應(yīng)用等相關(guān)背景；第2章介紹人工智能算法的實(shí)驗(yàn)環(huán)境，包括環(huán)境安裝，可視化庫(kù)，TensorFlow框架搭建；第3章介紹線性回歸算法，包括算法概述、原理以及應(yīng)用案例實(shí)現(xiàn)；第4章介紹邏輯回歸算法，包括算法概述、原理以及應(yīng)用案例實(shí)現(xiàn)；第5章介紹支持向量機(jī)算法，包括算法概述、原理以及應(yīng)用案例實(shí)現(xiàn)；第6章介紹K近鄰算法，包括算法概述、原理以及應(yīng)用案例實(shí)現(xiàn)；第7章介紹決策樹(shù)，包括算法概述、原理以及應(yīng)用案例實(shí)現(xiàn)；第8章介紹樸素貝葉斯算法，包括算法概述、原理以及應(yīng)用案例實(shí)現(xiàn)；第9章介紹集成學(xué)習(xí)算法，包括算法概述、原理以及應(yīng)用案例實(shí)現(xiàn)；第10章介紹主成分分析算法，包括算法概述、原理以及應(yīng)用案例實(shí)現(xiàn)；第11章介紹K-Means算法，包括算法概述、原理以及應(yīng)用案例實(shí)現(xiàn)；第12章介紹EM算法，包括算法概述、原理以及應(yīng)用案例實(shí)現(xiàn)；第13章介紹BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，包括算法概述、原理以及應(yīng)用案例實(shí)現(xiàn)；第14章介紹循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，包括算法概述、原理以及應(yīng)用案例實(shí)現(xiàn)；第15章介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，包括算法概述、原理以及應(yīng)用案例實(shí)現(xiàn)；第16章介紹LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，包括算法概述、原理以及應(yīng)用案例實(shí)現(xiàn)；第17章介紹生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)，包括算法概述、原理以及應(yīng)用案例。本書適合作為高等院校人工智能專業(yè)及計(jì)算機(jī)相關(guān)專業(yè)學(xué)生的教材和參考書，也適合作為軟件開(kāi)發(fā)相關(guān)人員進(jìn)行人工智能技術(shù)應(yīng)用開(kāi)發(fā)的重要參考資料。

人工智能算法與實(shí)踐 目錄

**部分 基礎(chǔ)知識(shí) 第1章 人工智能與算法概述 1.1 人工智能 1.1.1 人工智能的概念 1.1.2 人工智能的發(fā)展 1.1.3 人工智能的應(yīng)用 1.2 AI算法簡(jiǎn)介 1.2.1 算法定義 1.2.2 AI算法定義 1.2.3 AI算法分類 1.3 人工智能與算法的關(guān)系 1.4 算法在人工智能中的應(yīng)用 1.5 本章習(xí)題 第2章 AI算法實(shí)驗(yàn)環(huán)境簡(jiǎn)介 2.1 Python環(huán)境安裝與配置 2.2 Python可視化庫(kù) 2.2.1 可視化庫(kù)簡(jiǎn)介 2.2.2 matplotlib的基本元素和常用方法 2.2.3 matplotlib繪圖 2.3 深度學(xué)習(xí)算法實(shí)驗(yàn)環(huán)境簡(jiǎn)介 2.4 TensorFlow框架搭建 2.5 本章習(xí)題 第二部分 監(jiān)督式學(xué)習(xí)算法 第3章 線性回歸算法 3.1 算法概述 3.2 算法原理 3.2.1 線性回歸模型 3.2.2 一元線性回歸算法 3.2.3 多元線性回歸算法 3.2.4 梯度下降求解線性回歸模型 3.3 算法案例：波士頓房?jī)r(jià)預(yù)測(cè) 3.4 算法總結(jié) 3.5 本章習(xí)題 第4章 邏輯回歸算法 4.1 算法概述 4.1.1 什么是邏輯回歸 4.1.2 邏輯回歸對(duì)比線性回歸 4.1.3 算法引入 4.2 算法原理 4.2.1 算法流程 4.2.2 假設(shè)函數(shù) 4.2.3 代價(jià)函數(shù) 4.2.4 梯度下降法 4.2.5 決策邊界 4.3 算法案例：判斷是否為惡性腫瘤 4.4 算法總結(jié) 4.5 本章習(xí)題 第5章 支持向量機(jī) 5.1 算法概述 5.2 算法原理
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