机器学与深度学(基于python实现) 人工智能 ()小高知宏 新华正版
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作者()小高知宏
出版社中国水利水电出版社
ISBN9787522616025
出版时间2023-06
版次1
装帧平装
开本32开
字数186千字
定价79.8元
货号xhwx_1203015452
上书时间2023-08-30
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目录：
章机器学是什么1.1什么是机器学1.1.1深度学的成果1.1.2学与机器学、深度学1.1.3机器学的分类1.1.4机器学走向深度学的历史1.2本书例题关于方块的执行环境1.2.1程序执行前的流程1.2.2程序执行的实际情况第2章机器学的基础2.1归纳学2.1.1 演绎学与归纳学2.1.2归纳学例题一股价的预测2.1.3基于归纳学的股价预测程序2.2 强化学2.2.1什么是强化学2.2.2 强化学的具体方2.2.3设定强化学的例题走出迷宫学知识2.2.4通过强化学的程序实现第3章群体智能与进化方3.1群智能3.1.1粒子群优化3.1.2蚂蚁群体优化3.1.3蚂蚁群体优化的实际3.2进化方3.2.1进化方是3.2.2遗传算获得的知识第4章神经网4.1神经网络的基础4.1.1人工神经元的模型4.1.2神经网路和学4.1.3神经网路的种类4.1.4人工神经元的计算方4.1.5神经网路的计算方4.2基于反向传播的神经网络的学4.2.1感知器的学过程4.2.2反向传播的处理过程4.2.3反向传播的实际情况第5章深度学5.1深度学5.1.1现有的网路学的局限和深层的想5.1.2卷积神经网路5.1.3自我编码器使用学方5.2深度学的实际5.2.1卷积运算的实现5.2.2卷积神经网路的实现5.2.3自编码器的实现
内容简介：
机器学与深度学(基于python实现)一书使用python对人工智能机器学中的相关知识进行了算实现，并以这些知识为背景解释了什么是深度学。具体内容包括初识机器学、机器学基础、群智能与优化方、神经网络和深度学。因为没有使用tensorflow、pytorch等任何程序库，仅使用python直接实现机器学与深度学的相关算，可以让读者更好地理解和掌握机器学与深度学的算和技术本质。机器学与深度学(基于pvthon实现)语言通俗易懂，代码示例丰富。非常适合大中专院校计算机、人工智能相关专业学生以及所有对人工智能技术感兴趣的程序员参学。
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