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《极简算法史:从数学到机器的故事》电子书封面

极简算法史:从数学到机器的故事

  • 发布时间:2019年09月09日 09:32:11
  • 作者:吕克 德 布拉班迪
  • 大小:2.6 MB
  • 类别:极简算法电子书
  • 格式:PDF
  • 版本:带目录原版
  • 评分:9.1

    极简算法史:从数学到机器的故事 PDF 带目录原版

      给大家带来的一篇关于极简算法相关的电子书资源,介绍了关于极简算法、数学、机器、故事方面的内容,本书是由人民邮电出版社出版,格式为PDF,资源大小2.6 MB,吕克 德 布拉班迪编写,目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为:7.8。

      内容介绍

      极简算法史:从数学到机器的故事 PDF

      简易易读、精妙灵巧的人们数学课与社会学逻辑思维史 讨论有趣的数学难题和思维逻辑迷题 再现思想家、物理学家与逻辑学家与众不同的思维模式 数学课、逻辑学与电子信息科学相互迈向人工智能技术的梦想之旅 

      数学课、逻辑学、电子信息科学几大行业甚为一间,相互成jiu,相互危害。从古希腊哲学到电子计算机,大数字、测算、逻辑推理这种好像简易的定义在3000年里汇融、撞击。如何把逻辑性授予数学课实际意义?怎样从简易与运算迈向繁杂智慧型?这身后填满了人们智慧型的闪亮:从柏拉图、莱布尼茨、罗素、香农到图灵都尝试从数学公式中证实逻辑推理的合理化,创造详细的逻辑思维管理体系。她们是凭技能取胜,還是鲁莽地胆大一拼?这书勾勒了这场人们探寻数学课、优化算法与思维逻辑,并迈向人工智能技术的梦想之旅,呈现了思想家、逻辑学家与物理学家与众不同的思维模式,讨论了优化算法与人工智能技术对科学研究和社会发展的极大危害。

      吕克 德 布拉班迪尔(Luc de Brabandere),丹麦物理学家、逻辑学家、思想家,活跃性于企业运营、管理方法和自主创新对策行业,波士顿咨询公司驻罗马咨询顾问,任教于丹麦鲁汶管理学院和巴黎中央政府理工大学,其自编的“自主创新对策的社会学方式”已在企业管理学与思维模式行业取得成功树立30多年。所著《摆脱逻辑思维里的框》《数学课小社会学》等很多科谱著作。

      目录

      • 第 一部分 莱布尼茨之梦 1
      • 从前的数学故事 3
      • 最美的逻辑故事 13
      • 有缘无分,只因意气不相投 23
      • 第二部分 三座丰碑 43
      • 托马斯 贝叶斯,真正的互联网巨星 45
      • 香农证明,如何计算1  1 57
      • 诺伯特 维纳与控制论 69
      • 第三部分 自动化理性批判 79
      • 连接互联网,却脱离现实 83
      • 算法“布鲁斯” 88
      • 诺查丹玛斯与大数据 95
      • 全球化管理的重要性 100
      • 死亡电脑社 107
      • 人工智能:许多问题之一 112
      • 后记 119
      • 附录 125
      • 答案 126
      • 参考文献 133
      • 人名索引 134

      学习笔记

      给你选择Python语言实现机器学习算法的三大理由

      基于以下三个原因,我们选择Python作为实现机器学习算法的编程语言:(1) Python的语法清晰;(2) 易于操作纯文本文件;(3) 使用广泛,存在大量的开发文档。 可执行伪代码 Python具有清晰的语法结构,大家也把它称作可执行伪代码(executable pseudo-code)。默认安装的Python开发环境已经附带了很多高级数据类型,如列表、元组、字典、集合、队列等,无需进一步编程就可以使用这些数据类型的操作。使用这些数据类型使得实现抽象的数学概念非常简单。此外,读者还可以使用自己熟悉的编程风格,如面向对象编程、面向过程编程、或者函数式编程。不熟悉Python的读者可以参阅附录A,该附录详细介绍了Python语……

      Python机器学习算法之k均值聚类(k-means)

      一开始的目的是学习十大挖掘算法(机器学习算法),并用编码实现一遍,但越往后学习,越往后实现编码,越发现自己的编码水平低下,学习能力低。这一个k-means算法用Python实现竟用了三天时间,可见编码水平之低,而且在编码的过程中看了别人的编码,才发现自己对numpy认识和运用的不足,在自己的代码中有很多可以优化的地方,比如求均值的地方可以用mean直接对数组求均值,再比如去最小值的下标,我用的是argsort排序再取列表第一个,但是有argmin可以直接用啊。下面的代码中这些可以优化的并没有改,这么做的原因是希望做到抛砖引玉,欢迎大家丢玉,如果能给出优化方法就更好了 一.k-means算法……

      python机器学习案例教程——K最近邻算法的实现

      K最近邻属于一种分类算法,他的解释最容易,近朱者赤,近墨者黑,我们想看一个人是什么样的,看他的朋友是什么样的就可以了。当然其他还牵着到,看哪方面和朋友比较接近(对象特征),怎样才算是跟朋友亲近,一起吃饭还是一起逛街算是亲近(距离函数),根据朋友的优秀不优秀如何评判目标任务优秀不优秀(分类算法),是否不同优秀程度的朋友和不同的接近程度要考虑一下(距离权重),看几个朋友合适(k值),能否以分数的形式表示优秀度(概率分布)。 K最近邻概念: 它的工作原理是:存在一个样本数据集合,也称作为训练样本集,并且样本集中每个数据都存在标签,即我们知道样……

      以上就是本次介绍的极简算法电子书的全部相关内容,希望我们整理的资源能够帮助到大家,感谢大家对码农之家的支持。

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