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人工智慧演算法大全(基於MATLAB)/人工智慧科學與技術叢書

  • 作者：編者:李一?|責編:丁倫
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111688013
  • 出版日期：2021/09/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：256
人民幣：RMB 99.9 元      售價：元
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內容大鋼
    本書的編程語言以MATLAB為主，分別從學習方式和理論知識兩個方面來對機器學習(實現人工智慧的方法)的演算法進行分類介紹。通過閱讀本書，讀者可以對人工智慧的子集——機器學習形成一個系統、全面、完整的認識，並且在今後的研究工作中逐步拓展，最終形成自己的體系。全書共6篇，分別為特徵處理演算法、分類和聚類演算法、神經網路演算法、優化演算法、基於不同數學思想的演算法以及集成演算法，每一篇都對該類別中常見演算法的思想、流程、核心知識和優缺點等內容進行了詳細介紹，並通過實際的案例分析和代碼展示，對演算法的具體應用進行了完整解析。
    本書適用的讀者對象包括金融機構的量化投資經理、科研工作者、互聯網企業的演算法工程師、大中專院校相關專業師生，以及其他對實現人工智慧的機器學習技術感興趣的讀者。
作者介紹
編者:李一?|責編:丁倫
    李一?，浙江杭州人，浙江大學量化金融博士，現任杭州伊園科技有限公司總經理。前沿量化科學領域的深耕者，多年來致力於將多元學科的前沿理論嫁接融合到金融投資領域。被聘為杭州市科促會數據科學家、杭州師範大學指導老師。曾連續5屆（第8-12屆）獲得《證時報》和《期貨日報》聯合評選的「中國最佳金融量化策略工程師」。
目錄
前言
第一篇  特徵處理演算法
第1章  ReliefF特徵選擇演算法
  1.1  原理介紹
    1.1.1  演算法思想
    1.1.2  演算法流程
    1.1.3  演算法詳細介紹
  1.2  ReliefF特徵選擇演算法優缺點
  1.3  實例分析
    1.3.1  數據集介紹
    1.3.2  函數介紹
    1.3.3  ReliefF演算法在分類問題中的實例分析
    1.3.4  ReliefF演算法在回歸問題中的實例分析
  1.4  房價回歸預測問題的特徵選擇案例代碼
第2章  Chi-Merge演算法
  2.1  原理介紹
    2.1.1  演算法思想
    2.1.2  演算法流程
  2.2  Chi-Merge演算法的優缺點
  2.3  實例分析
    2.3.1  數據集介紹
    2.3.2  函數介紹
    2.3.3  結果分析
  2.4  代碼獲取
第3章  特徵規約演算法
  3.1  特徵規約演算法原理介紹
    3.1.1  特徵規約演算法思想
    3.1.2  特徵規約演算法流程
    3.1.3  PCA演算法及相關矩陣分解
  3.2  幾種特徵規約演算法的優缺點
  3.3  特徵規約演算法實例分析
    3.3.1  數據集介紹
    3.3.2  函數介紹
    3.3.3  結果分析
  3.4  代碼獲取
第二篇  分類和聚類演算法
第4章  KNN演算法
  4.1  原理介紹
    4.1.1  演算法思想
    4.1.2  演算法流程
  4.2  KNN演算法的核心知識
    4.2.1  距離或相似度的衡量
    4.2.2  K值的選取
    4.2.3  K個鄰近樣本的選取
  4.3  KNN演算法的優缺點
  4.4  實例分析
    4.4.1  數據集介紹
    4.4.2  函數介紹
    4.4.3  結果分析
  4.5  代碼獲取

第5章  K-Means演算法
  5.1  原理介紹
    5.1.1  演算法思想
    5.1.2  演算法流程
    5.1.3  K值的選取
  5.2  K-Means演算法的優點與缺點
    5.2.1  K-Means演算法的優點
    5.2.2  K-Means演算法的缺點
  5.3  實例分析
    5.3.1  數據集介紹
    5.3.2  函數介紹
……
第三篇  神經網路演算法
第四篇  優化演算法
第五篇  基於不同數學思想的演算法
第六篇  集成演算法

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