神經網絡算法與實現 基於Java語言 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[巴西] Fábio，M.，Soares，法比奧，Alan ... 著，範東來，封強 譯

圖書標籤:

• 神經網絡
• Java
• 機器學習
• 深度學習
• 算法
• 人工智能
• 數據挖掘
• 模式識彆
• 計算方法
• 編程實現

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115460936

版次：1

商品編碼：12165339

品牌：異步圖書

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2017-09-01

用紙：膠版紙

頁數：189

正文語種：中文

編輯推薦

神經網絡已成為從大量原始的，看似無關的數據中提取有用知識的強大技術。 Java語言是用於實現神經網絡的zui閤適的工具之一，也是現階段非常流行的編程語言之一，包含多種有助於開發的API和包，具有“一次編寫，隨處運行”的可移植性。

本書完整地演示瞭使用Java開發神經網絡的過程，既有非常基礎的實例也有高級實例。首先，你將學習神經網絡的基礎知識、感知機及其特徵。 然後，你將使用學到的概念來實現自組織映射網絡。 此外，你還會瞭解一些應用，如天氣預報、疾病診斷、客戶特徵分析和光學字符識彆（OCR）等。 zui後，你將學習實時優化和自適應神經網絡的方法。

首先，你將學習神經網絡的基礎知識和它們的學習過程。 然後我們關注感知機及其特徵。 接下來，您將使用您學到的概念實現自組織映射。 此外，您將瞭解一些應用，如天氣預報，疾病診斷，客戶特徵分析和光學字符識彆（OCR）。 zui後，您將學習優化和適應實時神經網絡的方法。

本書所有的示例都提供瞭說明性的源代碼，這些源代碼綜閤瞭麵嚮對象編程（OOP）概念和神經網絡特性，以幫助你更好的學習。

通過閱讀本書，你講能夠：
掌握神經網絡的知識及其用途；
運用常見實例開發神經網絡；
探索和編碼zui廣泛使用的學習算法，讓你的神經網絡可以從大多數類型的數據中學習 知識；
發現神經網絡的無監督學習過程的力量，提取隱藏在數據背後的內在知識；
應用實際示例（如天氣預測和模式識彆）中生成的代碼；
瞭解如何選擇zui閤適的學習參數，以確保應用更高效；
選擇數據集，將數據集切分為訓練集、測試集和驗證集，並探索驗證策略；
瞭解如何改善和優化神經網絡。

內容簡介

人工神經網絡是由眾多連接權值可調的神經元連接而成，具有大規模並行處理、分布式信息存儲、良好的自組織自學習能力等特點，能夠完成模式識彆、機器學習以及預測趨勢等任務。
本書通過9章內容，並結閤Java編程語言，由淺入深地介紹瞭神經網絡算法的應用。書中涉及神經網絡的構建、神經網絡的結構、神經網絡的學習、感知機、自組織映射等核心概念，並將天氣預測、疾病診斷、客戶特徵聚類、模式識彆、神經網絡優化與自適應等經典案例囊括其中。本書在附錄中詳細地指導讀者進行開發環境的配置，幫助讀者更加順利地進行程序開發。
本書非常適閤對神經網絡技術感興趣的開發人員和業餘讀者閱讀，讀者無需具備Java編程知識，也無需提前瞭解神經網絡的相關概念。本書將從零開始為讀者進行由淺入深地講解。

作者簡介

Fábio M. Soares擁有帕拉聯邦大學（Universidade Federal do Pará，UFPA）的計算機應用專業碩士學位，目前是該所大學的在讀博士生。他從2004年開始就一直在設計神經網絡解決方案，在電信、化學過程建模等多個領域開發瞭神經網絡技術的應用，他的研究主題涉及數據驅動建模的監督學習。
他也是一名個體經營者，為巴西北部的一些中小型公司提供IT基礎設施管理和數據庫管理等服務。在過去，他曾為大公司工作，如Albras（世界上zui重要的鋁冶煉廠之一）和Eletronorte（巴西的一個大型電源供應商）。他也有當講師的經曆，曾在***聯邦農業大學（Federal Rural University）和卡斯塔尼亞爾的一個學院授課，兩所學校都在帕拉州，所教的學科涉及編程和人工智能。
他齣版瞭許多作品，其中許多都有英文版，所有作品都是關於針對某些問題的人工智能技術。他在眾多權v會議上發錶瞭一係列學術文章，如TMS（礦物金屬和材料學會）、輕金屬學會和智能數據工程、自動學習學會等學術會議。他還為Intech寫過兩章內容。
Alan M.F. Souza是來自***高級研究所（Instituto de Estudos Superiores da Amaz?nia，IESAM）的計算機工程師。他擁有軟件項目管理的研究生學位以及帕拉聯邦大學（Universidade Federal do Pará，UFPA）的工業過程（計算機應用）碩士學位。自2009年以來，他一直從事神經網絡方麵的工作，並從2006年開始與巴西的IT公司閤作進行Java、PHP、SQL和其他編程語言的開發。他熱衷於編程和計算智能。目前，他是***大學（Universidade da Amaz?nia，UNAMA）的教授和帕拉聯邦大學的在讀博士生。

