目錄(100章)
倒序
- 封面
- 版權信息
- 內容簡介
- 《人工智能（高中版）》編委會
- 前言
- 第0章 數學與編程基礎
- 引言
- 0.1 數學基礎
- 0.2 編程基礎
- 練習題
- 編 程
- 第1章 搜索
- 引言
- 1.1 搜索問題的定義
- 1.2 搜索算法基礎
- 1.3 盲目搜索
- 1.4 啟發式搜索
- 1.5 對抗搜索
- 本章總結
- 歷史回顧
- 練習題
- 第2章 機器學習
- 引言
- 2.1 監督學習的概念
- 2.2 數據集與損失函數
- 2.3 泛化
- 2.4 過擬合與欠擬合
- 2.5 創建數據集
- 2.6 無監督與半監督學習
- 本章總結
- 歷史回顧
- 練習題
- 第3章 線性回歸
- 引言
- 3.1 線性回歸
- 3.2 優化方法
- 3.3 二分類問題
- 3.4 多分類問題
- 3.5 嶺回歸
- 3.6 套索回歸
- 本章總結
- 練習題
- 第4章 決策樹、梯度提升和隨機森林
- 引言
- 4.1 決策樹
- 4.2 隨機森林
- 4.3 梯度提升
- 本章總結
- 歷史回顧
- 參考文獻
- 練習題
- 第5章 神經網絡
- 引言
- 5.1 深度線性網絡
- 5.2 非線性神經網絡
- 5.3 反向傳播計算導數
- 本章總結
- 歷史回顧
- 練習題
- 第6章 計算機視覺
- 引言
- 6.1 什么是計算機視覺
- 6.2 圖像的形成
- 6.3 線性濾波器
- 6.4 邊緣檢測
- 6.5 卷積神經網絡
- 本章總結
- 歷史回顧
- 參考文獻
- 練習題
- 第7章 自然語言處理
- 引言
- 7.1 語言模型
- 7.2 字模型與詞模型
- 7.3 向量語義
- 7.4 基于神經網絡的自然語言處理
- 本章總結
- 歷史回顧
- 練習題
- 第8章 馬爾可夫決策過程與強化學習
- 引言
- 8.1 馬爾可夫鏈
- 8.2 馬爾可夫決策過程
- 8.3 強化學習
- 本章總結
- 歷史回顧
- 參考文獻
- 練習題
- 附錄A 數學基礎
- A.1 導數
- A.2 概率
- A.3 矩陣
- 附錄B 編程基礎
- B.1 整數類型的運算
- B.2 變量命名規則
- B.3 關系表達式和邏輯表達式
- B.4 函數調用中的傳值和傳引用
- B.5 復雜類型
- B.6 一些技巧
- B.7 編程風格 更新時間：2021-12-09 11:50:03
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