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内容简介
人工智能是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支，是一门研究机器智能的学科，人工智能的核心技术是机器学习算法，尤其是深度学习算法，自从21世纪初获得突破研究进展之后，机器学习算法已经成为各研究领域的热门话题。本书系统地讲解了人工智能与机器学理论与方法，内括绪论、机器学习经典算法、降维算法、神经网络与深度学习、蒙特卡罗方法、生成对抗网络、强化学习、集成系统、机器学应用、人工智能的应用。本书内容广泛，概念清晰，是一本值得学著作，可供相关人员参考使用。
目录
目录
第1章 绪论
1.1什么是人工智能与机器学习
1.2机器学习和人工智能的关系
1.3大数据与机器学关系
1.4人工智能与机器学新前沿
第2章机器学习经典算法
2.pan style="font-family:宋体">朴素贝叶斯
2.2K
2.3决策树
2.4支持向量机
第3章降维算法
3.pan style="font-family:宋体">特征选择法
3.2主成分分析法
3.3主成分分析的核方法
3.4线判别分析法
3.5因素分析
3.6独立成分分析
3.7局部线嵌入
3.8自编码器
3.9 ISOMAP算法
第4章神经网络与深度学习
4.pan style="font-family:宋体">神经网络
4.2卷积神经网络
4.3循环神经网络
4.4长短期记忆单元
4.5深度信念网络和受限玻耳兹曼机
第5章蒙特卡罗方法
5.pan style="font-family:宋体">采样和蒙特卡罗方法
5.2马尔可夫链蒙特卡罗方法
5.3Gibbs采样
5.4不同的峰值之间的混合
5.5蒙特卡罗树搜索的特征
第6章生成对抗网络
6.pan style="font-family:宋体">生成对抗网络的概述
6.2生成对抗网络原理
6.3 GAN的实际应用
6.4GAN的缺陷：梯度的消失
6.5深度卷积生成对抗网络
6.6其他改进的生成对抗网络
6.7GAN的未来
第7章强化学习
7.pan style="font-family:宋体">强化学习模型及基本要素
7.2马尔可夫决策过程
7.3模型已知的强化学习
7.4模型未知的强化学习
7.5深度强化学习
第8章 集成系统
8.pan style="font-family:宋体">集成学习
8.2第9章机器学应用
9.pan style="font-family:宋体">机器学习算法在机器视觉领域的应用
9.2机器学习算法在物联网的应用
9.3机器学习算法在其他领域的应用
第10章人工智能的应用
10.pan style="font-family:宋体">人工智能在金融领域的应用
10.2人工智能在教育领域的应用
10.4人工智能在领域的应用
10.4人工智能在人脸和声音识别中的应用
10.5人工智能在中国农业发展中的应用
参考文献
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