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音像人工智能算法基础唐宇迪 等 编
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第0章人工智能与算法10.1人工智能发展的水平20.2人工智能技术总览30.3算法在人工智能技术中的地位90.4学好算法能有哪些竞争优势10章排序算法121.1冒泡排序(BubbleSort)131.2直接插入排序(InsertSort)201.3直接选择排序(SelectSort)241.4升级版冒泡排序——快速排序(ickSort)261.5升级版插入排序——希尔排序(ShellSort)291.6升级版选择排序——堆排序(HeapSort)311.7归并排序(MergeSort)341.8基数排序(RadixSort)361.9应用:应该使用哪种排序算法401.10高手点拨421.11编程练习421.12面试真题42第2章查找算法432.1线查找(LineSearch)——傻瓜式查找442.2二分查找(BinarySearch)——排除另一半44.插值查找(InsertSearch)——预判位置452.4斐波那契查找(FibonacciSearch)——黄金分割法462.5树结构查找(TreeSearch)482.6散列查找(HashSearch)482.7应用:自实现indexOf函数492.8高手点拨492.9编程练习502.10面试真题50第3章字符串算法513.1朴素算法523.2KMP算法533.3Boyer-Moore算法553.4Rabin-Karp算法593.5Trie树593.6应用:AC自动机算法603.7高手点拨643.8编程练习653.9面试真题65第4章线结构664.1链表674.2栈724.3队列734.4应用:逆波兰计算器744.5高手点拨814.6编程练习824.7面试真题82第5章树结构835.1树结构概述845.2二叉树845.3线索二叉树905.4二叉查找树925.5K近邻算法与k-d树1115.6赫夫曼树1195.7多路查找树1345.7.1-树145.7.2B树1405.7.3B+树1405.8高手点拨1415.9编程练习1415.10面试真题142第6章堆结构1436.1二叉堆1446.2d-堆1446.3二项堆1456.4斐波那契堆1486.5左式堆1506.6斜堆1526.7应用:优先队列1526.8高手点拨1536.9编程练习1536.10面试真题153第7章散列结构1547.1散列概述1557.2散列函数的设计1567.3解决1577.4完美散列1607.5应用1617.6高手点拨1627.7编程练习1627.8面试真题162第8章图结构1638.1图结构概述1648.2图的存储1678.3图的搜索1708.4拓扑排序1738.5应用:修路问题1758.6高手点拨1788.7编程练习1798.8面试真题179第9章递归算法1809.1递归的概述1819.2应用:汉诺塔问题1839.3高手点拨1859.4编程练习1859.5面试真题1850章分类算法18610.1分类算法概述18710.2决策树19210.3支持向量机20710.4朴素贝叶斯算法210.5综合案例——基于SVM算法的癌症预测110.6高手点拨510.7编程练习10.8面试真题1章回归算法11.1回归算法概述11.2线回归算法11.3逻辑回归算法25111.4综合案例——欺诈检测25911.5高手点拨26411.6编程练习26611.7面试真题2672章聚类算法26812.1聚类算法概述26912.2K-means算法2701.K-means算法实践27612.4DBSCAN算法28412.5综合案例——图像分割29012.6高手点拨29212.7编程练习29312.8面试真题2943章降维算法29513.1降维算法概述29613.2主成分分析29613.3线判分析30613.4综合案例——基于PCA和逻辑回归算法对鸢尾花数据集分类31313.5高手点拨31513.6编程练习31613.7面试真题3174章集成学习算法31814.1集成学习概述31914.2Bagging算法31914.3Boosting算法32114.4XGBoost算法32214.5综合案例——基于XGBoost算法的客户流失预测33514.6高手点拨34614.7编程练习34614.8面试真题3475章基于价值的强化学习(Value-BasedRL)算法34815.1强化学习34915.2-Learning算法35115.3DN(Deep-Learning)算法35615.4综合案例——让AI自主探索迷宫36315.5高手点拨36615.6编程练习36615.7面试真题3666章基于策略的强化学习(Policy-BasedRL)算法36716.1策略梯度(PolicyGradient)算法36816.2Actor-Critic算法37716.3综合案例——不错马里奥的实现38616.4高手点拨38916.5编程练习38916.6面试真题3897章神经网络模型算法39017.1神经网络概述39117.2神经元模型和神经网络模型39217.3BP神经网络算法3917.4综合案例——使用神经网络进行回归预测40317.5高手点拨40717.6编程练习40717.7面试真题408……
(1)零基础也能快速入门。本书从基础的算法基础讲起,由浅入深,层层递进,在巩固固有知识的同时深入讲解人工智能的算法原理,无论读者从事计算机相关行业,接触过人工智能,都能通过本书实现快速入门。(2)理论和实践相结合。每章提供根据所在章的理论知识点精心设计的“应用”,读者可以通过应用实例进行实践操作,为以后的算法学习奠定基础。(3)大量范例源码+习题,为学习排忧解难。本书所有示例都有清晰完整的源码,每章之后设有习题并配套题目,讲解清晰,解决读者在学习中的所有困惑。
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