更新时间：2021-12-09 11:50:03
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内容简介
《人工智能（高中版）》编委会
前言
第0章 数学与编程基础
引言
0.1 数学基础
0.2 编程基础
练习题
编 程
第1章 搜索
1.1 搜索问题的定义
1.2 搜索算法基础
1.3 盲目搜索
1.4 启发式搜索
1.5 对抗搜索
本章总结
历史回顾
第2章 机器学习
2.1 监督学习的概念
2.2 数据集与损失函数
2.3 泛化
2.4 过拟合与欠拟合
2.5 创建数据集
2.6 无监督与半监督学习
第3章 线性回归
3.1 线性回归
3.2 优化方法
3.3 二分类问题
3.4 多分类问题
3.5 岭回归
3.6 套索回归
第4章 决策树、梯度提升和随机森林
4.1 决策树
4.2 随机森林
4.3 梯度提升
参考文献
第5章 神经网络
5.1 深度线性网络
5.2 非线性神经网络
5.3 反向传播计算导数
第6章 计算机视觉
6.1 什么是计算机视觉
6.2 图像的形成
6.3 线性滤波器
6.4 边缘检测
6.5 卷积神经网络
第7章 自然语言处理
7.1 语言模型
7.2 字模型与词模型
7.3 向量语义
7.4 基于神经网络的自然语言处理
第8章 马尔可夫决策过程与强化学习
8.1 马尔可夫链
8.2 马尔可夫决策过程
8.3 强化学习
附录A 数学基础
A.1 导数
A.2 概率
A.3 矩阵
附录B 编程基础
B.1 整数类型的运算
B.2 变量命名规则
B.3 关系表达式和逻辑表达式
B.4 函数调用中的传值和传引用
B.5 复杂类型
B.6 一些技巧
B.7 编程风格
