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100 条"突围算法:机器学习算法应用"搜索结果
突围算法:机器学习算法应用
刘凡平
本书详细介绍机器学习原理、模型设计与应用案例,助读者掌握算法及应用技巧。
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机器学习从原理到应用
卿来云 黄庆明
本书共11章,主要介绍机器学习的基本概念和两大类常用的机器学习模型,即监督学习模型和非监督学习模型。
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算法设计与分析
张小东主编
本书共分9章,内容包括:算法设计基础、算法效率分析基础、迭代法、蛮力法、分治法、回溯法与分支界限法、贪心算法、动态规划、随机算法。
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算法设计与分析
张晓霞
带你理解算法核心的问题。算法描述采用伪码,突出对问题本身的分析和求解方法的阐述。
电子书
机器学习及应用(在线实验+在线自测)
李克清
机器学习原理与实例代码,包括决策树、神经网络等11章。
电子书
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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机器学习
董亮
机器学习基础与高级内容全面讲解,实例丰富,易于学习巩固。
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Python算法设计与分析
王硕 董文馨 张舒行 张洁 李秉伦
本书内容包括:算法初步、排序算法、查找、双指针问题、哈希算法、深度优先搜索算法、广度优先搜索算法、回溯算法、动态规划、贪心算法、分治算法、并查集、最短路径算法和数论算法等常见算法。
电子书
递归算法与项目实战
阿尔·斯维加特(Al
本书凝聚了作者多年的Python教学经验,内容通俗易懂,旨在剖析递归及其本质。本书不仅结合Python程序和JavaScript程序讲述编程的基础知识,还讲述如何利用递归算法计算阶乘,计算斐波那契数列,遍历树,求解迷宫问题,实现二分搜索,完成快速排序和归并排序,计算大整数乘法,计算排列和组合,解决八皇后问题等。本书不仅适合开发人员阅读,还可供计算机相关专业的师生参考。
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计算思维与算法设计
王春红
将计算思维融入计算机的算法设计中。
电子书
差分进化算法及其高维多目标优化应用
许小可
本书从群智能优化算法和高维多目标优化两方面入手,一方面系统地介绍了差分进化算法的基本原理及国内外研究现状,通过分析算法的模型、关键步骤及参数设置,设计和构建了高性能的改进算法,并将其应用于医学图像处理、电子商务等实际工程领域;另一方面,深入分析了高维多目标优化算法的基本原理、国内外研究现状及关键技术难点,详细描述了基于差分进化算法的高维多目标优化算法设计、构建与实验分析,以及其在智能交通系统中的实
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群智能算法在人脑功能划分中的应用
李玲玲
本书以人脑功能划分方法为主线,结合群智能算法,围绕面向功能磁共振成像(fMRI)数据的人脑功能研究,详细介绍4种静态人脑功能划分方法和1种动态人脑功能划分方法。全书共7章,首先概述了人脑功能研究及群智能算法,然后介绍了面向fMRI数据的人脑功能划分进展,最后分别介绍了基于免疫克隆选择算法搜索高斯混合模型(GMM)的脑岛功能划分方法、基于人工蜂群算法的人脑功能划分方法、基于改进型粒子群的人脑功能划分
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百面深度学习 算法工程师带你去面试:
算法工程师带你去面试
葫芦娃
适读人群:本书适合相关专业的在校学生检查和加强对所学知识点的掌握程度,求职者快速复习和补充相关的深度学习知识,以及算法工程师作为工具书随时参阅。此外,非相关专业、但对人工智能或深度学习感兴趣的研究人员,也可以通过本书大致了解一些热门的人工智能应用、深度学习模型背后的核心算法及其思想。不可不读的深度学习面试宝典《百面机器学习》姊妹篇。Hulu诚意出品,全面收录135道算法面试题。一线大厂算法工程师合力创作,直击面试要点。从算法与模型到多领域应用,全方位解读深度学习。诚意推荐吴军/《浪潮之巅》《数学之美》作者华先胜/阿里巴巴达摩院人工智能中心主任,IEEEFellow李沐/AWS首席科学家,《动手学深度学习》作者孙茂松/清华大学人工智能研究院常务副院长本书适合相关专业的在校学生检查和加强对所学知识点的掌握程度,求职者快速复习和补充相关的深度学习知识,以及算法工程师作为工具书随时参阅。此外,非相关专业、但对人工智能或深度学习感兴趣的研究人员,也可以通过本书大致了解一些热门的人工智能应用、深度学习模型背后的核心算法及其思想。
