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人工智能数学基础

廖盛斌编著
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计算机网络人工智能10.6万字

更新时间:2023-11-20 19:26:46 最新章节:本章参考文献

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书籍简介

本书分为7章,其内容包括代数学和分析学的基础概念、微积分的基础概念、矩阵与线性变换、矩阵分解、最优化理论与算法、概率模型和信息论的基础概念。本书强调数学概念并采用图形化的方式对其进行解释,以利于读者理解,同时,本书给出了数学知识在机器学习和人工智能领域的具体应用,将数学知识和工程实践有机结合,以使读者能对数学知识有更深层次的理解。
上架时间:2023-09-01 00:00:00
出版社:电子工业出版社
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    本书配套周志华教授所著的《机器学习》教材,通过大量习题考查读者对机器学习相关知识点的理解与掌握。全书分为两个部分:第一部分习题对应《机器学习》第1~10章的内容,包括绪论、模型评估与选择、线性模型、决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习;第二部分包含6章应用专题,通过综合题的形式对知识点进行多角度考查,包括线性模型的优化与复用、面向类别不平衡数据的分类、神经网络
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    本书全面探讨人工智能三维仿真竞赛,包括竞赛的立意、类型和流程,并详细介绍人工智能三维仿真软件的核心功能,如编程、控制、循迹、定位等的应用。本书首先介绍人工智能三维仿真竞赛的基础知识,为读者打下坚实的理论基础;其次转向人工智能三维仿真软件的详细教学,通过具体案例强化读者的学习效果;最后总结人工智能三维仿真竞赛中的常见任务类型,并结合历史竞赛案例,为读者提供实际参考。本书适合准备参加人工智能三维仿真竞
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    本书从介绍“ChatGPT第一次接触”开始,分析如何使用该工具来提高开发效率和质量。书中每一章都涵盖了ChatGPT的不同应用场景,从编写各种文档,到辅助进行需求分析和系统设计,以及数据库设计和开发高质量代码等均有讲解。还介绍了如何使用ChatGPT辅助进行系统测试以及任务管理,并对源代码底层逻辑进行了分析。
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