遺傳算法與機器學習編程 9787568089784 (英)弗朗西斯.布翁滕波FrancesBuontempo

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原出版社:華中科技大學
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商品編號: 9787568089784
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書名:遺傳算法與機器學習編程
ISBN:9787568089784
出版社:華中科技大學
著編譯者:(英)弗朗西斯.布翁滕波FrancesBuontempo
頁數:238
所在地:中國大陸 *此為代購商品
書號:1514187
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【台灣高等教育出版社簡體書】 遺傳算法與機器學習編程 787568089784 (英)弗朗西斯.布翁滕波FrancesBuontempo

內容簡介

自動駕駛汽車、自然語言識別、內容推薦引擎都離不開機器學習演算法。 本書藉助淺顯易懂的案例和動畫,用程序員理解的概念和語言講解機器學習的基本思想、常用演算法和模型。所有例子和演算法都配有示例代碼,幫助讀者快速掌握機器學習解決問題的思路,為從事更複雜的機器學習項目打下紮實的基礎。內容循序漸進、深入淺出,包括: 遺傳演算法、粒子群演算法、蟻群演算法、蒙特卡洛模擬、元胞自動機 藉助可視化代碼觀察演算法的學習過程 運用啟髮式演算法解決問題,學習設計適應度函數 運用爬山法、模擬退火演算法尋找函數的極值 學習轉輪賭選擇法和錦標賽法 學習測試代碼,用演算法解決新問題 熟悉衡量指標和聚類的概念

目錄

第1章 逃出紙口袋
1 1 開始
1 1 1 逃出紙口袋
1 2 目標:尋找出路
1 3 幫助烏龜逃脫
1 3 1 烏龜和紙口袋
1 4 拯救烏龜
1 4 1 正方形
1 4 2 角螺旋
1 4 3 該逃脫了
1 5 演算法有效嗎
1 6 拓展學習
第2章 尋找紙口袋
2 1 從數據中學習
2 1 1 劃分數據
2 2 生成決策樹的方法
2 2 1 選取最佳特徵
2 3 找到紙口袋
2 3 1 尋找分割點
2 3 2 構建決策樹
2 3 3 數據分類
2 3 4 將決策樹轉為規則集
2 4 演算法有效嗎
2 4 1 如何剪枝
2 5 拓展學習
第3章 遺傳演算法
3 1 發射炮彈
3 2 解的生成方法
3 2 1 演算法的初始化
3 2 2 演算法的迭代
3 2 3 如何讓解變得更好
3 2 4 最終決策
3 3 發射炮彈
3 3 1 隨機初始化
3 3 2 選擇過程
3 3 3 交叉
3 3 4 突變
3 4 演算法有效嗎
3 4 1 畫圖
3 4 2 記錄
3 4 3 突變測試
3 4 4 遺傳演算法的變體
3 5 拓展學習
第4章 粒子群演算法
4 1 控制粒子群
4 1 1 移動單個粒子
4 1 2 移動多個粒子
4 1 3 粒子群
4 2 粒子群的生成
4 2 1 跟隨鄰近粒子
4 2 2 跟隨最好位置
4 3 創建粒子群
4 3 1 跟隨鄰近粒子
4 3 2 跟隨最好位置
4 4 演算法有效嗎
4 5 拓展學習
第5章 尋找路線
5 1 釋放信息素
5 1 1 使用信息素
5 2 怎樣生成路線
5 3 讓螞蟻行動起來
5 3 1 隨機初始化
5 3 2 畫路線
5 3 3 迭代優化路線
5 4 演算法有效嗎
5 4 1 從同一點出發
5 4 2 隨機從不同點出發
5 4 3 α和β的選擇
5 4 4 其他參數
5 5 拓展學習
第6章 運用隨機模型
6 1 讓粒子隨機運動
6 1 1 蒙特卡洛模擬
6 1 2 布朗運動
6 1 3 幾何布朗運動
6 1 4 跳躍擴散
6 2 如何產生擴散
6 2 1 小隨機步長
6 2 2 用 C++畫圖
6 3 讓粒子擴散開
6 3 1 布朗運動
6 3 2 股票價格
6 4 演算法有效嗎
6 4 1 基於特性的測試
6 5 拓展學習
第7章 蜂群演算法
7 1 養蜂
7 1 1 讓蜜蜂行動起來
7 1 2 蜜蜂的分工
7 1 3 演算法總覽
7 2 演算法分析
7 2 1 演算法細節
7 2 2 搖擺舞
7 3 讓蜜蜂飛起來
7 3 1 蜂群演算法的實現
7 3 2 蜂群演算法的可視化
7 4 演算法有效嗎
7 5 拓展學習
第8章 元胞自動機
8 1 讓元胞活起來
8 2 創造人工生命
8 2 1 演算法細節
8 3 實現元胞自動機
8 4 演算法有效嗎
8 5 拓展學習
第9章 遺傳演算法與元胞自動機
9 1 找到最好的配置
9 2 遺傳演算法在元胞自動機上的工作方式
9 3 找到最優初始排列
9 3 1 交叉
9 3 2 突變
9 3 3 運行遺傳演算法
9 3 4 初等元胞自動機
9 3 5 隨機規則
9 4 演算法有效嗎
9 4 1 初等元胞自動機
9 4 2 隨機規則
9 5 拓展學習
第10章 找到最優解
10 1 移動烏龜
10 2 烏龜怎麼走
10 2 1 爬山法
10 2 2 模擬退火演算法
10 3 尋找口袋底部
10 3 1 用函數表示口袋形狀
10 3 2 爬山法
10 3 3 模擬退火演算法
10 4 演算法有效嗎
10 4 1 爬山法
10 4 2 模擬退火演算法
10 5 更高維度的情況
10 6 拓展學習
參考文獻

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