人工智能与机器学习的算法与应用研究

第1章 绪论
1.1 什么是人工智能与机器学习
1.2 机器学习和人工智能的关系
1.3 大数据与机器学习的关系
1.4 人工智能与机器学习的*新前沿

第2章 机器学习经典算法
2.1 朴素贝叶斯
2.2 K近邻算法
2.3 决策树
2.4 支持向量机

第3章 降维算法
3.1 特征选择法
3.2 主成分分析法
3.3 主成分分析的核方法
3.4 线性判别分析法
3.5 因素分析
3.6 独立成分分析
3.7 局部线性嵌入
3.8 自编码器
3.9 ISOMAP算法
第4章 神经网络与深度学习
4.1 神经网络
4.2 卷积神经网络
4.3 循环神经网络
4.4 长短期记忆单元
4.5 深度信念网络和受限玻耳兹曼机

第5章 蒙特卡罗方法
5.1 采样和蒙特卡罗方法
5.2 马尔可夫链蒙特卡罗方法
5.3 Gibbs采样
5.4 不同的峰值之间的混合
5.5 蒙特卡罗树搜索的特征

第6章 生成对抗网络
6.1 生成对抗网络的概述
6.2 生成对抗网络原理
6.3 GAN的实际应用
6.4 GAN的缺陷：梯度的消失
6.5 深度卷积生成对抗网络
6.6 其他改进的生成对抗网络
6.7 GAN的未来

第7章 强化学习
7.1 强化学习模型及基本要素
7.2 马尔可夫决策过程
7.3 模型已知的强化学习
7.4 模型未知的强化学习
7.5 深度强化学习

第8章 集成学习与推荐系统
8.1 集成学习
8.2 推荐系统

第9章 机器学习的应用
9.1 机器学习算法在机器视觉领域的应用
9.2 机器学习算法在物联网的应用
9.3 机器学习算法在其他领域的应用

第10章 人工智能的应用
10.1 人工智能在金融领域的应用
10.2 人工智能在教育领域的应用
10.3 人工智能在医疗领域的应用
10.4 人工智能在人脸和声音识别中的应用
10.5 人工智能在中国农业发展中的应用
参考文献