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100 条"类别不平衡学习:理论与算法"搜索结果
类别不平衡学习:理论与算法
于化龙
类不平衡学习问题的理论、算法及预判策略详解。
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高速列车智能自主定位模型与在线学习算法——基于应答器实测数据的机器学习
陈德旺著
本书利用武广高铁、京沪高铁和郑西高铁的大量实测数据开展研究,采用计算智能和机器学习等理论和方法,研究了几种比较典型的高速列车定位模型,尤其是基于应答器信息的模型参数在线学习算法,以提高列车定位精度和在线学习能力。最后,开发了高速列车职能定位软件,实现了相关的定位算法,并做了大量的比较和分析。
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Python算法详解
张玲玲
-以“从入门到精通”的写作方法构建内容,让读者入门容易。为了使读者能够完全看懂本书的内容,本书遵循“从入门到精通”基础类图书的写法,循序渐进地讲解算法的知识。-破解语言难点,以“技术解惑”贯穿全书,绕过学习中的陷阱。为了帮助读者学懂算法,每章都会有“技术解惑”模块,让读者知其然又知其所以然。-书中包含大量典型实例。书中有195个实例,通过这些实例的练习,读者有更多的实践演练机会。-通过QQ群和网站论坛实现教学互动,形成互帮互学的朋友圈。本书作者为了方便给读者答疑,特地提供了网站论坛、QQ群等技术支持,并且随时在线与读者互动。让大家在互学互帮中形成一个良好的学习编程的氛围。网站名称和群号,详见本书前言部分。
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趣学算法
陈小玉
50多个实例展示算法的设计、实现、复杂性分析及优化过程,培养算法思维,带你感受算法之美。
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算法设计基础
汪江桦 汤建国
本书从算法设计策略和算法实际应用两方面入手,介绍了6类常用的算法:蛮力法、分治法、贪心法、动态规划法、回溯法和分支限界法。本书以“算法设计基础知识+算法经典应用案例”为主线,讲解了各章内容,分析了各类算法的特点,帮助读者理解算法的基本概念、掌握算法的关键设计步骤和了解算法所适用的问题。
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深度学习与围棋
(美) 马克斯·帕佩拉 (Max Pumperla)
深入浅出的深度学习入门书,从零实现AlphaGo,为AI理论和应用打下基础。
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幼儿学习与发展
王明晖
本书主要介绍了幼儿学习与发展的基本概况、幼儿学习理论、幼儿学习与发展的生理基础和动因、幼儿学习方式、幼儿学习的个体差异性与适宜性发展、幼儿学习中教师角色和教育策略等内容。
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计算思维与算法设计基础实验教程
肖晓霞 彭荧荧
本书内容包括两部分,第一部分为8章实验,共22个实践活动;第二部分为与教材配套的习题解答。
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数据结构与算法(C语言篇)
千锋教育高教产品研发部
本书共9章,包括数据结构与算法概述、线性表、栈与队列、树、图、查找与排序、经典算法、数学算法以及综合项目——企业员工管理系统。
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图形化编程入门与算法进阶
程晨 主编
图形化编程是入门级编程的主要形式,广泛用于基础编程知识教学及简单编程应用等场景。使用者哪怕没有编程基础、不会编程语言,只要有清晰的思路,就可以通过拖曳图形形式的指令积木,设计智能互动项目,轻松地实现创意编程。本书是全国青少年软件编程等级考试图形化编程一级至四级指定用书,内容基于中国电子学会发布的《青少年软件编程等级评价指南》(团体标准T/CIE104.2-2021)编写。本书通过多个小游戏的制作方
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数据结构与算法(Rust语言描述)
这是一本基于Rust语言讲解数据结构及其实现方法的书。全书先介绍Rust语言的基础知识以及计算机科学和算法分析的概念,然后介绍简单数据结构和算法的设计与实现,接着介绍较复杂的树和图数据结构,最后将这些知识应用于实战项目以解决实际问题。本书适合程序设计爱好者、专业程序员以及对Rust语言感兴趣的读者阅读。
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信息理论与编码
姚善化 主编
信息理论与编码技术是研究现代信息传输和信息处理的理论基础,对现代通信系统和通信网络的技术发展起到了重要的作用。本书以香农信息论为基础,分两大部分共8章向读者系统介绍信息理论、编码理论及信息处理的基本思想:第一部分主要介绍了香农信息论的基本概念和性质,包括信息量的定义、信息熵、信息率失真函数和信道容量,力求从基本概念上帮助读者理解和掌握信息理论的基本内容;第二部分以三个基本概念相对应的香农三大编码定
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中国:不平衡发展的政治经济学(中文版)
胡鞍钢
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批调度与网络问题的组合算法
张斌
本书以作者在算法设计领域的研究成果为基础,给出了求解批调度问题的一系列组合算法,以及求解网络优化问题的若干组合算法。主要研究了极小化加权完工时间和、**大延迟和**大完工时间3种调度目标函数,以及网络中的呼叫接纳、利润极大化和t区间的k染色问题等。本书可作为从事调度理论、组合**优化、算法设计与应用科技人员的参考书。
