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青少年机器学习图解：零基础入门到实战

[日] 小高知宏著 / 机械工业出版社 / 2026-02 / 平装

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青少年机器学习图解：零基础入门到实战
作者: [日] 小高知宏著

出版社: 机械工业出版社

出版时间: 2026-02

版次: 1

ISBN: 9787111796305

定价: 69.00

装帧: 平装

开本: 其他

页数: 168页

字数: 105千字
内容简介：

本书介绍了人工智能的机械学习的定位和分类，用类似构建地图方法的图解方式说明机械学习的k近邻法、决策树、群智能、强化学习，神经网络，深层学习等。本书着眼于抓住大框架和要点，不涉及复杂的公式，行为简洁，图解简明，使读者可以短时间、有效地学习。

作者简介：

小高知宏（Tomohiro Odaka），日本福井大学大学院工学研究科教授，主要著作有《计算机系统》《从基础开始学会TCP/IP Java网络程序设计（第2版）》《初学AI程序设计——用C语言制作人工智能和人工无能》《初学机器学习》《基于AI的大规模数据处理入门》《人工智能入门》等。施佳贤，毕业于牛津大学，现就职于欧姆龙（中国）有限公司上海分公司，任部门经理，曾在日本工作多年，精通C语言和Python，擅长工业控制及嵌入式软件开发，有10多年产业、车载及医疗相关嵌入式系统开发经验。

目录：

译者序

前言

写在前面：前往机器学习之国吧

第1章　入口：到底什么是机器学习1

1.1　机器学习是什么2

1.2　AI能做什么5

1.3　生物和计算机各有其学习方法7

1.4　计算机的学习方法9

1.5　机器学习能做些什么12

1.5.1　语音识别12

1.5.2　图像识别14

专栏：强AI和弱AI16

App的独白17

第2章　游客咨询中心：机器学习的种类和原理19

2.1　机器学习分好几种20

2.2　让老师来告诉你正确答案—监督学习23

2.2.1　教师数据和标签23

2.2.2　监督学习的原理26

2.3　全靠自己学习—无监督学习28

2.4　从试错中汲取经验—强化学习31

专栏：机器学习种种33

2.5　使用学到的知识—泛化、任务和算法33

2.6　小心不要学过头了—过拟合36

App的独白37

专栏：奥卡姆剃刀和没有免费午餐定理38

第3章　分类小镇：k近邻算法、SVM和决策树39

3.1　按照分布方式进行分类—k近邻算法40

3.2　一刀两断爽快分类—SVM42

3.3　用○和×来分类—决策树44

3.4　如何构建决策树46

3.5　由大量决策树组成的森林—随机森林48

App的独白50

专栏：丑小鸭定理51

第4章　优化小镇：进化计算和群体智能53

4.1　什么是优化54

4.2　通过模仿生物来优化信息—进化计算54

4.2.1　生物进化的原理54

4.2.2　什么是进化计算57

4.2.3　进化计算的代表选手—遗传算法59

4.2.4　遗传算法的原理61

4.2.5　更加复杂的操作—遗传编程65

4.3　从生物群体的行为中汲取经验—群体智能67

4.3.1　像蚂蚁一样找到捷径—蚁群优化算法67

4.3.2　通过大数寻找答案—粒子群优化算法70

4.3.3　像鱼一样寻找食物—AFSA72

App的独白74

第5章　试错小镇：强化学习75

5.1　什么是强化学习76

5.2　随机重复试验—蒙特卡洛法79

5.3　如何更高效地进行试验—Q学习81

5.4　利用Q学习走出迷宫83

App的独白85

第6章　神经网络小镇1：神经网络87

6.1　神经元和神经网络88

6.2　对神经元的模仿—人工神经元90

6.3　对神经网络的模仿—人工神经网络93

6.4　神经网络是如何学习的95

6.5　视觉仿真—感知机97

6.6　高速学习—反向传播99

6.7　神经网络的种类1—阶层型100

6.8　神经网络的种类2—全连接型和循环型103

6.8.1　找出“东西”—识别105

6.8.2　操作“东西”—控制108

6.8.3　思考“东西”—判断109

6.9　总会有“结果”输出，这样好吗111

App的独白112

第7章　神经网络小镇2：深度学习115

7.1　什么是深度学习116

7.2　模拟人类视觉的神经网络118

7.3　这是狗还是猫—CNN的图像识别121

7.4　CNN是如何实现高性能的123

7.5　分析随时间变化的数据—RNN和LSTM125

7.6　制作与真品一模一样的仿品—GAN127

7.7　使用深度学习实现自动翻译129

7.8　从经验中学习的深度学习—深度强化学习132

第8章　出口：开始机器学习吧135

8.1　机器学习使用的语言—Python136

8.2　用于机器学习的软件1—TensorFlow和Keras141

8.3　用于机器学习的软件2—Caffe、PyTorch和PaddlePaddle143

App的独白146

写在最后：学习AI的参考文献147

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