书籍介绍
在人工智能迅猛发展的今天，掌握基础算法是每一位人工智能从业者的必备技能。《人工智能算法 卷1 基础算法》一书，以其深入浅出的讲解和丰富的实例，为读者打开了一扇通往人工智能世界的门。书中所介绍的算法，不仅适用于理论研究，更能在实际应用中发挥重要作用。
作者简介
杰弗瑞·希顿是一位多才多艺的技术专家，活跃于博客撰写、开源项目贡献，并出版了多本关于数据科学、预测建模等领域的书籍。他拥有华盛顿大学信息管理学硕士学位，是IEEE高级会员、Sun认证Java程序员，同时作为开源机器学习框架Encog的首席开发人员，在人工智能领域贡献卓越。
推荐理由
《人工智能算法 卷1 基础算法》详细介绍了人工智能的基础算法，从维度法到线性回归算法，全面覆盖了人工智能领域的核心概念和算法原理。书中不仅提供了算法的基本理论，还通过具体的数值计算和程序示例，帮助读者深入理解并实践这些算法。同时，书中提供的多种语言版本的示例代码，让读者能够轻松上手，通过实践掌握人工智能的核心技术。
适合哪些人读
适合对人工智能感兴趣，想要系统学习人工智能基础算法的读者
适合已经有一定编程基础，希望深入理解人工智能算法原理的开发者
适合希望了解人工智能技术发展趋势，为未来职业规划做准备的在校学生和职场人士。
适合已经有一定编程基础，希望深入理解人工智能算法原理的开发者
适合希望了解人工智能技术发展趋势，为未来职业规划做准备的在校学生和职场人士。
书籍脑图
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用户评论
第一卷，基础中的基础，还不错吧，期待其他卷 - -
薄薄的一本书 有所收获～
入门讲解的还不错,作为小白入门书,有点收获,虽然书薄薄一本,但代码非常详尽,各种语言都有,可读性很高.可惜后面算法部分,伪代码可读性一般,公式错印刷,严重影响了阅读体验...
4种模型：分类、回归、聚类、时序
训练是对长期记忆的塑造过程。对神经网络而言，训练改变的就是权重矩阵。
短期记忆指模型的内部状态，很多机器学习算法都没有“内部状态”，一般使用滑动窗口算法对数据进行编码。
均方根误差是线性的，而均方误差则不然。如果训练集中的误差全都翻了一倍，那么均方根误差也会翻一倍，但均方误差不是这样。
深入浅出，尤其是优化算法那部分很受启发。
书籍解析
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