目錄

第1章 初識神經網絡 1
1．1 探索神經網絡 1
1．2 為什麼要用人工神經網絡 2
1．3 神經網絡的構造 3
1．3．1 基礎元素——人工神經元 3
1．3．2 賦予神經元生命——
激活函數 4
1．3．3 基礎值——權值 5
1．3．4 重要參數——偏置 5
1．3．5 神經網絡組件——層 5
1．4 神經網絡結構 6
1．4．1 單層神經網絡 7
1．4．2 多層神經網絡 7
1．4．3 前饋神經網絡 8
1．4．4 反饋神經網絡 8
1．5 從無知到有識——學習過程 8
1．6 實踐神經網絡 9
1．7 小結 15
第2章 神經網絡是如何學習的 16
2．1 神經網絡的學習能力 16
2．2 學習範式 17
2．2．1 監督學習 17
2．2．2 無監督學習 18
2．3 係統結構——學習算法 19
2．3．1 學習的兩個階段——訓練
和測試 20
2．3．2 細節——學習參數 21
2．3．3 誤差度量和代價函數 22
2．4 學習算法示例 22
2．4．1 感知機 22
2．4．2 Delta規則 23
2．5 神經網絡學習過程的編碼 23
2．5．1 參數學習實現 23
2．5．2 學習過程 24
2．5．3 類定義 26
2．6 兩個實例 33
2．6．1 感知機（報警係統） 34
2．6．2 ADALINE（交通預測） 37
2．7 小結 42
第3章 運用感知機 43
3．1 學習感知機神經網絡 43
3．1．1 感知機的應用和局限性 44
3．1．2 綫性分離 44
3．1．3 經典XOR（異或）
例子 45
3．2 流行的多層感知機（MLP） 47
3．2．1 MLP屬性 48
3．2．2 MLP權值 49
3．2．3 遞歸MLP 50
3．2．4 MLP在OOP範式中的
結構 50
3．3 有趣的MLP應用 51
3．3．1 使用MLP進行分類 51
3．3．2 用MLP進行迴歸 53
3．4 MLP的學習過程 54
3．4．1 簡單但很強大的學習
算法——反嚮傳播 55
3．4．2 復雜而有效的學習算法——
Levenberg–Marquardt 57
3．5 MLP實現 58
3．5．1 實戰反嚮傳播算法 61
3．5．2 探索代碼 62
3．6 Levenberg–Marquardt實現 66
3．7 實際應用——新生入學 68
3．8 小結 71
第4章 自組織映射 72
4．1 神經網絡無監督學習方式 72
4．2 無監督學習算法介紹 73
4．3 Kohonen 自組織映射 76
4．3．1 一維SOM 77
4．3．2 二維SOM 78
4．3．3 逐步實現自組織映射網絡
學習 80
4．3．4 如何使用SOM 81
4．4 Kohonen算法編程 81
4．4．1 探索Kohonen類 84
4．4．2 Kohonen實現
（動物聚類） 86
4．5 小結 88
第5章 天氣預測 89
5．1 針對預測問題的神經網絡 89
5．2 無數據，無神經網絡——
選擇數據 91
5．2．1 瞭解問題——天氣變量 92
5．2．2 選擇輸入輸齣變量 92
5．2．3 移除無關行為——
數據過濾 93
5．3 調整數值——數據預處理 94
5．4 Java實現天氣預測 96
5．4．1 繪製圖錶 96
5．4．2 處理數據文件 97
5．4．3 構建天氣預測神經網絡 98
5．5 神經網絡經驗設計 101
5．5．1 選擇訓練和測試
數據集 101
5．5．2 設計實驗 102
5．5．3 結果和模擬 103
5．6 小結 105
第6章 疾病診斷分類 106
6．1 什麼是分類問題，以及如何應用
神經網絡 106
6．2 激活函數的特殊類型——
邏輯迴歸 107
6．2．1 二分類VS多分類 109
6．2．2 比較預期結果與産生
結果——混淆矩陣 109
6．2．3 分類衡量——靈敏度和
特異性 110
6．3 應用神經網絡進行分類 111
6．4 神經網絡的疾病診斷 114
6．4．1 使用神經網絡診斷
乳腺癌 114
6．4．2 應用神經網絡進行早期糖
尿病診斷 118
6．5 小結 121
第7章 客戶特徵聚類 122
7．1 聚類任務 123
7．1．1 聚類分析 123
7．1．2 聚類評估和驗證 124
7．1．3 外部驗證 125
7．2 應用無監督學習 125
7．2．1 徑嚮基函數神經網絡 125
7．2．2 Kohonen 神經網絡 126
7．2．3 數據類型 127
7．3 客戶特徵 128
7．4 Java實現 129
7．5 小結 135
第8章 模式識彆（OCR案例） 136
8．1 什麼是模式識彆 136
8．1．1 定義大量數據中的
類彆 137
8．1．2 如果未定義的類沒有被
定義怎麼辦 138
8．1．3 外部驗證 138
8．2 如何在模式識彆中應用神經網絡
算法 138
8．3 OCR問題 140
8．3．1 簡化任務——數字
識彆 140

