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Python AI项目实战 Practical Python AI Projects: Mathematical Models of Optimization Problems with Google OR-Tools, 1st Edition

Python AI项目实战 Practical Python AI Projects: Mathematical Models of Optimization Problems with Google OR-Tools, 1st Edition
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作者: [美] 著 , 译 ,
出版社: 北京航空航天大学出版社
2021-06
版次: 1
ISBN: 9787512432239
定价: 79.00
装帧: 其他
开本: 16开
纸张: 胶版纸
分类: 计算机与互联网
8人买过
  • 本书从机器学习的基本原理开始讲解，然后是神经网络、深度学习，*后讲解卷积神经网络。本书在讲解原理的基础上，以MATLAB为开发工具和编程语言，将深度学习所涉及的原理均用MATLAB进行仿真实践，并将书中所有的实例以MATLAB为底层编程语言进行编程和讲解。
      通过本书的阅读，读者可以学会神经网络和多层神经网络的原理，卷积和池化的含义，并可利用MATLAB进行深度学习的研究和开发。
      本书可用作高等院校人工智能课程或工程师培训的教材，也可供从事人工智能等领域研究和应用的开发人员使用。
      3.作者简介
      Serge Kruk博士，奥克兰大学数学与统计系教授，曾是贝尔实验室资深研究员。具有多年的研究和工作经验，目前主要的研究方向为：algorithms for semidefinite optimization, scheduling, feasibility, and the related numerical linear algebra and analysis等
      邹伟 博士，睿客邦创始人，研究方向为机器学习、数据挖掘、计算几何，致力于机器学习和深度学习在实际中的应用；主持研发50多个人工智能领域工业级项目，并受邀在中国移动、花旗银行、中信集团、中航信、烽火科技、*方、完美世界等公司进行了上百场讲座和内部培训。创立的睿客邦与国内十多所高校建立了AI联合实验室或实训基地；兼任天津大学创业导师、山东交通学院客座教授等。曾在多个在线平台讲授“机器学习”“深度学习”等课程，广受网友好评，累计学习人数超过百万。 第1章概述 /1

