選擇的能力 -- 探索人工智慧的核心

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選擇的能力 -- 探索人工智慧的核心

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內容描述

人工智慧正在快速改變我們的世界！面對這項技術革新，如何有效學習並保持競爭力是急需關注的議題，有鑑於此，筆者將多年的實務與教學經驗撰寫成冊，以協助讀者能更有效的學習人工智慧。本書以深入淺出的方式介紹26個經典人工智慧演算法，並以生活化案例引導讀者體會其中的巧思，期望讀者能在閱讀本書後，將人工智慧廣泛應用在各個領域中。

目錄大綱

00 人工智慧與機器學習 7
01 K近鄰 31
02 多項樸素貝葉斯 35
03 線性迴歸 49
04 局部加權線性迴歸 59
05 邏輯迴歸 65
06 彈性網路 83
07 分類迴歸樹 93
08 反覆運算二叉樹 109
09 C4.5 119
10 自適應增強 131
11 隨機森林 147
12 極限梯度提升 153
13 支持向量機 179
14 K均值 235
15 階層式分群 241
16 DBSCAN 249
17 最大期望演算法 259
18 深度神經網路 289
19 卷積神經網路 303
20 循環神經網路 319
21 生成對抗網路 337
22 Q-learning 353
23 主成分分析 377
24 奇異值分解 389
25 先驗演算法 403
26 頻繁模式樹 413