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《人工智能算法(卷1):基础算法》

AI算法入门教程书籍,实例讲解人工智能基础算法

编辑推荐

欲建高楼,必重基础。《人工智能算法(卷1):基础算法》本书讲授诸如维度法、距离度量算法、聚类算法、误差计算、爬山算法、模拟退火算法、Nelder-Mead算法和线性回归算法等人工智能基础算法。书中所有算法均配以具体的数值计算示例。

《人工智能算法》系列图书的目标读者是那些没有良好数学基础,又对人工智能感兴趣的人。本书读者只需具有基本的大学代数和计算机编程知识,任何超出这个范围的内容都会在书中详细说明。本书为读者提供配套的示例程序代码, 当前已有Java、C#、R、C/C++和Python的语言版本,还有社区支持维护的Scala语言版本。

内容简介

算法是人工智能技术的核心。《人工智能算法(卷1):基础算法》这本书介绍了人工智能的基础算法,全书共10 章,涉及维度法、距离度量算法、K 均值聚类算法、误差计算、爬山算法、模拟退火算法、Nelder-Mead 算法和线性回归算法等。《人工智能算法(卷1):基础算法》书中所有算法均配以具体的数值计算来进行讲解,读者可以自行尝试。每章都配有程序示例,GitHub 上有多种语言版本的示例代码可供下载。

《人工智能算法(卷1):基础算法》这本书适合作为人工智能入门读者以及对人工智能算法感兴趣的读者阅读参考。

作者简介

杰弗瑞·希顿(Jeffery Heaton)

既是一位活跃的技术博主、开源贡献者,也是十多本图书的作者。他的专业领域包括数据科学、预测建模、数据挖掘、大数据、商务智能和人工智能等。他拥有华盛顿大学信息管理学硕士学位,是IEEE的高级会员、Sun认证Java程序员、开源机器学习框架Encog的首席开发人员。

推荐阅读:

《人工智能算法》系列图书

《人工智能算法(卷1):基础算法》ISBN:9787115523402
《人工智能算法(卷2):受大自然启发的算法》ISBN:9787115544315
《人工智能算法(卷3):深度学习和神经网络》ISBN:9787115544315

《人工智能算法(卷1):基础算法》
AI算法入门教程书籍,实例讲解人工智能基础算法
《人工智能算法(卷2):受大自然启发的算法》
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《人工智能算法(卷3):深度学习和神经网络》
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