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计算机理论

人工智能算法分析

作者：许立芳

出版社：电子工业出版社出版时间：2023-06-01

开本： 16开 页数： 342

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版权信息
内容简介
目录

人工智能算法分析版权信息

ISBN：9787121456817
条形码：9787121456817 ; 978-7-121-45681-7
装帧：暂无
册数：暂无
重量：暂无
所属分类：
计算机/网络
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计算机理论

人工智能算法分析内容简介

本书共十一章，内容包括：绪论、机器学习经典分类算法、机器学习经典聚类及集成与随机森林算法、深度学习、强化学习、迁移学习、联邦学习、因果学习、文本挖掘、图像处理、人工智能大模型。

人工智能算法分析目录

第1章绪论 1.1 人类的学习与机器的学习 1.1.1 人类的学习 1.1.2 机器的学习 1.2 机器学习与机器智能 1.2.1 机器学习的概念 1.2.2 机器学习如何实现机器智能 1.3 机器学习的发展历程 1.4 机器学习的类型 1.5 机器学习的主要方法 1.6 机器学习的主要算法 1.6.1 传统机器学习算法 1.6.2 新型机器学习算法 1.7 机器学习的典型应用与发展趋势 1.7.1 机器学习的典型应用 1.7.2 机器学习的发展趋势 1.8 如何阅读本书总结习题第2章机器学习经典分类算法 2.1 回归算法 2.1.1 基本形式 2.1.2 线性回归 2.1.3 逻辑回归 2.1.4 线性回归案例分析 2.1.5 逻辑回归案例分析 2.2 决策树算法 2.2.1 树形决策过程 2.2.2 训练算法 2.2.3 案例分析 2.3 支持向量机 2.3.1 线性分类器 2.3.2 支持向量机原理 2.3.3 案例分析 2.4 kNN算法 2.4.1 基本概念 2.4.2 预测算法 2.4.3 距离定义 2.4.4 案例分析 2.5 贝叶斯算法 2.5.1 贝叶斯决策 2.5.2 朴素贝叶斯分类器 2.5.3 正态贝叶斯分类器 2.5.4 案例分析总结习题第3章机器学习经典聚类及集成与随机森林算法 3.1 k-means算法 3.1.1 相似性的度量 3.1.2 k-means算法原理

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