机器学习与深度学习（基于Python实现）

图书标准信息

• 作者 [日]小高知宏
• 出版社 水利水电出版社
• 出版时间 2023-08
• 版次 1
• ISBN 9787522616025
• 定价 79.80元
• 装帧 其他
• 开本 32开
• 纸张 胶版纸
• 页数 166页
• 字数 186.000千字

【内容简介】

本书用 Python 对人工智能机器学习中的相关知识进行了算法实现，并以这些知识为背景解释了什么是深度学习。具体内容包括初识机器学习、机器学习基础、强化学习、群智能与优化方法、神经网络和深度学习。因为没有使用 TensorFlow、PyTorch 等程序库，仅使用Python 直接实现机器学习与深度学习的相关算法，可以让读者更好地理解和掌握机器学习与深度学习的工作原理和技术本质。
  本书是一本使用 Python 进行机器学习和深度学习的人工智能教材，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机器学习·深度学习技术感兴趣的程序员参考学习。

【作者简介】

[日]小高知宏

1983年早稻田大学理工学院毕业

1990年完成早稻田大学理工科研究生院的后期课程、获得工学博士学位

同年在九州大学医学部附属病院担任助理

1993年在福井大学工学部信息科学系任副教授

1999年在福井大学工学部智能系统工程系任副教授

2004年至今在福井大学大学院工学研究科任教授曾出版了计算机系统、计算机网络、人工智能·机器学习·深度学习、计算机科学、自然语言处理、强化学习等20多本计算机相关的技术类图书，在日本均有不错的销量。

【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 强化学的具体方法

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

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