"本书从强化学习最基本的概念开始介绍,将介绍基础的分析工具,包括贝尔曼公式和贝尔曼最优公式,然后推广到基于模型的和无模型的强化学习算法,最后推广到基于函数逼近的强化学习方法。本书强调从数学的角度引入概念、分析问题、分析算法,并不强调算法的编程实现。本书不要求读者具备任何关于强化学习的知识背景,仅要求读者具备一定的概率论
"本书以案例为载体,介绍了目前机器学习的部分主流算法及其应用,简要概括部分主流算法的基本原理,详细说明应用算法过程中需要注意的问题,通过实际案例的解析使学生更好地掌握主流算法。全书共四部分。第一部分(第1章)为理论基础,着重介绍机器学习的发展及主流应用,还详细介绍了本书中全部案例运行环境的搭建方法。第二部分(第2~7章
本书阐述了经典控制理论的基本概念、原理和自动控制系统的各种分析方法,主要内容包括线性连续系统与离散系统的时域和频域理论,如系统的动态性能、静态性能、稳定性的分析和各种设计方法的运用等。本书从基本概念、基本分析方法入手,结合生产和生活中的实例,以时域分析方法为主线,时域分析和频域分析并进,在严谨的数学推导的基础上,利用直
本书将介绍如何将早期AI的实用性与深度学习能力和工业控制技术结合起来,在现实世界中做出稳健的决策。作者使用具体的例子、最基本的理论和经过验证的架构框架,展示了如何教授自主AI明确的技能和策略。读者将了解何时以及如何使用和组合各种AI架构设计模式,以及如何设计高级AI,而无须操作神经网络或机器学习算法。
本书共分为三个部分,分别为理论基础、实验和案例。这三个部分层层递进,介绍深度学习的基础知识与常用方法,全面细致地提供了深度学习的原理和在深度学习框架下的实践步骤。第一部分主要通过7个章节来介绍深度学习的基础知识,包括深度学习在不同领域的应用,不同深度学习框架的对比,以及机器学习、神经网络等方面的讲解。第二部分主要包括常
本书是根据全国高等教育自学考试指导委员会最新制定的《2024年7月(本)自学考试大纲》,为参加高等教育自学考试的考生编写的教材。编写过程中,本书参考了国内外目前比较经典的教材,并结合编者多年来从事相关课程的教学心得,以及编写教材的经验和体会,选材适当、叙述简洁且针对要点,符合自学考试的特点与要求。全书共分8章,内容有自
本书以鲲鹏智能计算为主线,共12章,分别为绪论、计算机与服务器、鲲鹏通用计算平台、鲲鹏openEuler操作系统、鲲鹏openGauss数据库、鲲鹏openLooKeng数据虚拟化引擎、鲲鹏云计算技术、鲲鹏应用迁移与开发、鲲鹏通用计算平台基础管理、openEuler操作系统及虚拟化应用实践、基于鲲鹏通用计算平台的Web
本书以团体标准《青少年编程能力等级第5部分:人工智能编程》(T/CERACU/AFCEC100.52022)(以下简称:人工智能编程能力等级标准)为依据,旨在引导青少年走进人工智能编程的世界,开启人工智能编程学习之门。本书共设4个单元,内容覆盖人工智能编程能力等级标准二级,共10个知识点。第1单元为人工智能的基础知识(
集成学习通过自动对比多个模型的输出,将输出结合起来,融合成强大的集成模型,得出最优结果。集成学习发挥集体智慧,结果更准确,克服了单一模型的局限性。这种创新方法能够综合多个视角的响应;即使在没有大规模数据集的情况下,也能给出可靠的预测结果。《集成学习实战》呈现同时应用多种机器学习方法的实用技巧。每章都列举一个独特案例(如
本书从初学者的角度出发,采用通俗易懂的语言、丰富多彩的实例,详细地讲解了物联网工程技术中需要掌握的基础知识和相关技术。全书分为4篇共13章,内容包括物联网的起源和发展;物联网在智能家居、智慧农业、智慧交通和智慧医疗等领域的关键技术及其应用;物联网的核心技术以及物联网工程领域涉及的一些基础技术。本书所有知识都结合了具体案