8．3．2 數字錶示的方法 140
8．4 開始編碼 141
8．4．1 生成數據 141
8．4．2 構建神經網絡 143
8．4．3 測試和重新設計——
試錯 144
8．4．4 結果 145
8．5 小結 148
第9章 神經網絡優化與自適應 149
9．1 神經網絡實現中的常見問題 149
9．2 輸入選擇 150
9．2．1 數據相關性 150
9．2．2 降維 151
9．2．3 數據過濾 152
9．3 結構選擇 152
9．4 在綫再訓練 154
9．4．1 隨機在綫學習 155
9．4．2 實現 156
9．4．3 應用 157
9．5 自適應神經網絡 159
9．5．1 自適應共振理論 159
9．5．2 實現 160
9．6 小結 162
附錄A NetBeans環境搭建 163
附錄B Eclipse環境搭建 175
附錄C 參考文獻 186

《深度學習前沿理論與實踐》 內容簡介 在信息爆炸和計算能力飛速發展的時代，人工智能的浪潮席捲全球，而深度學習作為其中的核心驅動力，正以前所未有的速度改變著我們的生活、工作乃至思考方式。從圖像識彆、語音交互到自然語言處理，再到自動駕駛、醫療診斷，深度學習的應用場景日益廣泛，其背後強大的算法模型和精巧的工程實現，正成為引領科技革命的關鍵。 本書《深度學習前沿理論與實踐》旨在為讀者構建一個全麵、深入且具有前瞻性的深度學習知識體係。我們並非簡單羅列堆砌技術術語，而是力求從理論的根基齣發，逐步深入到前沿的探索，最終落腳於實際的工程實踐，幫助讀者不僅理解“是什麼”，更能洞悉“為什麼”以及“如何做”。 第一部分：深度學習的基石——數學與統計學基礎 在踏入深度學習的殿堂之前，紮實的數學功底是不可或缺的。本部分將係統迴顧並重點梳理深度學習所需的數學和統計學知識，確保讀者即使背景各異，也能快速有效地銜接。 綫性代數：矩陣運算、嚮量空間、特徵值與特徵嚮量等核心概念，是理解神經網絡中數據錶示、權重更新和模型變換的基石。我們將通過直觀的例子解釋這些概念在神經網絡中的具體應用，例如如何用矩陣乘法高效地錶示層與層之間的信息傳遞。 微積分：導數、梯度、鏈式法則等是深度學習模型訓練的關鍵。我們將詳細闡述梯度下降及其變種（如SGD、Adam）的工作原理，解釋如何利用微積分計算損失函數的梯度，從而指導模型參數的優化。 概率論與數理統計：概率分布、期望、方差、貝葉斯定理等，對於理解模型的魯棒性、正則化技術以及評估模型性能至關重要。我們將講解如最大似然估計、最大後驗估計等統計學原理如何指導模型參數的學習。 信息論基礎：交叉熵、KL散度等概念，在定義損失函數和衡量模型輸齣與真實標簽之間的差異時發揮著核心作用。 第二部分：神經網絡的演進之路——從感知器到深度網絡 本部分將帶領讀者迴顧神經網絡的發展曆程，從最基礎的感知器模型齣發，逐步構建起對現代深度學習模型的理解。 感知器與多層感知器（MLP）：講解單層感知器的局限性，以及如何通過引入隱藏層和非綫性激活函數，構建強大的多層感知器，使其能夠解決更復雜的問題。 激活函數：Sigmoid、Tanh、ReLU及其變種（Leaky ReLU, ELU等）的特性、優缺點及其在不同網絡結構中的應用場景。 損失函數：均方誤差（MSE）、交叉熵（Cross-Entropy）、Hinge Loss等，以及它們在迴歸、分類等任務中的選擇原則。 反嚮傳播算法：這是神經網絡訓練的核心算法。我們將深入剖析反嚮傳播的數學原理，並通過圖解和僞代碼清晰地展示其計算過程，幫助讀者理解誤差如何層層迴傳並更新網絡權重。 第三部分：現代深度學習的核心架構 本部分將聚焦於當前深度學習領域最主流、最成功的幾種神經網絡架構，深入剖析它們的原理、優勢以及典型應用。 捲積神經網絡（CNN）： 捲積層：講解捲積核、感受野、步長、填充等核心概念，以及它們如何有效地提取圖像的空間特徵。 池化層：最大池化、平均池化等，以及它們如何降低特徵圖的維度，增強模型的平移不變性。 經典CNN模型：LeNet, AlexNet, VGG, ResNet, Inception等模型的結構演變和創新點，以及它們在圖像分類、目標檢測、圖像分割等任務中的突破性貢獻。 CNN在計算機視覺中的應用：圖像識彆、人臉識彆、物體檢測、圖像生成等。 循環神經網絡（RNN）： 序列建模：RNN如何處理序列數據，通過隱藏狀態記憶曆史信息。 長短期記憶網絡（LSTM）與門控循環單元（GRU）：講解它們如何解決標準RNN的梯度消失/爆炸問題，從而捕捉長距離依賴關係。 RNN在自然語言處理中的應用：文本生成、機器翻譯、情感分析、語音識彆等。 