數據認知手冊-在數據科學、人工智能等領域使用啟發式方法提升創造力 9787111739425 撒迦利亞.沃加里斯
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物品所在地：中國大陸
原出版社：機械工業
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| *數量非實際在台庫存 *完成訂單後正常情形下約兩周可抵台。 *本賣場提供之資訊僅供參考，以到貨標的為實際資訊。 印行年月：202312*若逾兩年請先於私訊洽詢存貨情況，謝謝。 台灣(台北市)在地出版社，每筆交易均開具統一發票，祝您中獎最高1000萬元。 書名：數據認知手冊-在數據科學、人工智能等領域使用啟發式方法提升創造力 ISBN：9787111739425 出版社：機械工業 著編譯者：撒迦利亞.沃加里斯 叢書名：數字經濟創新驅動與技術賦能叢書 頁數：171 所在地：中國大陸 *此為代購商品 書號：1603645 可大量預訂，請先連絡。 【台灣高等教育出版社簡體書】 數據認知手冊-在數據科學、人工智能等領域使用啟發式方法提升創造力 787111739425 撒迦利亞.沃加里斯 內容簡介 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。作者簡介 馬歡，本科畢業於同濟大學，后獲得上海交通大學工學碩士學位。從開發工程師做起，擔任過系統分析師、系統架構師、項目經理等角色。具有20多年的信息系統開發設計經驗，曾經兩次獲得部級科技發展獎項。主持翻譯了《DAMA-DMBOK數據管理知識體系指南》第一版和第二版兩本專業書籍，作為骨幹編委參与編寫《國際數據之都——上海城市數字化轉型市民手冊》，此外還參与翻譯了《區塊鏈重構規則》《數據與現實》《星型模型》等多本譯著。2011年首次把數據管理專業認證CDMP引入中國，並獲得CDMP大師級認證，主理的「DAMA數據管理」是國內最活躍的專業社區之一。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 詳細資料或其他書籍請至台灣高等教育出版社查詢，查後請於PChome商店街私訊告知ISBN或書號，我們即儘速上架。 |
