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机器学习vs复杂系统
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第五部分 人工智能应用谈

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2022-01-25 01:32:32
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  • 作者简介
  • 扉页
  • 版权信息
  • 序
  • 目录
  • 第一部分 复杂性
    • 2 用复杂网络看世界经济（阅读难度★）
    • 3 风险管理策略之复杂科学视角
    • 4 从物理角度看复杂
  • 第二部分 机器学习
    • 6 浅谈贝叶斯分析
    • 7 简单贝叶斯分类器（阅读难度★）
    • 8 决策树方法（阅读难度★★）
    • 9 感知机：神经网络的基础（阅读难度★★★）
    • 10 降维：应对复杂的通用武器（阅读难度★）
  • 第三部分 神经网络
    • 12 CNN的几个关键词（阅读难度★★★）
    • 13 时间序列与RNN
    • 14 会遗忘的神经网络（阅读难度★★★）
    • 15 跟着AlphaGo理解深度强化学习框架（阅读难度★★★）
    • 16 从阿尔法元看强化学习的更广阔潜力
  • 第四部分 宇宙间最复杂的就是我们的大脑
    • 18 大脑的自由能假说——兼论认知科学与机器学习（阅读难度★★）
    • 19 大脑中的支持向量机（阅读难度★★★）
    • 20 机器学习是如何巧妙理解我们大脑的工作原理的（阅读难度★★）
    • 21 大脑经济学（阅读难度★）
    • 22 人工智能vs人类智能（阅读难度★★）
  • 第五部分 人工智能应用谈
    • 24 机器学习预测心理疾病
    • 25 人机协作决策的两种方式
    • 26 小数据机器学习
    • 27 用深度学习玩图像的七重关卡
    • 28 深度学习助力基因科技
    • 29 机器学习对战复杂系统
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