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深度學習
人工智能算法與實踐 版權信息
- ISBN：9787522603339
- 條形碼：9787522603339 ; 978-7-5226-0333-9
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
人工智能算法與實踐 內容簡介
本書以人工智能技術為背景，介紹了人工智能領域內的相關算法，包括機器學習算法和深度學習算法，詳細介紹了各個算法的概述，原理以及應用案例。全書分為四大部分：AI基礎知識、監督式學習算法、無監督式學習算法、深度學習算法。全書共17章，第1章介紹人工智能的定義、關鍵技術、實際應用等相關背景；第2章介紹人工智能算法的實驗環境，包括環境安裝，可視化庫，TensorFlow框架搭建；第3章介紹線性回歸算法，包括算法概述、原理以及應用案例實現；第4章介紹邏輯回歸算法，包括算法概述、原理以及應用案例實現；第5章介紹支持向量機算法，包括算法概述、原理以及應用案例實現；第6章介紹K近鄰算法，包括算法概述、原理以及應用案例實現；第7章介紹決策樹，包括算法概述、原理以及應用案例實現；第8章介紹樸素貝葉斯算法，包括算法概述、原理以及應用案例實現；第9章介紹集成學習算法，包括算法概述、原理以及應用案例實現；第10章介紹主成分分析算法，包括算法概述、原理以及應用案例實現；第11章介紹K-Means算法，包括算法概述、原理以及應用案例實現；第12章介紹EM算法，包括算法概述、原理以及應用案例實現；第13章介紹BP神經網絡，包括算法概述、原理以及應用案例實現；第14章介紹循環神經網絡，包括算法概述、原理以及應用案例實現；第15章介紹卷積神經網絡，包括算法概述、原理以及應用案例實現；第16章介紹LSTM神經網絡，包括算法概述、原理以及應用案例實現；第17章介紹生成對抗網絡，包括算法概述、原理以及應用案例。本書適合作為高等院校人工智能專業及計算機相關專業學生的教材和參考書，也適合作為軟件開發相關人員進行人工智能技術應用開發的重要參考資料。
人工智能算法與實踐 目錄
**部分 基礎知識
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 人工智能的發展
1.1.3 人工智能的應用
1.2 AI算法簡介
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系
1.4 算法在人工智能中的應用
1.5 本章習題
第2章 AI算法實驗環境簡介
2.1 Python環境安裝與配置
2.2 Python可視化庫
2.2.1 可視化庫簡介
2.2.2 matplotlib的基本元素和常用方法
2.2.3 matplotlib繪圖
2.3 深度學習算法實驗環境簡介
2.4 TensorFlow框架搭建
2.5 本章習題
第二部分 監督式學習算法
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：波士頓房價預測
3.4 算法總結
3.5 本章習題
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 假設函數
4.2.3 代價函數
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
4.5 本章習題
第5章 支持向量機
5.1 算法概述
5.2 算法原理
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