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機器學習算法的數學解析與Python實現
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學習機器學習的動機很多,可能是實際工作需要,可能是興趣愛好,也可能是學業要求,從每種動機的角度看,這個問題都可能有不同的答案。我認同許多人所說的求知不能太功利這一觀點,不過大家的時間和精力畢竟有限,就算不去追求投入產出比,至少也應該有一個學這門知識想要達到的目的。機器學習是更偏重于應用的學問,在當下的發展也確實使得機器學習越來越像一門技能,而不僅僅是技術。初學算法時我最想學的是里面的“最強算法”,不過在第1章我將介紹,機器學習算法沒有最強的,只有最合適的,對于不同的問題,對應會有不同的最合適算法。所以,我們更需要關注的應該是問題,而不是算法本身。在本書中我選擇介紹市面上成熟的機器學習算法包,通過現成的算法包,就能夠根據實際要解決的問題直接選擇所需要的機器學習算法,從而把注意力集中在對不同算法的選擇上。本書的目標讀者是想要學習機器學習的學生、程序員、研究人員或者愛好者,以及想要知道機器學習是什么、為什么和怎么用的所有讀者。本書第1章介紹機器學習總體背景,第2章介紹配置環境,第3章到第10章彼此獨立,每一章介紹一種具體的機器學習算法,讀者可以直接閱讀想要了解的算法,第11章介紹了集成學習方法,這是一種組合機器學習算法的方法,也是當前在實際使用中常見又十分有效的提升性能的做法。

莫凡 ·人工智能 ·11.5萬字

Unity人工智能實戰(原書第2版)
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第1章探究幾個有趣的移動算法,這些算法基于CraigReynolds與IanMillington開發的轉向行為(steeringbehavior)原則,是絕大多數高級游戲和其他一些依賴于移動的算法(比如尋路算法家族)的基礎。第2章涵蓋了用于導航復雜場景的尋路算法。該章包含一些使用不同的圖結構來表示游戲世界的方法,以及幾個用于尋路的算法,每種算法針對的場景有所不同。第3章解釋不同的決策制定技術,這些技術能夠靈活地適應不同類型的游戲,并且足夠健壯地讓我們構建模塊化的決策制定系統。第4章揭示Unity5.6中引入的NavMeshAPI的內部原理,解釋如何掌握NavMesh的強大之處,以及實時優化。第5章涉及幾篇不同的教程,把不同的agent協調成一個整體,比如基于圖表(如路徑點和勢力圖)制定戰術策略的編隊技巧。第6章探究了幾種在agent上模擬感官刺激的不同方式。我們將學習如何使用已知的工具來創建這些模擬器:碰撞器和圖。第7章涵蓋了用于開發棋類游戲的一個算法家族,以及創建AI的基于回合的游戲技術。第8章探索機器學習領域,該章是我們學習并將機器學習技術應用到游戲中的極好開端。第9章探究使用程序化內容生成來實現游戲可重玩性的幾種不同技術。該章是生成不同類型的內容的指南。第10章介紹一些新技術,以及使用前幾章中學過的算法創建不完全符合特定類別的新行為。

(智利)豪爾赫·帕拉西奧斯 ·人工智能 ·5.1萬字

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