Transformer模型： 自注意力機製（Self-Attention）：這是Transformer的核心創新，我們將詳細解釋其工作原理，以及它如何剋服RNN的長序列處理瓶頸，實現更高效的並行計算和全局信息捕獲。 多頭注意力（Multi-Head Attention）：如何通過並行計算多個注意力頭，從不同角度捕獲信息。 位置編碼（Positional Encoding）：如何在沒有循環結構的情況下，為序列數據引入位置信息。 Encoder-Decoder架構：Transformer在機器翻譯等序列到序列任務中的典型應用。 Transformer及其變種（BERT, GPT係列等）在NLP領域的革命性影響。 第四部分：模型訓練與優化技巧 模型的性能不僅僅取決於架構，更離不開精細的訓練和優化策略。本部分將深入探討提升模型訓練效率和泛化能力的關鍵技術。 優化器： 基礎優化器：SGD, Momentum, AdaGrad, RMSProp。 自適應學習率優化器：Adam, AdamW等，分析它們在不同場景下的錶現。 學習率衰減策略：Step Decay, Exponential Decay, Cosine Annealing等，如何動態調整學習率以加速收斂並避免局部最優。 正則化技術： L1/L2正則化：抑製模型復雜度，防止過擬閤。 Dropout：隨機失活神經元，強製網絡學習更魯棒的特徵。 Batch Normalization：加速訓練，穩定模型，減少對初始化敏感度。 數據增強（Data Augmentation）：通過對輸入數據進行隨機變換，擴充訓練集，提高模型泛化能力。 模型評估與調優： 性能指標：準確率、精確率、召迴率、F1-score、AUC等，以及它們在不同任務中的適用性。 交叉驗證： K-fold Cross-validation等，更可靠地評估模型性能。 超參數調優：網格搜索、隨機搜索、貝葉斯優化等方法。 第五部分：深度學習的進階主題與前沿探索 在掌握瞭基礎和核心架構後，本部分將帶領讀者探索深度學習領域的更多激動人心的前沿技術和研究方嚮。 生成模型： 生成對抗網絡（GAN）：Generator和Discriminator的博弈，以及其在圖像生成、風格遷移等領域的強大能力。 變分自編碼器（VAE）：基於概率模型的生成方法，理解潛在空間的錶示。 遷移學習（Transfer Learning）與少樣本學習（Few-Shot Learning）： 如何利用預訓練模型加速新任務的學習。 在數據稀缺的情況下，如何訓練齣性能良好的模型。 圖神經網絡（GNN）： 處理非結構化數據，如社交網絡、分子結構等。 圖的錶示、捲積操作在圖上的應用。 強化學習（Reinforcement Learning）基礎： 智能體、環境、奬勵、策略等核心概念。 Q-Learning, Deep Q-Networks (DQN)等。 可解釋性AI（Explainable AI, XAI）： 理解模型的決策過程，提高模型的可信度。 LIME, SHAP等方法。 第六部分：深度學習的工程實踐與應用 理論的價值最終體現在實踐。本部分將側重於深度學習模型的落地部署，以及在實際場景中的應用案例。 主流深度學習框架介紹：TensorFlow, PyTorch等框架的特點、核心API以及開發流程。 模型部署： 服務器端部署：使用TensorFlow Serving, TorchServe等。 移動端/邊緣端部署：TensorFlow Lite, PyTorch Mobile等。 模型壓縮與量化：減小模型體積，提高推理速度。 實際應用案例分析： 自動駕駛中的感知與決策。 醫療影像分析與診斷輔助。 智能客服與推薦係統。 金融風控與量化交易。 自然語言理解在搜索引擎、智能助手中的應用。 本書特色 理論與實踐並重：每個核心概念都將結閤理論推導和代碼示例，讓讀者“知其然”也“知其所以然”。 循序漸進，由淺入深：從基礎數學概念到復雜的前沿模型，邏輯清晰，適閤不同背景的讀者。 前瞻性與實用性兼顧：覆蓋瞭當前最熱門的深度學習技術，並提供瞭實用的工程實踐指導。 精選案例，啓發思考：通過分析真實的行業應用案例，激發讀者在各自領域探索深度學習的潛能。 《深度學習前沿理論與實踐》不僅僅是一本技術手冊，更是一扇通往人工智能未來的窗口。無論您是計算機科學專業的學生、軟件工程師、數據科學傢，還是對人工智能充滿好奇的研究者，本書都將是您探索深度學習世界、掌握未來關鍵技術不可或缺的指南。我們期待與您一同，在深度學習的浪潮中，乘風破浪，創造無限可能。

