人工智能算法 卷1 基础算法
欲建高楼,必重基础。本书讲授诸如维度法、距离度量算法、聚类算法、
误差计算、爬山算法、模拟退火算法、Nelder-Mead算法和线性回归算
法等人工智能基础算法。本书中所有算法均配以具体的数值计算示例。
“人工智能算法”系列图书的目标读者是那些没有良好数学基础,又对
人工智能感兴趣的人。本书读者只需具有基本的大学代数和计算机编程
知识,任何**出这个范围的内容都会在书中详细说明。本书为读者提供
配套的示例程序代码, 当前已有Java、C#、R、C/C 和Python的语言
版本,还有社区支持维护的Scala语言版本。
人工智能算法 卷2 受大自然启发的算法
1.实例讲解易于理解的人工智能基础算法:本书介绍了基于基因、鸟类
、蚂蚁、细胞和树的算法,这些算法可用于查找*路径、识别模式、查
找数据背后的公式,甚至 模拟简单的生命等; 2.丰富的示例代码和在
线资源,方便动手实践与拓展学习; 3.提供在线实验环境,源代码下载
; 4.全彩印刷。 5.《人工智能算法 卷2 受大自然启发的算法》是系列图
书第二本,卷1《人工智能算法 卷1 基础算法》已在人民邮电出版社出
版; 大自然为人类的发明创造提供了源源不断的灵感。本书介绍了一些
在人工智能场景提供解决方案的算法,涉及交叉和突变、遗传算法、粒
子群优化、细胞自动机等问题——它们无一不受到基因、鸟类、蚂蚁、
细胞或树的启发。虽然算法的灵感来源是大自然,但读者不*具备生物学
知识也能读懂本书。 “人工智能算法”系列图书的目标读者是那些对人
工智能感兴趣,但苦于没有良好的数学基础的人。读者只需要对大学代
数课程有基本了解即可,而微积分、线性代数、微分方程等课程中的复
杂公式都会在*要时介绍。本书为读者提供配套的示例程序代码,目前
Java、C#、Python和Scala版本
人工智能算法 卷3 深度学习和神经网络(全彩印刷)
1.本卷研究了当前的神经网络技术,包括ReLU 激活、随机梯度下降、
交叉熵、正则化、Dropout 和可视化; 2.丰富的示例代码和在线资源
,方便动手实践与拓展学习; 3.提供在线实验环境; 4.全彩印刷; 5.
《人工智能算法 卷3 深度学习和神经网络》是系列图书第3本,卷1《
人工智能算法 卷1 基础算法》、卷2《人工智能算法 卷2 受大自然启发
的算法》已在人民邮电出版社出版;。
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3、点卡软件商品,默认按商品详情作为纠纷评判依据(特别声明或有商定除外);
4、营销推广商品,默认按商品详情作为纠纷评判依据(特别声明或有商定除外);
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