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機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí) 基于python實(shí)現(xiàn)

機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí) 基于python實(shí)現(xiàn)

作者：小高之宏
出版社：中國(guó)水利水電出版社出版時(shí)間：2023-08-01
開(kāi)本： 16開(kāi) 頁(yè)數(shù)： 166
中 圖 價(jià):¥47.9(6.0折) 定價(jià)  ¥79.8 登錄后可看到會(huì)員價(jià)
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機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí) 基于python實(shí)現(xiàn) 版權(quán)信息

機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí) 基于python實(shí)現(xiàn) 本書(shū)特色

讀者對(duì)象：有一定Python基礎(chǔ)，想學(xué)習(xí)人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的所有人員。
·用Python直接實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)相關(guān)算法，可以讓讀者更好地理解機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法的本質(zhì)，更好地理解其中的原理。
·用程序范例呈現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)程序處理的核心框架，對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的相關(guān)技術(shù)進(jìn)行具體、深入的說(shuō)明。

機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí) 基于python實(shí)現(xiàn) 內(nèi)容簡(jiǎn)介

本書(shū)用 Python 對(duì)人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)中的相關(guān)知識(shí)進(jìn)行了算法實(shí)現(xiàn)，并以這些知識(shí)為背景解釋了什么是深度學(xué)習(xí)。具體內(nèi)容包括初識(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、群智能與優(yōu)化方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)。因?yàn)闆](méi)有使用 TensorFlow、PyTorch 等程序庫(kù)，僅使用Python 直接實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)的相關(guān)算法，可以讓讀者更好地理解和掌握機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)的工作原理和技術(shù)本質(zhì)。
本書(shū)是一本使用 Python 進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的人工智能教材，語(yǔ)言通俗易懂，代碼示例豐富，非常適合大中專(zhuān)院校計(jì)算機(jī)、人工智能相關(guān)專(zhuān)業(yè)學(xué)生以及所有對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)·深度學(xué)習(xí)技術(shù)感興趣的程序員參考學(xué)習(xí)。

機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí) 基于python實(shí)現(xiàn) 目錄

第1章機(jī)器學(xué)習(xí)是什么1.1什么是機(jī)器學(xué)習(xí)1.1.1深度學(xué)成果1.1.2學(xué)習(xí)與機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)1.1.3機(jī)器學(xué)分類(lèi)1.1.4機(jī)器學(xué)習(xí)走向深度學(xué)歷史1.2本書(shū)例題關(guān)于方塊的執(zhí)行環(huán)境1.2.1程序執(zhí)行前的流程1.2.2程序執(zhí)行的實(shí)際情況第2章機(jī)器學(xué)基礎(chǔ)2.1歸納學(xué)習(xí)2.1.1 演繹學(xué)習(xí)與歸納學(xué)習(xí)2.1.2歸納學(xué)習(xí)例題一股價(jià)的預(yù)測(cè)2.1.3基于歸納學(xué)股價(jià)預(yù)測(cè)程序2.2 強(qiáng)化學(xué)習(xí)2.2.1什么是強(qiáng)化學(xué)習(xí)2.2.2 強(qiáng)化學(xué)具體方法2.2.3設(shè)定強(qiáng)化學(xué)例題走出迷宮學(xué)習(xí)知識(shí)2.2.4通過(guò)強(qiáng)化學(xué)程序?qū)崿F(xiàn)第3章群體智能與進(jìn)化方法3.1群智能3.1.1粒子群優(yōu)化法3.1.2螞蟻群體優(yōu)化法3.1.3螞蟻群體優(yōu)化法的實(shí)際3.2進(jìn)化方法3.2.1進(jìn)化方法是3.2.2遺傳算法獲得的知識(shí)第4章神經(jīng)網(wǎng)4.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)4.1.1人工神經(jīng)元的模型4.1.2神經(jīng)網(wǎng)路和學(xué)習(xí)4.1.3神經(jīng)網(wǎng)路的種類(lèi)4.1.4人工神經(jīng)元的計(jì)算方法4.1.5神經(jīng)網(wǎng)路的計(jì)算方法4.2基于反向傳播的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)4.2.1感知器的學(xué)習(xí)過(guò)程4.2.2反向傳播的處理過(guò)程4.2.3反向傳播的實(shí)際情況第5章深度學(xué)習(xí)5.1深度學(xué)習(xí)5.1.1現(xiàn)有的網(wǎng)路學(xué)局限和深層的想法5.1.2卷積神經(jīng)網(wǎng)路5.1.3自我編碼器使用學(xué)習(xí)方法5.2深度學(xué)實(shí)際5.2.1卷積運(yùn)算的實(shí)現(xiàn)5.2.2卷積神經(jīng)網(wǎng)路的實(shí)現(xiàn)5.2.3自編碼器的實(shí)現(xiàn)
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機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí) 基于python實(shí)現(xiàn) 作者簡(jiǎn)介

[日]小高知宏
1983年早稻田大學(xué)理工學(xué)院畢業(yè)
1990年完成早稻田大學(xué)理工科研究生院的后期課程、獲得工學(xué)博士學(xué)位
同年在九州大學(xué)醫(yī)學(xué)部附屬病院擔(dān)任助理
1993年在福井大學(xué)工學(xué)部信息科學(xué)系任副教授
1999年在福井大學(xué)工學(xué)部智能系統(tǒng)工程系任副教授
2004年至今在福井大學(xué)大學(xué)院工學(xué)研究科任教授曾出版了計(jì)算機(jī)系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、人工智能·機(jī)器學(xué)習(xí)·深度學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、自然語(yǔ)言處理、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等20多本計(jì)算機(jī)相關(guān)的技術(shù)類(lèi)圖書(shū)，在日本均有不錯(cuò)的銷(xiāo)量。

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