評分☆☆☆☆☆

我是一名在互聯網公司工作的工程師，主要負責後端開發，但公司最近開始大力發展AI相關的業務，我感覺自己需要快速學習一些AI的基礎知識，特彆是神經網絡。偶然間在網上看到瞭這本書的介紹，立刻下單購買瞭。這本書的優點在於它並沒有僅僅停留在理論層麵，而是非常注重實戰。作者在講解理論知識的同時，會穿插大量的Java代碼實現，這些代碼不僅可以直接運行，而且注釋非常詳細，能夠幫助我理解每一行代碼的作用。我印象最深刻的是關於反嚮傳播算法的部分，作者用瞭好幾種不同的方式來解釋，並且通過具體的例子演示瞭如何用Java來實現梯度下降的過程。這讓我這個後端工程師也能輕鬆理解其中的數學原理。此外，書中還提到瞭在實際項目中可能會遇到的一些問題，比如過擬閤、欠擬閤等，並給齣瞭一些解決方案，這對於我們這些需要將理論應用於實際工作的人來說，是非常寶貴的經驗。這本書的排版也很舒服，字體大小適中，章節劃分清晰，閱讀起來不費力。

評分☆☆☆☆☆

我是一個業餘的編程愛好者，對AI領域充滿瞭好奇，一直想自己動手實踐一下。雖然之前看過一些AI的科普文章，但總覺得不夠深入。朋友推薦瞭這本書，說裏麵的Java代碼很實用。拿到書後，我被它嚴謹的結構和循序漸進的講解方式吸引瞭。作者從最簡單的神經元模型開始，一步步構建起復雜的神經網絡，這種教學方式非常適閤我這樣沒有專業背景的讀者。書中的Java代碼並不是那種晦澀難懂的“黑科技”，而是非常貼近實際應用，有很多可以直接拿來修改和使用的例子。比如，我跟著書中的例子訓練瞭一個簡單的手寫數字識彆模型，雖然結果不是最頂尖的，但整個過程讓我對神經網絡的工作流程有瞭非常直觀的認識。書中還提到瞭一些常見的優化技巧，比如學習率的調整、激活函數的選擇等，這些都是在實際應用中非常重要的細節。這本書讓我感覺AI不再是遙不可及的科學，而是可以通過代碼去實現的工具。

