幫助中心 | 我的帳號 | 關於我們
進階搜尋
car

同類熱銷排行榜

最近瀏覽的商品

數據認知手冊(在數據科學人工智慧等領域使用啟髮式方法提升創造力)/數字經濟創新驅動與技術賦能叢書

  • 作者：(美)撒迦利亞·沃加里斯|責編:張淑謙//李曉波|譯者:胡本立//馬歡
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111739425
  • 出版日期：2023/12/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：171
人民幣：RMB 79 元      售價：元
放入購物車
加入收藏夾
內容大鋼
    在數據科學研究過程中，能快速解決問題是一項不可或缺的能力。但是數據科學面臨的複雜性在於，隨著大數據採集的數據量越來越大，以及最優解演算法越來越複雜，很多演算法面臨著運行非常耗時，有時甚至在現有的資源情況下不可解的狀況。?此時，需要數據科學家發揮工程師思維，使用一些計算量小的近似方法，在節省時間和計算資源的前提下，得到不錯的結果，這些方法可以稱為啟髮式方法。
    本書聚焦「啟髮式方法」這個主題，分5個部分進行介紹。第1部分概述了各種類型的啟髮式方法；第2部分側重於面向數據的啟髮式方法及其在數據科學問題中的應用；第3部分詮釋了面向最優化的啟髮式方法，以及它們如何解決具有挑戰性的最優化問題；第4部分是講解如何設計和實施新的啟髮式方法，以解決特定問題的相關內容；第5部分介紹了關於啟髮式方法的其他主題，如透明度和局限性等。
    本書適合從事和計劃從事數據科學領域相關工作的讀者閱讀。
作者介紹
(美)撒迦利亞·沃加里斯|責編:張淑謙//李曉波|譯者:胡本立//馬歡
目錄
推薦序
譯者序
前言
第1部分  關於啟髮式方法
  第1章  創造性解決問題
    1.1  解決問題
    1.2  解決問題過程中的創造力
    1.3  人工智慧與創造力
    1.4  腳踏實地的創造力
    1.5  小結
  第2章  什麼是啟髮式方法
    2.1  啟髮式方法概述
    2.2  啟髮式度量指標
    2.3  啟髮式演算法
    2.4  重要注意事項
    2.5  小結
  第3章  啟髮式與元啟髮式方法
    3.1  元啟髮式方法概述
    3.2  何時使用元啟髮式方法
    3.3  適合元啟髮式方法的問題
    3.4  重要注意事項
    3.5  小結
  第4章  特定的指標和方法
    4.1  為什麼啟髮式方法不可或缺
    4.2  如何踐行啟髮式方法
    4.3  何時使用特定指標
    4.4  何時使用特定的方法
    4.5  小結
第2部分  面向數據的啟髮式方法
  第5章  EDA基本啟髮式方法
    5.1  EDA的啟髮式方法概述
    5.2  EDA中的基本啟髮式方法
      5.2.1  基於範圍的相關啟髮式方法
      5.2.2  二元相關啟髮式方法
      5.2.3  你自己的啟髮式方法
    5.3  如何在EDA中有效利用這些啟髮式方法
    5.4  重要注意事項
    5.5  小結
  第6章  EDA高級啟髮式方法
    6.1  為什麼需要EDA高級啟髮式方法
    6.2  EDA中特定的高級啟髮式方法
      6.2.1  可辨識指數
      6.2.2  密度分析
      6.2.3  其他高級啟髮式
    6.3  如何在EDA中有效地利用啟髮式方法
    6.4  重要注意事項
    6.5  小結
  第7章  模型相關的啟髮式方法
    7.1  模型相關的啟髮式方法概述
    7.2  特定模型相關啟髮式方法

      7.2.1  F分數啟髮式
      7.2.2  曲線下面積啟髮式
      7.2.3  基於範圍的相關啟髮式
      7.2.4  置信指數啟髮式
      7.2.5  其他模型啟髮式
    7.3  如何有效利用這些啟髮式方法
    7.4  重要注意事項
    7.5  小結
  第8章  其他啟髮式方法
    8.1  其他啟髮式方法概述
    8.2  熵和反熵啟髮式方法
      8.2.1  熵
      8.2.2  反熵
      8.2.3  在與數據相關的問題中是否使用熵或反熵
    8.3  與距離相關的啟髮式方法
      8.3.1  距離啟髮式方法
      8.3.2  相似性啟髮式方法
      8.3.3  與置信度指數的關係
    8.4  重要注意事項
    8.5  小結
第3部分  面向最優化的啟髮式
  第9章  人工智慧與機器學習最優化
    9.1  最優化理論概述
    9.2  最優化用例
    9.3  最優化演算法的關鍵組成部分
    9.4  最優化在人工智慧和機器學習中的作用
    9.5  重要注意事項
    9.6  小結
  第10章  最優化中的啟髮式方法
    10.1  一般優化中的啟髮式方法
    10.2  使用啟髮式的特定優化演算法
      10.2.1  基於群體的演算法
      10.2.2  遺傳演算法
      10.2.3  模擬退火演算法和變體
      10.2.4  其他
    10.3  粒子群優化和啟髮式
      10.3.1  概述
      10.3.2  PSO演算法的偽代碼
      10.3.3  啟髮式方法的應用
    10.4  重要注意事項
    10.5  小結
  第11章  複雜的最優化系統
    11.1  複雜優化器概述
    11.2  遺傳演算法家族優化器
      11.2.1  遺傳演算法的關鍵概念
      11.2.2  香草味遺傳演算法及其局限性
      11.2.3  精英主義變體（Elitism Variant）
      11.2.4  縮放比例修改（Scaling Hack）
      11.2.5  約束調整（Constraints Tweak）
      11.2.6  其他變體

