人工智能算法(Python语言版)()
出版时间:
2022-08
ISBN:
9787302608301
定价:
59.80
装帧:
平装
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本书以“经典计算机算法―数据挖掘算法―深度学习算法”为主线,将人工智能算法与Python程序示例相结合,开发了基于Git的在线编程平台和案例库,旨在构建人工智能算法“思想―伪码―分析―实现”四位一体的知识传递和学习框架。各章基于一个经典问题或典型例子介绍各类算法,给出问题背景、算法伪码和程序示例,注重算法设计与分析理念的传递。
本书分基础篇、提高篇和新技术篇: 基础篇(第1~7章)以分治法、减治法、贪心法、动态规划法、回溯法、分支限界法为代表,介绍经典计算机算法;经典篇(第8~13章)以分类、聚类、异常检测、频繁模式挖掘、链接分析和概率推理算法为代表,介绍数据挖掘算法;新技术篇(第14~18章)以降维、目标检测、问答系统、图分析算法为代表,介绍深度学习算法。
本书内容的学习,需读者具有计算机程序设计和数据结构的基础知识,以及使用开源平台的基本能力。
本书可作为计算机和电子信息类相关专业本科生、研究生、职校生的算法、人工智能或机器学习等相关课程的教材或主要参考书,也可作为人工智能相关领域研究和开发人员的参考书。教师可根据学生类别、课程性质、学分设置和学习目标等选择不同篇(或章)进行讲解。
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内容简介:
本书以“经典计算机算法―数据挖掘算法―深度学习算法”为主线,将人工智能算法与Python程序示例相结合,开发了基于Git的在线编程平台和案例库,旨在构建人工智能算法“思想―伪码―分析―实现”四位一体的知识传递和学习框架。各章基于一个经典问题或典型例子介绍各类算法,给出问题背景、算法伪码和程序示例,注重算法设计与分析理念的传递。
本书分基础篇、提高篇和新技术篇: 基础篇(第1~7章)以分治法、减治法、贪心法、动态规划法、回溯法、分支限界法为代表,介绍经典计算机算法;经典篇(第8~13章)以分类、聚类、异常检测、频繁模式挖掘、链接分析和概率推理算法为代表,介绍数据挖掘算法;新技术篇(第14~18章)以降维、目标检测、问答系统、图分析算法为代表,介绍深度学习算法。
本书内容的学习,需读者具有计算机程序设计和数据结构的基础知识,以及使用开源平台的基本能力。
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