評分☆☆☆☆☆

這本書的敘事風格非常獨特，不像市麵上很多技術書籍那樣枯燥乏味。作者在講解神經網絡的算法時，經常會穿插一些生動的比喻和實際生活中的例子，讓我感覺學習過程非常輕鬆有趣。例如，在解釋反嚮傳播算法時，作者將其類比成“從錯誤中學習”的過程，這讓我一下子就理解瞭其核心思想。而且，書中關於神經網絡的各個組成部分，比如權值、偏置、激活函數等等，都進行瞭非常形象化的解釋，讓我不再覺得這些是冰冷的數學公式。更難得的是，書中不僅僅是理論的堆砌，還提供瞭大量的Java代碼片段，並且這些代碼不僅僅是“能跑”，更是“好懂”。作者在代碼的注釋方麵做得非常到位，讓我這個對Java不太精通的讀者也能快速理解其中的邏輯。我尤其喜歡書中的一些“小貼士”，這些都是作者在實踐中積纍的寶貴經驗，對我的學習非常有指導意義。總的來說，這本書就像一位耐心且風趣的老師，帶領我一步步走進神經網絡的世界。

評分☆☆☆☆☆

這本書的包裝非常精美，封麵設計簡潔大氣，一看就很有技術含量。我是一名計算機專業的學生，一直對人工智能和機器學習很感興趣，所以看到這本書的時候就立刻被吸引瞭。雖然書名聽起來有些學術化，但當我翻開第一頁，就被作者清晰的邏輯和嚴謹的論述深深吸引瞭。第一章就從神經網絡的基本概念講起，用通俗易懂的語言解釋瞭神經元的工作原理，以及感知機的局限性。接著，作者循序漸進地介紹瞭多層感知機、反嚮傳播算法等核心內容，並且還穿插瞭一些曆史故事，讓我對神經網絡的發展有瞭更深的認識。書中的代碼示例非常詳細，我跟著書中的步驟敲瞭一遍，感覺自己真的能夠一步步構建起一個神經網絡模型。而且，作者還提供瞭很多思考題，鼓勵讀者動手實踐，這對我來說是非常有價值的學習方式。總的來說，這本書的深度和廣度都非常適閤初學者入門，同時也能為有一定基礎的讀者提供更深入的理解。

評分☆☆☆☆☆

我是一名正在準備考研的大學生，目標是人工智能方嚮。在選擇復習資料時，我對比瞭很多書籍，最終選擇瞭這本《神經網絡算法與實現》。這本書最大的亮點在於它係統地介紹瞭各種經典的神經網絡模型，從最基礎的感知機，到後來發展的捲積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN），都有詳細的闡述。作者在講解每一個模型時，都會先介紹其提齣的背景、解決的問題，然後再深入講解其結構和工作原理。而且，書中的數學推導非常嚴謹，每一處公式的來源和含義都解釋得很清楚，這對於我這種需要紮實數學功底的學生來說，非常有幫助。我特彆喜歡的是作者在講解CNN和RNN時，用瞭很多圖示來幫助理解，這使得抽象的模型變得更加直觀。書中的Java代碼實現也讓我受益匪淺，我不僅能通過代碼來驗證理論知識，還能學習到如何在實際中應用這些算法。總的來說，這本書的內容非常全麵，能夠為我的考研復習打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

看著挺好的，覺得很不錯。

評分☆☆☆☆☆

經典圖書，學習人工智能必備

評分☆☆☆☆☆

我覺得相當不錯，我兒子也覺得很好

評分☆☆☆☆☆

深入淺齣的一本書，包含瞭人工智能各方麵的曆史

評分☆☆☆☆☆

衝著項目實戰買的，還沒看，看過瞭再追加評論

評分☆☆☆☆☆

人工智能學習學習應用和實際的差彆

評分☆☆☆☆☆

給學妹買的，沒有拆開看，不過基本上就是不到3摺，很酷

評分☆☆☆☆☆

買瞭好多機器學習的書，需要很長一段時間消化。

評分☆☆☆☆☆

逆水行舟，不進則退!????