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人工智能算法(Python语言版)

人工智能算法(Python语言版)

  • 字数: 397000
  • 装帧: 平装
  • 出版社: 清华大学出版社
  • 出版日期: 2022-09-01
  • 商品条码: 9787302608301
  • 版次: 11
  • 开本: 16开
  • 页数: 260
  • 出版年份: 2022
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精选
编辑推荐
"内容系统全面。以“经典计算机算法-数据挖掘算法-深度学习算法”为主线,算法伪代码与Python程序示例相结合,提供人工智能算法“思想-伪码-分析-实现”四位一体的学习框架。 配套资源丰富。每章基于一个典型案例或经典问题介绍各类算法,给出问题背景、算法伪码和程序示例,匹配了可供读者免费使用的在线编程平台和案例库,也可下载相关资源。 读者覆盖面广。本书为本科生和研究生人工智能算法课程提供教材,教师可根据学生类别、学习目标、课程性质、学分设置等选择不同章节开展教学,也可供相关领域研究和开发人员参考。 "
内容简介
本书以“经典计算机算法—数据挖掘算法—深度学习算法”为主线,将人工智能算法与Python程序示例相结合,开发了基于Git的在线编程平台和案例库,旨在构建人工智能算法“思想—伪码—分析—实现”四位一体的知识传递和学习框架。各章基于一个经典问题或典型例子介绍各类算法,给出问题背景、算法伪码和程序示例,注重算法设计与分析理念的传递。本书分基础篇、提高篇和新技术篇:基础篇(第1~7章)以分治法、减治法、贪心法、动态规划法、回溯法、分支限界法为代表,介绍经典计算机算法;经典篇(第8~13章)以分类、聚类、异常检测、频繁模式挖掘、链接分析和概率推理算法为代表,介绍数据挖掘算法;新技术篇(第14~18章)以降维、目标检测、问答系统、图分析算法为代表,介绍深度学习算法。本书内容的学习,需读者具有计算机程序设计和数据结构的基础知识,以及使用开源平台的基本能力。本书可作为计算机和电子信息类相关专业本科生、研究生、职校生的算法、人工智能或机器学习等相关课程的教材或主要参考书,也可作为人工智能相关领域研究和开发人员的参考书。教师可根据学生类别、课程性质、学分设置和学习目标等选择不同篇(或章)进行讲解。
目录
基础篇经典计算机算法
第1章算法设计与分析基础
1.1概述
1.2算法的基本概念
1.3算法效率分析
1.3.1渐进时间的概念
1.3.2渐进时间的符号
1.3.3渐进符号的性质
1.4算法的最坏和平均情况分析
1.5算法运行时间估计
1.6小结
习题
第2章分治法
2.1分治法概述
2.2合并排序
2.3Python程序示例
2.4小结
习题
第3章减治法
3.1减治法概述
3.2拓扑排序
3.3Python程序示例
3.4小结
习题
第4章贪心法
4.1贪心法概述
4.2哈夫曼编码
4.2.1前缀码
4.2.2算法步骤
4.2.3算法正确性证明
4.3Python程序示例
4.4小结
习题
第5章动态规划法
5.1动态规划概述
5.20-1背包问题
5.2.1很优子结构性质
5.2.2递推式
5.2.3算法步骤
5.3Python程序示例
5.4小结
习题
第6章回溯法
6.1回溯法概述
6.2n-后问题的回溯算法
6.2.1问题描述
6.2.2算法步骤
6.3Python程序示例
6.4小结
习题
第7章分支限界法
7.1分支限界法概述
7.20-1背包问题的分支限界算法
7.2.1广度优先搜索分支限界算法
……
提高篇数据挖掘算法
新技术篇深度学习算法
附录A在线编程平台和案例库使用指南
参考文献

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