內(nèi)容簡(jiǎn)介本書(shū)圍繞機(jī)器學(xué)習(xí)算法中涉及的概率統(tǒng)計(jì)知識(shí)展開(kāi)介紹,沿著概率思想、變量分布、參數(shù)估計(jì)、隨機(jī)過(guò)程和統(tǒng)計(jì)推斷的知識(shí)主線進(jìn)行講解,結(jié)合數(shù)學(xué)的本質(zhì)內(nèi)涵,用淺顯易懂的語(yǔ)言講透深刻的數(shù)學(xué)思想,幫助讀者構(gòu)建理論體系。同時(shí),作者在講解的過(guò)程中注重應(yīng)用場(chǎng)景的延伸,并利用Python工具無(wú)縫對(duì)接工程應(yīng)用,幫助讀者學(xué)以致用。?全書(shū)共5
本書(shū)通過(guò)講解監(jiān)督學(xué)習(xí)的兩大支柱——回歸和分類——將機(jī)器學(xué)習(xí)納入統(tǒng)一視角展開(kāi)討論。書(shū)中首先討論基礎(chǔ)知識(shí),包括均方、*小二乘和*大似然方法、嶺回歸、貝葉斯決策理論分類、邏輯回歸和決策樹(shù)。然后介紹新近的技術(shù),包括稀疏建模方法,再生核希爾伯特空間中的學(xué)習(xí)、支持向量機(jī)中的學(xué)習(xí)、關(guān)注EM算法的貝葉斯推理及其近似推理變分版本、蒙特卡
據(jù)聯(lián)合國(guó)預(yù)測(cè),2050年全球?qū)⑦_(dá)到100億人口。本書(shū)認(rèn)為,地球養(yǎng)活100億人口是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn),人類將面臨“FEW”困境!癋EW”是食物(Food)、能源(Energy)、水(Water)三個(gè)英文單詞的首字母縮寫(xiě),是人類生存與發(fā)展不可或缺的基礎(chǔ)性資源。然而,隨著地球上人口的增長(zhǎng),食物安全、淡水資源短缺、化石能源枯竭等
語(yǔ)言智能處理一直是人工智能領(lǐng)域的重要研究方向之一。本書(shū)按照研究歷程與現(xiàn)狀、關(guān)鍵技術(shù)與方法、發(fā)展趨勢(shì)與展望的基本脈絡(luò),重點(diǎn)介紹了語(yǔ)言智能處理中的語(yǔ)言模型與知識(shí)表示、語(yǔ)言分析技術(shù)、語(yǔ)言情感分類、自然語(yǔ)言生成技術(shù)、自動(dòng)問(wèn)答與人機(jī)對(duì)話、機(jī)器翻譯、信息檢索與信息推薦等主題。本書(shū)所描述的內(nèi)容涉及人們?nèi)粘I钪械恼鎸?shí)應(yīng)用場(chǎng)景,理論與
本書(shū)對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)的核心方法,進(jìn)行了深入而詳細(xì)的介紹,并特別關(guān)注各學(xué)科*常用的算法。*特色在于力圖以生動(dòng)的語(yǔ)言、較多的插圖與大量的實(shí)例來(lái)直觀地解釋機(jī)器學(xué)習(xí)的原理。同時(shí),結(jié)合流行的R語(yǔ)言,及時(shí)地介紹相應(yīng)的軟件操作與經(jīng)典案例,為讀者提供一站式服務(wù)。本書(shū)還提供詳盡的數(shù)學(xué)推導(dǎo),盡量避免跳躍,并輔以直觀的文字解釋。對(duì)于看似復(fù)雜的機(jī)
《寫(xiě)給新手的深度學(xué)習(xí)——用Python學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和反向傳播》一書(shū)以Python為基礎(chǔ),不借助TensorFlow、PyTorch等任何框架,以淺顯易懂的語(yǔ)言,結(jié)合大量圖示,對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、AI相關(guān)技術(shù)中的通用技能進(jìn)行了解說(shuō)。主要內(nèi)容包括深度學(xué)習(xí)的概念,Python基礎(chǔ),深度學(xué)習(xí)必備數(shù)學(xué)知識(shí),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)及編程
本書(shū)分為“基礎(chǔ)篇”與“應(yīng)用篇”兩部分,共16章。“基礎(chǔ)篇”從人工智能背景、機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)的發(fā)展開(kāi)始介紹,通俗易懂地講解深度學(xué)習(xí)的相關(guān)術(shù)語(yǔ)與算法,詳細(xì)介紹了多種操作系統(tǒng)中實(shí)驗(yàn)環(huán)境的安裝部署!皯(yīng)用篇”從簡(jiǎn)單的視覺(jué)入門基礎(chǔ)MNIST手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別、CIFAR一10照片圖像物體識(shí)別等入手,到復(fù)雜的多層感知器預(yù)測(cè)泰坦尼克號(hào)上
《人工智能導(dǎo)論(第5版)》是一本基礎(chǔ)性強(qiáng)、可讀性好、適合講授的人工智能教材。作者希望讀者通過(guò)學(xué)習(xí)該書(shū),能夠掌握人工智能的基本知識(shí),并能了解人工智能研究的一些前沿內(nèi)容,為進(jìn)一步學(xué)習(xí)人工智能理論與應(yīng)用奠定基礎(chǔ)。全書(shū)共11章。第1章緒論;第2章知識(shí)表示與知識(shí)圖譜;第3章確定性推理方法;第4章不確定性推理方法;第5章搜索求解策
算法是人工智能技術(shù)的核心,大自然是人工智能算法的重要靈感來(lái)源。本書(shū)介紹了受到基因、鳥(niǎo)類、螞蟻、細(xì)胞和樹(shù)影響的算法,這些算法為多種類型的人工智能場(chǎng)景提供了實(shí)際解決方法。全書(shū)共10章,涉及種群、交叉和突變、遺傳算法、物種形成、粒子群優(yōu)化、蟻群優(yōu)化、細(xì)胞自動(dòng)機(jī)、人工生命和建模等問(wèn)題。書(shū)中所有算法均配以具體的數(shù)值計(jì)算來(lái)進(jìn)行講解
本書(shū)從介紹深度學(xué)習(xí)和重要入門知識(shí)入手,通過(guò)范例講解TensorFlow的應(yīng)用開(kāi)發(fā)。本書(shū)文字清晰、嚴(yán)謹(jǐn),并輔以簡(jiǎn)潔明了的插圖說(shuō)明,同時(shí)提供步驟細(xì)致的范例程序教學(xué),讓讀者可以輕松理解并掌握深度學(xué)習(xí)原理和TensorFlow開(kāi)發(fā)方法。本書(shū)分為12章,內(nèi)容包括:環(huán)境安裝、TensorFlow2.0介紹、回歸問(wèn)題、二分類問(wèn)題、多