演化學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)中解決復(fù)雜優(yōu)化問題的重要方法，此前一直因?yàn)槔碚撝�撐不足未得到�?yīng)有重視。本書將介紹作者團(tuán)隊(duì)近幾年在演化學(xué)習(xí)理論和算法方面取得的重要進(jìn)展，彌補(bǔ)上述缺憾。本書內(nèi)容主要分四部分，第一部分簡要介紹演化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識；第二部分講述演化算法中用于分析運(yùn)行時和近似性能的通用理論工具；第三部分講解關(guān)于演化優(yōu)化中主要因素

本書以數(shù)據(jù)驅(qū)動的數(shù)學(xué)問題研究為核心，是一部由研究工作構(gòu)成的原創(chuàng)著作。全書共分7章，按三個模塊劃分：第一個模塊是研究背景和框架介紹，即第1章緒論，這是本書主題內(nèi)容的一個導(dǎo)論；第二個模塊是粒度空間的基礎(chǔ)理論及模型，由第2～5章組成，其中涉及粒度空間的基本理論，結(jié)構(gòu)聚類特征與融合，以及聚類結(jié)構(gòu)分析理論等研究；第三個模塊是粒度

本書從概念和數(shù)學(xué)原理上對人工智能所涉及的數(shù)據(jù)處理常用算法、圖像識別、語音識別、自然語言處理、深度學(xué)習(xí)幾個主要方面進(jìn)行了闡述，并以Python為主要工具進(jìn)行了相應(yīng)的編程實(shí)踐，以使讀者對人工智能相關(guān)技術(shù)有更直觀和深入的理解。此外，本書也用幾個獨(dú)立的章節(jié)從原理和實(shí)踐上介紹了量子計(jì)算、區(qū)塊鏈技術(shù)、并行計(jì)算、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等與人工智能

《人工智能簡史》全面講述人工智能的發(fā)展史，幾乎覆蓋人工智能學(xué)科的所有領(lǐng)域，包括人工智能的起源、自動定理證明、專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自然語言處理、遺傳算法、深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、超級智能、哲學(xué)問題和未來趨勢等，以宏闊的視野和生動的語言，對人工智能進(jìn)行了全面回顧和深度點(diǎn)評。 第2版中每章都有新增內(nèi)容，并增加了全新的第13章，

本書以TensorFlow2深度學(xué)習(xí)的常用技術(shù)與真實(shí)案例相結(jié)合的方式,深入淺出介紹TensorFlow2深度學(xué)習(xí)的重要內(nèi)容。全書共7章,內(nèi)容包括深度學(xué)習(xí)入門、TensorFlow2快速入門、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理及實(shí)現(xiàn)、基于CNN的門牌號識別、基于LSTM的語音識別、基于CycleGAN的圖像風(fēng)格轉(zhuǎn)換等技術(shù),以及如何使用Ti

《數(shù)字媒體交互設(shè)計(jì)原理與方法》通過豐富的案例，系統(tǒng)地講解了數(shù)字媒體交互設(shè)計(jì)的基本原理和方法。本書共7章，主要講解了數(shù)字媒體交互設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)知識、用戶體驗(yàn)、用戶研究方法，以及設(shè)計(jì)流程、設(shè)計(jì)工具和設(shè)計(jì)法則，由淺入深地帶領(lǐng)讀者逐步加深對數(shù)字媒體交互設(shè)計(jì)的認(rèn)知，提升自身工作能力。本書每一章的章末都附有同步模擬題及作業(yè)，以幫助讀者

機(jī)器學(xué)習(xí)是計(jì)算機(jī)科學(xué)與人工智能的重要分支領(lǐng)域.本書作為該領(lǐng)域的入門教材，在內(nèi)容上盡可能涵蓋機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識的各方面.全書共16章，大致分為3個部分：第1部分（第1～3章）介紹機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識；第2部分（第4～10章）討論一些經(jīng)典而常用的機(jī)器學(xué)習(xí)方法（決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、貝葉斯分類器、集成學(xué)習(xí)、聚類、降維與度

本書主要內(nèi)容包括機(jī)器學(xué)習(xí)介紹，NumPy、Pandas、SciPy庫、Matplotlib（可視化）四個基礎(chǔ)模塊，Scikit-learn算法、模型、擬合、過擬合、欠擬合、模型性能度量指標(biāo)、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、非線性轉(zhuǎn)換、離散化，以及特征抽取和降維的各種方法，包括特征哈希、文本特征抽取、特征聚合等。全書通過實(shí)用范例和圖解形式講

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本書的目標(biāo)，是讓非機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域甚至非計(jì)算機(jī)專業(yè)出身但有學(xué)習(xí)需求的人，輕松地掌握機(jī)器學(xué)習(xí)的基本知識，從而擁有相關(guān)的實(shí)戰(zhàn)能力。本書通過AI“小白”小冰拜師程序員咖哥學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的對話展開，內(nèi)容輕松，實(shí)戰(zhàn)性強(qiáng)，主要包括機(jī)器學(xué)習(xí)快速上手路徑、數(shù)學(xué)和Python基礎(chǔ)知識、機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)算法（線性回歸和邏輯回歸）、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積