    11.3  應用於遺傳演算法的啟髮式方法
    11.4  重要注意事項
    11.5  小結
  第12章  最優化集成
    12.1  最優化集成概述
    12.2  最優化系統的結構
    12.3  啟髮式方法在最優化集成中的作用
    12.4  重要注意事項
    12.5  小結
第4部分  設計和實施新的啟髮式方法
  第13章  啟髮式方法的目標和功能
    13.1  啟髮式方法的目標和功能概述
    13.2  定義啟髮式方法的目標
    13.3  確定啟髮式方法的功能
    13.4  優化啟髮式方法的目標和功能
    13.5  重要注意事項
    13.6  小結
  第14章  度量啟髮式的參數、輸出和可用性
    14.1  度量啟髮式的參數、輸出和可用性概述
    14.2  定義度量啟髮式的參數和輸出
    14.3  確定度量啟髮式的可用性和範圍
    14.4  優化度量啟髮式的可用性
    14.5  重要注意事項
    14.6  小結
  第15章  方法啟髮式的參數、輸出和可用性
    15.1  方法啟髮式的參數、輸出和可用性概述
    15.2  定義方法啟髮式的參數和輸出
    15.3  確定方法啟髮式的可用性和應用範圍
    15.4  優化方法啟髮式的可用性
    15.5  重要注意事項
    15.6  小結
  第16章  開發和優化啟髮式方法
    16.1  開發新啟髮式方法的過程概述
    16.2  定義新啟髮式方法的目標和功能
      16.2.1  概述
      16.2.2  一種衡量變數多樣性的啟髮式方法
      16.2.3  一種衡量數據點獨特性的啟髮式方法
      16.2.4  價值問題
      16.2.5  你的立身之地
    16.3  定義新啟髮式方法的參數、輸出和可用性
      16.3.1  多樣性啟髮式的參數、輸出和可用性
      16.3.2  獨特性指數啟髮式的參數、輸出和可用性
      16.3.3  兩種啟髮式方法的應用範圍
    16.4  重要注意事項
    16.5  小結
第5部分  啟髮式方法補充主題
  第17章  啟髮式方法的局限性
    17.1  啟髮式方法常見局限性概述
    17.2  泛化能力局限
    17.3  精度限制

    17.4  為什麼存在這些限制及權衡
    17.5  重要注意事項
    17.6  小結
  第18章  啟髮式方法的潛力
    18.1  啟髮式方法的潛力概述
    18.2  啟髮式方法在EDA中的潛力
    18.3  啟髮式最優化的潛力
    18.4  啟髮式輔助過程的潛力
    18.5  啟髮式模型構建的潛力
    18.6  小結
  第19章  啟髮式和透明度
    19.1  透明度在數據科學和AI中的價值
    19.2  啟髮式方法如何幫助提高透明度
    19.3  構建更加透明的數據科學框架
    19.4  重要注意事項
    19.5  小結
  第20章  最後的想法
    20.1  啟髮式方法及其價值
    20.2  啟髮式來了，創造力是否有盡頭
    20.3  用啟髮式方法開發自己的創造力
    20.4  重要注意事項
    20.5  在啟髮式的旅程中，路在何方
術語
附錄
  附錄A  啟髮式的關鍵組成部分
  附錄B  在電腦上安裝和使用

  • 商品搜索：
  • | 高級搜索
首頁│ 新手上路│ 客服中心│ 關於我們│ 聯絡我們│ Top↑│
Copyrightc 1999~2008 美商天龍國際圖書股份有限公司 臺灣分公司. All rights reserved.
營業地址:臺北市中正區重慶南路一段103號1F 105號1F-2F
讀者服務部電話：02-2381-2033 02-2381-1863　時間：週一-週五 10:00-17:00
　服務信箱：bookuu@69book.com 客戶、意見信箱:cs@69book.com
ICP證：浙B2-20060032