    1.1本书面向哪些问题 /3

    1.2本书的特点 /4

    1.2.1运行模型 /5

    1.2.2关于符号的解释 /6

    1.3实践中去学习： 两栖动物共存 /7

    第2章线性连续模型 /17

    2.1掺杂（Mixing） /20

    2.1.1构建模型 /21

    2.1.2变化量 /24

    2.1.3组合问题 /26

    2.2混合（Blending） /27

    2.2.1构建模型 /29

    2.2.2变化量 /32

    2.3项目管理 /34

    2.3.1构建模型 /35

    2.3.2变化量 /37

    2.4多级模型 /39

    2.4.1问题实例 /39

    2.4.2构建模型 /42

    2.4.3变化量 /46

    2.5模式分类 /48

    2.5.1构建模型 /50

    2.5.2可执行模型 /51

    第3章隐线性连续模型 /53

    3.1分段线性 /56

    3.1.1构建模型 /57

    3.1.2变化量 /61

    3.2曲线拟合 /65

    3.2.1构建模型 /67

    3.2.2变化量 /71

    3.3重新审视模式分类 /72

    3.3.1可执行模型 /73

    第4章线性网络模型 /75

    4.1流量 /78

    4.1.1构建模型 /78

    4.1.2决策变量 /79

    4.1.3变化量 /84

    4.2小成本流 /85

    4.2.1构建模型 /86

    4.2.2变化量 /89

    4.3转运 /90

    4.3.1构建模型 /92

    4.3.2变化量 /94

    4.4快捷径 /95

    4.4.1构建模型 /96

    4.4.2选择算法 /99

    4.4.3变化量 /99

    第5章经典离散模型 /105

    5.1小的集合数量 /108

    5.1.1构建模型 /109

    5.1.2变化量 /113

    5.2集合填充 /114

    5.2.1构建模型 /115

    5.2.2变化量 /116

    5.3装箱 /117

    5.3.1构建模型 /118

    5.4旅行推销员 /127

    5.4.1构建模型 /128

    5.4.2变化量 /133

    第6章经典混合模型 /137

    6.1设施选址 /139

    6.1.1构建模型 /140

    6.1.2变化量 /144

    6.2多商品流 /144

    6.2.1构建模型 /146

    6.2.2变化量 /148

    6.2.3实例 /150

    6.3人员编制 /151

    6.3.1构建模型 /153

    6.3.2变化量 /156

    6.4作业车间调度 /157

    6.4.1构建模型 /157

    第7章先进技术 /163

    7.1配料问题 /165

    7.1.1构建模型 /166

    7.1.2预分配裁剪模式 /172

    7.2非凸问题相关技巧 /176

    7.2.1从n个变量中选择k个非零变量 /179

    7.2.2从n个变量中选择k个相邻非零变量 /181

    7.2.3从n个约束条件中选择k个条件 /184

    7.2.4大中取大和小中取小 /189

    7.3排班问题 /191

    7.3.1构建模型 /194

    7.3.2变化量 /199

    7.4赛事时间表问题 /199

    7.4.1构建模型 /200

    7.4.2变化量 /209

    7.5谜题问题 /209

    7.5.1伪象棋问题 /210

    7.5.2数独谜题 /214

    7.5.3算式谜题： Send More Money! /216

    7.5.4逻辑谜题： Ladies and Tigers /219

    7.6Python中优化工具MPSolver快速参考 /224   
  • 内容简介:
    本书从机器学习的基本原理开始讲解，然后是神经网络、深度学习，*后讲解卷积神经网络。本书在讲解原理的基础上，以MATLAB为开发工具和编程语言，将深度学习所涉及的原理均用MATLAB进行仿真实践，并将书中所有的实例以MATLAB为底层编程语言进行编程和讲解。
      通过本书的阅读，读者可以学会神经网络和多层神经网络的原理，卷积和池化的含义，并可利用MATLAB进行深度学习的研究和开发。
      本书可用作高等院校人工智能课程或工程师培训的教材，也可供从事人工智能等领域研究和应用的开发人员使用。
      3.作者简介
      Serge Kruk博士，奥克兰大学数学与统计系教授，曾是贝尔实验室资深研究员。具有多年的研究和工作经验，目前主要的研究方向为：algorithms for semidefinite optimization, scheduling, feasibility, and the related numerical linear algebra and analysis等
      邹伟 博士，睿客邦创始人，研究方向为机器学习、数据挖掘、计算几何，致力于机器学习和深度学习在实际中的应用；主持研发50多个人工智能领域工业级项目，并受邀在中国移动、花旗银行、中信集团、中航信、烽火科技、*方、完美世界等公司进行了上百场讲座和内部培训。创立的睿客邦与国内十多所高校建立了AI联合实验室或实训基地；兼任天津大学创业导师、山东交通学院客座教授等。曾在多个在线平台讲授“机器学习”“深度学习”等课程，广受网友好评，累计学习人数超过百万。
  • 目录:
    第1章概述 /1

    1.1本书面向哪些问题 /3

    1.2本书的特点 /4

    1.2.1运行模型 /5

    1.2.2关于符号的解释 /6

    1.3实践中去学习： 两栖动物共存 /7

    第2章线性连续模型 /17

    2.1掺杂（Mixing） /20

    2.1.1构建模型 /21

    2.1.2变化量 /24

    2.1.3组合问题 /26

    2.2混合（Blending） /27

    2.2.1构建模型 /29

    2.2.2变化量 /32

    2.3项目管理 /34

    2.3.1构建模型 /35

    2.3.2变化量 /37

    2.4多级模型 /39

    2.4.1问题实例 /39

    2.4.2构建模型 /42

    2.4.3变化量 /46

    2.5模式分类 /48

    2.5.1构建模型 /50

    2.5.2可执行模型 /51

    第3章隐线性连续模型 /53

    3.1分段线性 /56

    3.1.1构建模型 /57

    3.1.2变化量 /61

    3.2曲线拟合 /65

    3.2.1构建模型 /67

    3.2.2变化量 /71

    3.3重新审视模式分类 /72

    3.3.1可执行模型 /73

    第4章线性网络模型 /75

    4.1流量 /78

    4.1.1构建模型 /78

    4.1.2决策变量 /79

    4.1.3变化量 /84

    4.2小成本流 /85

    4.2.1构建模型 /86

    4.2.2变化量 /89

    4.3转运 /90

    4.3.1构建模型 /92

    4.3.2变化量 /94

    4.4快捷径 /95

    4.4.1构建模型 /96

    4.4.2选择算法 /99

    4.4.3变化量 /99

    第5章经典离散模型 /105

    5.1小的集合数量 /108

    5.1.1构建模型 /109

    5.1.2变化量 /113

    5.2集合填充 /114

    5.2.1构建模型 /115

    5.2.2变化量 /116

    5.3装箱 /117

    5.3.1构建模型 /118

    5.4旅行推销员 /127

    5.4.1构建模型 /128

    5.4.2变化量 /133

    第6章经典混合模型 /137

    6.1设施选址 /139

    6.1.1构建模型 /140

    6.1.2变化量 /144

    6.2多商品流 /144

    6.2.1构建模型 /146

    6.2.2变化量 /148

    6.2.3实例 /150

    6.3人员编制 /151

    6.3.1构建模型 /153

    6.3.2变化量 /156

    6.4作业车间调度 /157

    6.4.1构建模型 /157

    第7章先进技术 /163

    7.1配料问题 /165

    7.1.1构建模型 /166

    7.1.2预分配裁剪模式 /172

    7.2非凸问题相关技巧 /176

    7.2.1从n个变量中选择k个非零变量 /179

    7.2.2从n个变量中选择k个相邻非零变量 /181

    7.2.3从n个约束条件中选择k个条件 /184

    7.2.4大中取大和小中取小 /189

    7.3排班问题 /191

    7.3.1构建模型 /194

    7.3.2变化量 /199

    7.4赛事时间表问题 /199

    7.4.1构建模型 /200

    7.4.2变化量 /209

    7.5谜题问题 /209

    7.5.1伪象棋问题 /210

    7.5.2数独谜题 /214

    7.5.3算式谜题： Send More Money! /216

    7.5.4逻辑谜题： Ladies and Tigers /219

    7.6Python中优化工具MPSolver快速参考 /224   
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