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作者:
杰弗瑞·希顿
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出版社:
人民邮电出版社
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ISBN:
9787115544315
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出版时间:
2020-11
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装帧:
平装
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开本:
16开
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ISBN:
9787115544315
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出版时间:
2020-11
售价
￥
41.36
6.0折
定价
￥69.00
品相
全新
上书时间2023-09-11
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商品描述：
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导语摘要
全彩印刷，实例讲解易于理解的人工智能基础算法，丰富的示例代码和在线资源，方便动手实践与拓展学习。
作者简介
[美] 杰弗瑞·希顿（Jeffery Heaton），一位活跃的技术博主、开源贡献者，也是十多本图书的作者。他的专业领域包括数据科学、预测建模、数据挖掘、大数据、商务智能和人工智能等。他拥有华盛顿大学信息管理学硕士学位，是IEEE的不错会员、Sun认证Java程序员、开源机器学习框架Encog的首席开发人员。
目录
第1章 种群、计分和选择
1.1 理解种群
1.1.1 初始种群
1.1.2 种群成员之间的竞争
1.1.3 种群成员之间的合作
1.1.4 表型和基因型
1.1.5 岛屿种群
1.2 对种群计分
1.3 从种群中选择
1.4 截断选择
1.5 联赛选择
1.6 如何选择轮数
1.7 适应度比例选择
1.8 随机遍历抽样
选择一种选择算法
1.9 本章小结
第2章 交叉和突变
2.1 演化算法
2.2 解编码
2.3 交叉
2.3.1 拼接交叉
2.3.2 无重复拼接交叉
2.3.3 其他突变和交叉策略
2.4 突变
2.4.1 改组突变
2.4.2 扰动突变
2.5 为什么需要精英
2.6 本章小结
第3章 遗传算法
3.1 离散问题的遗传算法
3.1.1 旅行商问题
3.1.2 为旅行商问题设计遗传算法
3.1.3 旅行商问题在遗传算法中的应用
3.2 连续问题的遗传算法
3.3 遗传算法的其他应用
3.3.1 标签云
3.3.2 马赛克艺术
3.4 本章小结
第4章 遗传编程
4.1 程序作为树
4.1.1 后缀表示法
4.1.2 树表示法
4.1.3 终端节点和非终端节点
4.1.4 对树求值
4.1.5 生成树
4.1.6 满树初始化
4.1.7 生长树初始化
4.1.8 混合初始化
4.1.9 蓄水池采样
4.2 树突变
内容摘要
算法是人工智能技术的核心，大自然是人工智能算法的重要灵感来源。本书介绍了受到基因、鸟类、蚂蚁、细胞和树影响的算法，这些算法为多种类型的人工智能场景提供了实际解决方法。全书共10章，涉及种群、交叉和突
变、遗传算法、物种形成、粒子群优化、蚁群优化、细胞自动机、人工生命和建模等问题。书中所有算法均配以具体的数值计算来进行讲解，每章都配有程序示例，读者可以自行尝试。
主编推荐
1.实例讲解易于理解的人工智能基础算法：本书介绍了基于基因、鸟类、蚂蚁、细胞和树的算法，这些算法可用于查找很好路径、识别模式、查找数据背后的公式，甚至 模拟简单的生命等；
2.丰富的示例代码和在线资源，方便动手实践与拓展学习；
3.提供在线实验环境，源代码下载；
4.全彩印刷。
5.《人工智能算法 卷2 受大自然启发的算法》是系列图书第二本，卷1《人工智能算法 卷1 基础算法》已在人民邮电出版社出版；
大自然为人类的发明创造提供了源源不断的灵感。本书介绍了一些在人工智能场景提供解决方案的算法，涉及交叉和突变、遗传算法、粒子群优化、细胞自动机等问题——它们无一不受到基因、鸟类、蚂蚁、细胞或树的启发。虽然算法的灵感来源是大自然，但读者不必具备生物学知识也能读懂本书。
“人工智能算法”系列图书的目标读者是那些对人工智能感兴趣，但苦于没有良好的数学基础的人。读者只需要对大学代数课程有基本了解即可，而微积分、线性代数、微分方程等课程中的复杂公式都会在必要时介绍。本书为读者提供配套的示例程序代码，目前已有Java、C#、Python和Scala版本。
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