机械工业出版社智能系统与技术丛书机器学习与深度学习:通过C语言模拟

本书特色

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本书以非常容易理解的方式解说了人工智能研究中机器学习的各领域知识，以这些知识为前提，说明了深度学习是什么,以及相关学习方法。本书不是单纯地罗列概念，而是通过适当介绍具体处理流程和程序示例，来具体化地、易于理解地介绍这些技术到底是什么。

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内容简介

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本书以很好容易理解的方式解说了人工智能研究中机器学习的各领域知识，以这些知识为前提，说明了深度学习是什么,以及相关学习方法。本书不是单纯地罗列概念，而是通过适当介绍具体处理流程和程序示例，来具体化地、易于理解地介绍这些技术到底是什么。

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目录

CONTENTS前言第1章　机器学习11.1　什么是机器学习11.1.1　深度学习的成果11.1.2　学习、机器学习和深度学习61.1.3　机器学习的分类91.1.4　直至深度学习的机器学习历史151.2　关于本书例题程序的执行环境251.2.1　程序执行的流程251.2.2　程序执行的实际情况27第2章　机器学习基础312.1　归纳学习312.1.1　演绎学习和归纳学习312.1.2　归纳学习的例题—股票价格的预测322.1.3　基于归纳学习的股价预测程序372.2　强化学习462.2.1　什么是强化学习462.2.2　Q学习—强化学习的具体方法482.2.3　强化学习的例题—走迷宫知识的学习532.2.4　强化学习程序的实现56第3章　群体智能与演化方法653.1　群体智能653.1.1　粒子群*优化方法653.1.2　蚁群*优化方法673.1.3　蚁群*优化方法的实现703.2　演化方法813.2.1　什么是演化方法813.2.2　基于遗传算法的知识获取84第4章　神经网络1014.1　神经网络基础1014.1.1　人工神经元模型1014.1.2　神经网络与学习1054.1.3　神经网络的种类1074.1.4　人工神经元的计算方法1084.1.5　神经网络的计算方法1154.2　基于反向传播的神经网络的学习1214.2.1　感知机的学习过程1214.2.2　反向传播的处理过程1234.2.3　反向传播的实现125第5章　深度学习1395.1　什么是深度学习1395.1.1　传统神经网络的局限和深度学习的思路1395.1.2　卷积神经网络1425.1.3　自编码器的学习方法1455.2　深度学习的实现1475.2.1　卷积运算的实现1485.2.2　卷积神经网络的实现1565.2.3　自编码器的实现170附录A　生成行李的重量和价值的程序183附录B　通过全搜索求解背包问题的程序185参考文献189

封面

书名:机械工业出版社智能系统与技术丛书机器学习与深度学习:通过C语言模拟

作者:小高知宏

页数:190

定价:¥59.0

出版社:机械工业出版社

出版日期:2017-05-01

ISBN:9787111599944

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