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深度学习之摄影图像处理:核心算法与案例精粹
言有三
本书内容涉及摄影学、计算机视觉、深度学习3个领域,系统地介绍了计算机视觉在图像质量和摄影学各个领域的核心算法和应用,包括传统的图像处理算法和深度学习核心算法。本书理论知识体系完备,同时提供大量实例,供读者实战演练。本书融合摄影学和计算机视觉的内容,覆盖面非常广。第1章简单介绍摄影的历史、摄影与图像的基本概念和摄影中的许多基本技巧。从第2章开始,本书对摄影学中图像处理算法的各个重要方向进行介绍,包括
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机器学习实战
[美]PeterHarrington
《机器学习实战》面向日常任务的高效实战内容,介绍并实现机器学习的主流算法。
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机器学习基础
编著
近年来人工智能技术蓬勃发展,人工智能正在改变我们的生活。为了让读者在不需要掌握太多数学和计算机科学知识的情况下,能够快速上手,使用Python语言实现常用的机器学习算法,并解决一些实际的问题,我们策划并出版本书。本书共14章,内容涵盖基本的机器学习概念和环境搭建,目前各个领域中的热门算法,以及数据预处理、模型评估和文本数据分析等。希望本书可以让读者轻松入门,在动手实践的过程中找到乐趣。本书可以作为
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机器学习实战
编著
本书共11章,从推荐系统的发展历史、基本构成开始,依次剖析推荐系统的内容召回、协同过滤召回、深度学习召回中具有代表性的模型;再从经典排序模型到基于深度学习的排序,顺势介绍会话推荐、强化学习推荐及工业级推荐,搭建了完整的推荐系统技术体系,这是一个由浅入深的系统学习过程。
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实用机器学习
孙亮 黄倩
大数据时代为机器学习的应用提供了广阔的空间,各行各业涉及数据分析的工作都需要使用机器学习算法。本书围绕实际数据分析的流程展开,着重介绍数据探索、数据预处理和常用的机器学习算法模型。本书从解决实际问题的角度出发,介绍回归算法、分类算法、推荐算法、排序算法和集成学习算法。在介绍每种机器学习算法模型时,书中不但阐述基本原理,而且讨论模型的评价与选择。为方便读者学习各种算法,本书介绍了R语言中相应的软件包
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Python机器学习
郭羽含 陈虹 肖成龙 主编
《Python机器学习》从实用的角度出发,整合Python语言基础、数据分析与可视化、机器学习常用算法等知识。内容从*基本的Python编程基础入手,由浅入深、循序渐进地讲授NumPy库和Matplotlib库,以及复杂的机器学习基本理论和算法,并突出知识的实用性和可操作性。《Python机器学习》力求以浅显的语言讲解复杂的知识,以直观的案例辅助读者理解,并以图表形式展示代码和运行结果,配合习题巩
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数据结构与算法详解
陈锐
本书旨在讲解数据结构和算法的核心知识。本书主要内容包括线性表、栈、队列、串、数组、广义表、树、图、查找算法、排序算法、递推算法、递归算法、枚举算法、贪心算法、回溯算法、数值算法和实用算法等。本书适合计算机专业的学生、软件开发专业人员等阅读。
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Python编程入门与算法进阶
中国电子学会
Python简单易学,是一种非常适合零基础编程人员学习算法与编程的高级程序设计语言。本书是中国电子学会全国青少年软件编程等级考试Python编程一至四级的指定用书,基于Python自带的集成开发工具IDLE3.5.2版本,对应每级考试要求讲解知识要点。对于广大青少年学习者,本书能够指导他们了解并掌握Python语言编程技巧,培养他们用Python语言编程解决生活中实际问题的能力。
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