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  • 音像人工智能算法基础唐宇迪 等 编
  • 正版
    • 作者: 唐宇迪 等 编著 | 唐宇迪 等 编编 | 唐宇迪 等 编译 | 唐宇迪 等 编绘
    • 出版社: 北京大学出版社
    • 出版时间:2022-03-01
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    • 作者: 唐宇迪 等 编著| 唐宇迪 等 编编| 唐宇迪 等 编译| 唐宇迪 等 编绘
    • 出版社:北京大学出版社
    • 出版时间:2022-03-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 字数:734000
    • 页数:476
    • 开本:16开
    • ISBN:9787301329184
    • 版权提供:北京大学出版社
    • 作者:唐宇迪 等 编
    • 著:唐宇迪 等 编
    • 装帧:平装
    • 印次:1
    • 定价:109.00
    • ISBN:9787301329184
    • 出版社:北京大学出版社
    • 开本:16开
    • 印刷时间:暂无
    • 语种:暂无
    • 出版时间:2022-03-01
    • 页数:476
    • 外部编号:1202607113
    • 版次:1
    • 成品尺寸:暂无

    第0章人工智能与算法1

    0.1人工智能发展的水平2

    0.2人工智能技术总览3

    0.3算法在人工智能技术中的地位9

    0.4学好算法能有哪些竞争优势10

    章排序算法12

    1.1冒泡排序(BubbleSort)13

    1.2直接插入排序(InsertSort)20

    1.3直接选择排序(SelectSort)24

    1.4升级版冒泡排序——快速排序(ickSort)26

    1.5升级版插入排序——希尔排序(ShellSort)29

    1.6升级版选择排序——堆排序(HeapSort)31

    1.7归并排序(MergeSort)34

    1.8基数排序(RadixSort)36

    1.9应用:应该使用哪种排序算法40

    1.10高手点拨42

    1.11编程练习42

    1.12面试真题42

    第2章查找算法43

    2.1线查找(LineSearch)——傻瓜式查找44

    2.2二分查找(BinarySearch)——排除另一半44

    .插值查找(InsertSearch)——预判位置45

    2.4斐波那契查找(FibonacciSearch)——黄金分割法46

    2.5树结构查找(TreeSearch)48

    2.6散列查找(HashSearch)48

    2.7应用:自实现indexOf函数49

    2.8高手点拨49

    2.9编程练习50

    2.10面试真题50

    第3章字符串算法51

    3.1朴素算法52

    3.2KMP算法53

    3.3Boyer-Moore算法55

    3.4Rabin-Karp算法59

    3.5Trie树59

    3.6应用:AC自动机算法60

    3.7高手点拨64

    3.8编程练习65

    3.9面试真题65

    第4章线结构66

    4.1链表67

    4.2栈72

    4.3队列73

    4.4应用:逆波兰计算器74

    4.5高手点拨81

    4.6编程练习82

    4.7面试真题82

    第5章树结构83

    5.1树结构概述84

    5.2二叉树84

    5.3线索二叉树90

    5.4二叉查找树92

    5.5K近邻算法与k-d树111

    5.6赫夫曼树119

    5.7多路查找树134

    5.7.1-树14

    5.7.2B树140

    5.7.3B+树140

    5.8高手点拨141

    5.9编程练习141

    5.10面试真题142

    第6章堆结构143

    6.1二叉堆144

    6.2d-堆144

    6.3二项堆145

    6.4斐波那契堆148

    6.5左式堆150

    6.6斜堆152

    6.7应用:优先队列152

    6.8高手点拨153

    6.9编程练习153

    6.10面试真题153

    第7章散列结构154

    7.1散列概述155

    7.2散列函数的设计156

    7.3解决157

    7.4完美散列160

    7.5应用161

    7.6高手点拨162

    7.7编程练习162

    7.8面试真题162

    第8章图结构163

    8.1图结构概述164

    8.2图的存储167

    8.3图的搜索170

    8.4拓扑排序173

    8.5应用:修路问题175

    8.6高手点拨178

    8.7编程练习179

    8.8面试真题179

    第9章递归算法180

    9.1递归的概述181

    9.2应用:汉诺塔问题183

    9.3高手点拨185

    9.4编程练习185

    9.5面试真题185

    0章分类算法186

    10.1分类算法概述187

    10.2决策树192

    10.3支持向量机207

    10.4朴素贝叶斯算法2

    10.5综合案例——基于SVM算法的癌症预测1

    10.6高手点拨5

    10.7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251

    11.4综合案例——欺诈检测259

    11.5高手点拨264

    11.6编程练习266

    11.7面试真题267

    2章聚类算法268

    12.1聚类算法概述269

    12.2K-means算法270

    1.K-means算法实践276

    12.4DBSCAN算法284

    12.5综合案例——图像分割290

    12.6高手点拨292

    12.7编程练习293

    12.8面试真题294

    3章降维算法295

    13.1降维算法概述296

    13.2主成分分析296

    13.3线判分析306

    13.4综合案例——基于PCA和逻辑回归算法对鸢尾花数据集分类313

    13.5高手点拨315

    13.6编程练习316

    13.7面试真题317

    4章集成学习算法318

    14.1集成学习概述319

    14.2Bagging算法319

    14.3Boosting算法321

    14.4XGBoost算法322

    14.5综合案例——基于XGBoost算法的客户流失预测335

    14.6高手点拨346

    14.7编程练习346

    14.8面试真题347

    5章基于价值的强化学习(Value-BasedRL)算法348

    15.1强化学习349

    15.2-Learning算法351

    15.3DN(Deep-Learning)算法356

    15.4综合案例——让AI自主探索迷宫363

    15.5高手点拨366

    15.6编程练习366

    15.7面试真题366

    6章基于策略的强化学习(Policy-BasedRL)算法367

    16.1策略梯度(PolicyGradient)算法368

    16.2Actor-Critic算法377

    16.3综合案例——不错马里奥的实现386

    16.4高手点拨389

    16.5编程练习389

    16.6面试真题389

    7章神经网络模型算法390

    17.1神经网络概述391

    17.2神经元模型和神经网络模型392

    17.3BP神经网络算法39

    17.4综合案例——使用神经网络进行回归预测403

    17.5高手点拨407

    17.6编程练习407

    17.7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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