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  • 人工智能--Python实现(影印版)(英文版) 9787564173586 (美)普拉提克·乔希 东南大学

人工智能--Python实现(影印版)(英文版) 9787564173586 (美)普拉提克·乔希 东南大学

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  • 作者: 
  • 出版社:    东南大学
  • ISBN:    9787564173586
  • 出版时间: 
  • 装帧:    其他
  • 开本:    其他
  • 作者: 
  • 出版社:  东南大学
  • ISBN:  9787564173586
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  • 装帧:  其他
  • 开本:  其他

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    • 商品分类：
      教材教辅考试 > 教材 > 大学教材 > 计算机与互联网
      货号：
      3965687
      商品描述：
      作者简介
      。。。

      目录
      Preface
      Chapter 1: Introduction to Artificial Intelligence
        What is Artificial Intelligence?
        Why do we need to study AI?
        Applications of AI
        Branches of AI
        Defining intelligence using Turing Test
        Making machines think like humans
        Building rational agents
        General Problem Solver
          Solving a problem with GPS
        Building an intelligent agent
          Types of models
        Installing Python 3
          Installing on Ubuntu
          Installing on Mac OS X
          Installing on Windows
        Installing packages
        Loading data
        Summary
      Chapter 2: Classification and Regression Using Supervised Learning
        Supervised versus unsupervised learning
        What is classification?
        Preprocessing data
          Binarization
          Mean removal
          Scaling
          Normalization
        Label encoding
        Logistic Regression classifier
        Naive Bayes classifier
        Confusion matrix
        Support Vector Machines
        Classifying income data using Support Vector Machines
        What is Regression?
        Building a single variable regressor
        Building a multivariable regressor
        Estimating housing prices using a Support Vector Regressor
        Summary
      Chapter 3: Predictive Analytics with Ensemble Learning
        What is Ensemble Learning?
          Building learning models with Ensemble Learning
        What are Decision Trees?
          Building a Decision Tree classifier
        What are Random Forests and Extremely Random Forests?
          Building Random Forest and Extremely Random Forest classifiers
          Estimating the confidence measure of the predictions
        Dealing with class imbalance
        Finding optimal training parameters using grid search
        Computing relative feature importance


      内容摘要
      。。。

      精彩内容
      。。。

      配送说明

      ...

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