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手机影像学:摄影艺术与现代影像算法
陈曦Stanley
本书从算法和艺术两个方面对手机摄影进行了全面、系统的解读。
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Scratch编程入门与算法进阶(第2版)
中国电子学会
Scratch是国际流行的图形化编程软件,使用者哪怕没有编程基础、不会编程语言,只要有清晰的思路,就可以通过拖曳各个功能模块的方式,设计出智能互动项目,轻松地把创意变成现实。本书同时也是中国电子学会全国青少年软件编程等级考试图形化编程(Scratch一级到四级)的指定用书,基于Scratch3.0中文版,在多个有趣小游戏的制作过程中对应每级考试要求讲解知识点,从图形化编程积木的应用方法,一直讲到程序的结构、算法的设计,内容丰富有趣,寓教于乐,让你逐步学会智能互动知识。对于青少年学习者,本书能够激发他们对编程的兴趣,指导他们了解并掌握Scratch编程技巧,培养他们的编程思维。本书与其他Scratch教程的**不同在于难度跨度设计得当,从简单应用逐步提升到基础算法内容,可以培养很好地编程思维,衔接代码编程。
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深度学习原理与实践
陈仲铭
(1)大量图例,简单易懂。作者亲自绘制了大量插图,力求还原深度学习的算法思想,分解和剖析晦涩的算法,用图例来表示复杂的问题。生动的图例也能给读者带来阅读乐趣,快乐地学习算法知识,体会深度学习的算法本质。(2)简化公式,生动比喻。深度学习和机器学习类的书中通常会有大量复杂冗长的算法公式,为了避免出现读者读不懂的情况,本书尽可能地统一了公式和符号,简化相关公式,并加以生动的比喻进行解析。在启发读者的同时,锻炼读者分析问题和解决问题的能力。(3)算法原理,代码实现。在介绍深度学习及相关算法的原理时,不仅给出了对应的公式,还给出了实现和求解公式的代码,让读者明确该算法的作用、输入和输出。原理与代码相结合,使得读者对深度学习的算法实现更加具有亲切感。(4)深入浅出,精心剖析。理解深度学习需要一定的机器学习知识,本书在D1章介绍了深度学习与机器学习的关系,并简要介绍了机器学习的内容。在内容安排上,每章依次介绍模型框架的应用场景、结构和使用方式,最后通过真实的案例去全面分析该模型结构。目的是让读者可以抓住深度学习的本质。(5)入门实践,案例重现。每一章最后的真实案例不是直接堆砌代码,而是讲解使用该算法模型的原因和好处。从简单的背景知识出发,使用前文讲解过的深度学习知识实现一个实际的工程项目。实践可以用于及时检验读者对所学知识的掌握程度,为读者奠定深度学习的实践基础。将一本技术书籍写得通俗易懂谈何容易,但《深度学习原理与实践》这本书确实做到了。书中对近年来火热的深度学习理论知识进行简单剖析,化繁为简,没有局限于坐而论道,而是将实例和数学理论相结合,让读者能够快速理解各种模型并上手实践,值得细读。--唐春明 广州大学数学与信息学科学院副院长本书从原理、方法、实践这3个维度系统地介绍了深度学习的方方面面,内容详实,解读清晰,细节与全貌兼顾,既适合初学者阅读,也可以作为深入研究的参考用书。--杨刚 西安电子科技大学教授近年来出版的深度学习相关图书中,本书是我见过非常有指导意义的中文书籍之一。本书对ANN、CNN、RNN等模型进行深入浅出的介绍,引入大量图例和简化后的公式,让算法浅显易懂。每一章的实践内容都给人惊喜,强烈推荐!--吴健之 腾讯音乐高级工程师作为产品经理,我能看懂的深度学习书籍实在太少了。本书恰到好处,插图丰富直观,数学公式简练,很喜欢此类风格的图书,易懂好学。即使你不是程序员或算法专家,该书也值得一看!--张瑞 中软国际高级产品经理
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机器学习原理与实战
何伟,张良均 主编
本书共11章,分别介绍了机器学习概述、数据准备、特征工程、有监督学习、无监督学习、智能推荐的相关知识,并介绍了市财政收入分析案例、基于非侵入式电力负荷监测与分解的电力分析案例、航空公司客户价值分析案例、广电大数据营销推荐案例以及基于TipDM数据挖掘建模平台实现航空公司客户价值分析案例。
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智慧场馆与智慧学习
著
本书通过对我国大中型城市场馆的智慧学习现状进行调研,对我国场馆的数量分布、地区分布、信息化建设,以及场馆与经济、人口、劳动力受教育程度、创新创业、公众科学文化素质的相互关系,进行了系统分析。全书共5章,主要内容包括智慧社会与场馆智慧学习,我国场馆智慧学习发展现状,国外场馆学习比较分析,我国场馆智慧学习的主要特征,我国场馆智慧学习存在的问题及发展建议。
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深度学习与TensorFlow实战
李建军 王希铭 潘勉 等
本书主要讲解深度学习和TensorFlow的实战知识,全书分为10章,主要内容如下:第1章为深度学习概述,包括深度学习的基础知识、深度学习的生产力实现—TensorFlow、数据模型、TensorFlow项目介绍、TensorFlow工作环境的安装与运行;第2章为机器学习概述,讲解机器学习的定义、任务、性能、经验、学习算法、线性回归实例和TensorFlow的完整运行脚本;第3章介绍从生物神经元到
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深度学习技术与应用
许桂秋
本书旨在介绍人工智能中深度学习的基础知识,为即将进入深度学习领域进行研究的读者奠定基础。全书共13章,其中,第1~4章为理论部分,第5~13章为应用部分。理论部分介绍了机器学习和深度学习的基本内容,以及TensorFlow开发框架的搭建和使用;应用部分设置了多个项目案例,并介绍了这些案例详细的实现步骤和代码,使读者在练习中熟悉和掌握相关知识的应用方法与技巧。本书采用项目驱动的编写方式,做到了理论和
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