本书将数学理论与实例相结合,这些实例以最*先进的通用机器学习框架为基础,由Python实现,向读者介绍更复杂的算法。全书共25章,包括机器学习模型基础、损失函数和正则化、半监督学习导论、高级半监督分类、基于图的半监督学习、聚类和无监督学习模型、高级聚类和无监督学习模型、面向营销的聚类和无监督学习模型、广义线性模型和回归
神经计算的信息论方法 香农信息科学经典
机器学习的信息论方法 香农信息科学经典
本书是《Scikit-learn机器学习详解》(潘风文编著)的进阶篇,讲解了Sklearn(Scikit-learn)机器学习框架的各种高级应用技术,包括数据集导入工具、集成学习、模型选择和交叉验证、异常检测、管道、信号分解、模型持久化以及Sklearn系统高级配置。通过本书的学习,读者可快速掌握Sklearn框架的高
本书从语义匹配的角度解决搜索引擎和推荐系统的关键痛点,为构建解决语义匹配问题的深度学习模型提供了通用框架。第1章概述搜索和推荐中的语义匹配问题,以及近年来的研究进展。第2章介绍传统匹配模型,包括潜在空间模型。第3章介绍深度学习技术在构建匹配模型时的应用。第4章和第5章分别介绍用于搜索和推荐的深度匹配模型,并将当前的深度
本书讲解概率图模型的基本原理及其在机器学习、大数据建模、深度神经网络模型中的应用,并且从概率图模型的角度讲解机器学习算法、深度神经网络模型的概率原理,培养学生知其然,并知其所以然的思维方式,解决学生应用建模时仅局限于模型选型和调参的问题。本书内容丰富,将原理与实例相结合,数学与代码相结合,可作为高等院校的人工智能
本教材遵循案例教学模式进行课程教学设计,围绕人工智能应用案例展开,强调学科教学设计、主要研究内容、核心研究领域及前沿理论和技术等,内容涉及图像、视频、语音、文本和机器人。本教材覆盖人工智能(师范)专业入门必须掌握的知识,强调基础性和前沿性并重,理论和实验相统一,着力于师范生的课程设计能力、案例分析能力和动手实践能力的培
本书介绍了软件测试的基本概念、原理、基本方法及测试过程等内容,包括软件测试技术概述、静态测试、黑盒测试、白盒测试、集成测试、系统测试、测试报告管理、智能软件测试以及单元测试框架Junit、压力测试工具Jmeter的使用方法,同时还介绍了软件测试与质量保证等内容。本书为软件测试的基础教材,旨在让学生能够熟练地对实际软件进
本书主要从技术原理和技术应用两方面讲述人工智能技术。全书共12章,内容涵盖人工智能概述、人工智能软硬件、人工智能与数据、计算机视觉、语音识别、自然语言理解、知识推理、经典机器学习、深度学习与强化学习、自动驾驶、智能问答及人工智能伦理等。本书不仅可作为高等院校智能科学与技术、计算机科学、电子科学与技术、控制科学与工程等专
本书介绍了经典人工智能(逻辑或演绎推理)和现代人工智能(归纳学习和神经网络)之间的覆盖范围。分别阐述了三类方法:演绎推理方法:这些方法从预先定义的假设开始,并对其进行推理,以得出合乎逻辑的结论。底层方法包括搜索和基于逻辑的方法。这些方法在第1章到第5章中讨论。归纳学习方法:这些方法从例子开始,并使用统计方法来得出假设。