人工智能算法基础在线阅读
会员

人工智能算法基础

计算机网络人工智能

更新时间:2025-04-09 19:07:24 最新章节:附录

立即阅读
加书架
下载
听书

书籍简介

本书分为4章,共20章。其中第1篇为基础算法篇,从第1章到第9章,讲述排序、查找、线性结构、树、散列、图、堆栈等基本数据结构算法;第2篇为机器学习算法篇,从第10章到第14章,讲述分类算法、回归算法、聚类算法、降维算法和集成学习算法;第3篇为强化学习算法篇,从第15章到第16章,讲述基于价值的强化学习算法和基于策略的强化学习算法;第4篇为深度学习算法篇,从第17章到第19章,讲述神经网络模型算法、循环神经网络算法和卷积神经网络算法等内容。
品牌:北大出版社
上架时间:2022-03-01 00:00:00
出版社:北京大学出版社
本书数字版权由北大出版社提供,并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行

最新章节

唐宇迪 史卫亚 罗召勇 李琳 侯惠芳编著
主页

最新上架

  • 会员
    本书共分为10章,从ChatGPT的基本知识、技术原理和应用场景出发,探讨了如何运用ChatGPT提升职场竞争力。
    朱宁计算机11.4万字
  • 会员
    本书从空间信息处理角度出发,将人工智能领域的理论研究与专业实践相结合,完整介绍人工智能方法及其在空间信息处理中的应用,不仅涵盖人工智能领域的基础概念与基本方法,而且探讨知识图谱、计算智能、新兴机器学习、深度学习等前沿技术,同时介绍人工智能在地理文本大数据、遥感影像、激光点云等空间信息处理中的应用实例,具有较强的代表性和启发性。本书可以作为高等院校空间信息与数字技术、遥感科学与技术等专业高年级本科生
    罗欣 侯卫民 许文波编著计算机23.8万字
  • 会员
    本书配套周志华教授所著的《机器学习》教材,通过大量习题考查读者对机器学习相关知识点的理解与掌握。全书分为两个部分:第一部分习题对应《机器学习》第1~10章的内容,包括绪论、模型评估与选择、线性模型、决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习;第二部分包含6章应用专题,通过综合题的形式对知识点进行多角度考查,包括线性模型的优化与复用、面向类别不平衡数据的分类、神经网络
    叶翰嘉 詹德川计算机19.3万字
  • 本书是一本深度探讨大模型在低算力环境下实现迁移与微调的实践指南,并深入讲解了大模型的部署与优化策略。书中结合多个垂直领域的应用场景,从理论到技术实现,全程详尽讲解了如何应对大模型在行业落地中的技术挑战,帮助读者逐步掌握大模型的迁移与微调核心技术。无论你是大模型开发者、人工智能研究人员,还是对垂直领域AI应用感兴趣的行业专家,本书都将带你深入大模型的核心领域,提供从构建、优化到部署的全流程指导,助你
    程戈计算机13.7万字
  • 会员
    本书共分为8章,涵盖了从数据分析基础知识、常见的统计学方法到使用ChatGPT进行数据准备、数据清洗、数据特征提取、数据可视化、回归分析与预测建模、分类与聚类分析,以及深度学习和大数据分析等全面的内容。
    朱宁计算机10.7万字
  • 会员
    本书共14章,主要内容包括探索性数据分析、有监督学习(线性回归、SVM、决策树等)、无监督学习(降维、聚类等),以及深度学习的基础原理和应用等。
    段小手计算机18万字
  • 会员
    本书围绕“公平、隐私与保障、可靠与安全、包容、负责、透明”六个人工智能需要遵循的原则,诠释当代青少年对负责任的人工智能的认识和思考。
    王岭主编计算机7.1万字
  • 会员
    本书主要从软件开发者的角度探讨如何构建和设计深度学习系统。作者首先描述一个典型的深度学习系统的整体,包括其主要组件以及它们之间的连接方式,然后在各个单独的章节中深入探讨这些主要组件。对于具体介绍的章节,会在开始时讨论需求,接着介绍设计原则和示例服务/代码,并评估开源解决方案。通过阅读本书,读者将能够了解深度学习系统的工作原理,以及如何开发每个组件。本书的主要读者对象是想要从事深度学习平台工作或将一
    (美)王迟 (美)司徒杰鹏计算机18.1万字
  • 会员
    本书介绍提示工程的基本概念和实践,旨在帮助读者了解如何构建高质量的提示内容。内容包括:认识大语言模型、ChatGPT应用体验、ChatGPTAPI、PythonChatGPTAPI库、提示工程、提示类型、基于提示工程应用Python数据分析等。
    兰一杰 于辉计算机14万字