在机器学习算法的实际应用中，我们不仅要知道算法的原理，也要了解如何评估算法上线服务的可靠性。
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实例讲解易于理解的人工智能基础算法。
内容简介
本书介绍了人工智能的基础算法。全书共10章，涉及维度法、距离度量算法、K均值聚类算法、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。
章节目录
- 版权信息
- 版权
- 版权声明
- 内容提要
- 前言 / PREFACE
- 资源与支持
- 第1章 AI入门
- 1.1 与人类大脑的联系
- 1.1.1 大脑和真实世界
- 1.1.2 缸中之脑
- 1.2 对问题建模
- 1.2.1 数据分类
- 1.2.2 回归分析
- 1.2.3 聚类问题
- 1.2.4 时序问题
- 1.3 对输入/输出建模
- 1.3.1 一个简单的例子
- 1.3.2 燃油效率
- 1.3.3 向算法传入图像
- 1.3.4 金融算法
- 1.4 理解训练过程
- 1.4.1 评估成果
- 1.4.2 批量学习和在线学习
- 1.4.3 监督学习和非监督学习
- 1.4.4 随机学习和确定学习
- 1.5 本章小结
- 第2章 数据归一化
- 2.1 计量尺度
- 2.1.1 定性观测值
- 2.1.2 定量观测值
- 2.2 观测值归一化
- 2.2.1 名义量归一化
- 2.2.2 顺序量归一化
- 2.2.3 顺序量解归一化
- 2.2.4 数字量归一化
- 2.2.5 数字量解归一化
- 2.3 其他归一化方法
- 2.3.1 倒数归一化
- 2.3.2 倒数解归一化
- 2.3.3 理解等边编码法
- 2.3.4 等边编码法的实现
- 2.4 本章小结
- 第3章 距离度量
- 3.1 理解向量
- 3.2 计算向量距离
- 3.2.1 欧氏距离
- 3.2.2 曼哈顿距离
- 3.2.3 切比雪夫距离
- 3.3 光学字符识别
- 3.4 本章小结
- 第4章 随机数生成
- 4.1 伪随机数生成算法的概念
- 4.2 随机数分布类型
- 4.3 轮盘模拟法
- 4.4 伪随机数生成算法
- 4.4.1 线性同余生成法
- 4.4.2 进位乘数法
- 4.4.3 梅森旋转算法
- 4.4.4 Box-Muller转换法
- 4.5 用蒙特卡洛方法估算PI值
- 4.6 本章小结
- 第5章 K均值聚类算法
- 5.1 理解训练集
- 5.1.1 非监督学习
- 5.1.2 监督学习
- 5.2 理解K均值算法
- 5.2.1 分配
- 5.2.2 更新
- 5.3 K均值算法的初始化
- 5.3.1 随机K均值初始化
- 5.3.2 K均值算法的Forgy初始化
- 5.4 本章小结
- 第6章 误差计算
- 6.1 方差和误差
- 6.2 均方根误差
- 6.3 均方误差
- 6.4 误差计算方法的比较
- 6.5 本章小结
- 第7章 迈向机器学习
- 7.1 多项式系数
- 7.2 训练入门
- 7.3 径向基函数网络
- 7.3.1 径向基函数
- 7.3.2 径向基函数网络
- 7.3.3 实现径向基函数网络
- 7.3.4 应用径向基函数网络
- 7.4 本章小结
- 第8章 优化训练
- 8.1 爬山算法
- 8.2 模拟退火算法
- 8.2.1 模拟退火算法的应用
- 8.2.2 模拟退火算法
- 8.2.3 冷却进度
- 8.2.4 退火概率
- 8.3 Nelder-Mead算法
- 8.3.1 反射
- 8.3.2 扩张操作[4]
- 8.3.3 收缩操作
- 8.4 Nelder-Mead算法的终止条件
- 8.5 本章小结
- 第9章 离散优化
- 9.1 旅行商问题
- 9.1.1 旅行商问题简要说明
- 9.1.2 旅行商问题求解的实现
- 9.2 环形旅行商问题
- 9.3 背包问题
- 9.3.1 背包问题简要说明
- 9.3.2 背包问题求解的实现
- 9.4 本章小结
- 第10章 线性回归
- 10.1 线性回归
- 10.1.1 最小二乘法拟合
- 10.1.2 最小二乘法拟合示例
- 10.1.3 安斯库姆四重奏
- 10.1.4 鲍鱼数据集
- 10.2 广义线性模型
- 10.3 本章小结
- 附录A 示例代码使用说明
- A.1 系列图书简介
- A.2 保持更新
- A.3 获取示例代码
- A.3.1 下载压缩文件
- A.3.2 克隆Git仓库
- A.4 示例代码的内容
- A.5 如何为项目做贡献
- 参考资料
展开全部
人工智能算法（卷1）：基础算法是2020年由人民邮电出版社出版,作者。
版权说明：本电子书已获得正版授权，由出版社通过知传链发行。
得书感谢您对《人工智能算法（卷1）：基础算法》关注和支持，如本书内容有不良信息或侵权等情形的，请联系本网站。
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