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全新人工智能算法基础唐宇迪 等 编9787301329184
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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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