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Python AI项目实战 Practical Python AI Projects

Python AI项目实战 Practical Python AI Projects

定 价:¥79.00

作 者: [美] Serge Kruk 著,邹伟,杨秀璋 译
出版社: 北京航空航天大学出版社
丛编项:
标 签: 暂缺

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ISBN: 9787512432239 出版时间: 2021-06-01 包装: 平装
开本: 16开 页数: 240 字数:  

内容简介

  本书从机器学习的基本原理开始讲解,然后是神经网络、深度学习,最后讲解卷积神经网络。本书在讲解原理的基础上,以MATLAB为开发工具和编程语言,将深度学习所涉及的原理均用MATLAB进行仿真实践,并将书中所有的实例以MATLAB为底层编程语言进行编程和讲解。 通过本书的阅读,读者可以学会神经网络和多层神经网络的原理,卷积和池化的含义,并可利用MATLAB进行深度学习的研究和开发。 本书可用作高等院校人工智能课程或工程师培训的教材,也可供从事人工智能等领域研究和应用的开发人员使用。 3.作者简介 Serge Kruk博士,奥克兰大学数学与统计系教授,曾是贝尔实验室资深研究员。具有多年的研究和工作经验,目前主要的研究方向为:algorithms for semidefinite optimization, scheduling, feasibility, and the related numerical linear algebra and analysis等 邹伟 博士,睿客邦创始人,研究方向为机器学习、数据挖掘、计算几何,致力于机器学习和深度学习在实际中的应用;主持研发50多个人工智能领域工业级项目,并受邀在中国移动、花旗银行、中信集团、中航信、烽火科技、京东方、完美世界等公司进行了上百场讲座和内部培训。创立的睿客邦与国内十多所高校建立了AI联合实验室或实训基地;兼任天津大学创业导师、山东交通学院客座教授等。曾在多个在线平台讲授“机器学习”“深度学习”等课程,广受网友好评,累计学习人数超过百万。

作者简介

暂缺《Python AI项目实战 Practical Python AI Projects》作者简介

图书目录

第1章概述/1

1.1本书面向哪些问题/3

1.2本书的特点/4

1.2.1运行模型/5

1.2.2关于符号的解释/6

1.3实践中去学习:两栖动物共存/7

第2章线性连续模型/17

2.1掺杂(Mixing)/20

2.1.1构建模型/21

2.1.2变化量/24

2.1.3组合问题/26

2.2混合(Blending)/27

2.2.1构建模型/29

2.2.2变化量/32

2.3项目管理/34

2.3.1构建模型/35

2.3.2变化量/37

2.4多级模型/39

2.4.1问题实例/39

2.4.2构建模型/42

2.4.3变化量/46

2.5模式分类/48

2.5.1构建模型/50

2.5.2可执行模型/51

第3章隐线性连续模型/53

3.1分段线性/56

3.1.1构建模型/57

3.1.2变化量/61

3.2曲线拟合/65

3.2.1构建模型/67

3.2.2变化量/71

3.3重新审视模式分类/72

3.3.1可执行模型/73

第4章线性网络模型/75

4.1最大流量/78

4.1.1构建模型/78

4.1.2决策变量/79

4.1.3变化量/84

4.2最小成本流/85

4.2.1构建模型/86

4.2.2变化量/89

4.3转运/90

4.3.1构建模型/92

4.3.2变化量/94

4.4最快捷径/95

4.4.1构建模型/96

4.4.2选择算法/99

4.4.3变化量/99

第5章经典离散模型/105

5.1最小的集合数量/108

5.1.1构建模型/109

5.1.2变化量/113

5.2集合填充/114

5.2.1构建模型/115

5.2.2变化量/116

5.3装箱/117

5.3.1构建模型/118

5.4旅行推销员/127

5.4.1构建模型/128

5.4.2变化量/133

第6章经典混合模型/137

6.1设施选址/139

6.1.1构建模型/140

6.1.2变化量/144

6.2多商品流/144

6.2.1构建模型/146

6.2.2变化量/148

6.2.3实例/150

6.3人员编制/151

6.3.1构建模型/153

6.3.2变化量/156

6.4作业车间调度/157

6.4.1构建模型/157

第7章先进技术/163

7.1配料问题/165

7.1.1构建模型/166

7.1.2预分配裁剪模式/172

7.2非凸问题相关技巧/176

7.2.1从n个变量中选择k个非零变量/179

7.2.2从n个变量中选择k个相邻非零变量/181

7.2.3从n个约束条件中选择k个条件/184

7.2.4大中取大和小中取小/189

7.3排班问题/191

7.3.1构建模型/194

7.3.2变化量/199

7.4赛事时间表问题/199

7.4.1构建模型/200

7.4.2变化量/209

7.5谜题问题/209

7.5.1伪象棋问题/210

7.5.2数独谜题/214

7.5.3算式谜题:SendMoreMoney!/216

7.5.4逻辑谜题:LadiesandTigers/219

7.6Python中优化工具MPSolver快速参考/224


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