包含机器学习推荐书籍女生的词条

有什么关于人工智能的书?

《人工不智能》这本书会告诉你，高估了人工智能会带来什么社会问题，以及自动驾驶这件事有多难，它还会告诉你，现阶段人工智能的社会化应用的根本矛盾是什么。

看到这个问题有点小兴奋，我来推荐一份人工智能书单。

《计算机与智能》(1950年)。艾兰图灵在这本书中首次提出了“机器能否思考”这个问题，并设计了著名的“图灵测试”来测试机器智能。

《深度学习》深度学习领御奠基性的经典畅销书，长期位居亚马逊AI和机器学习类图书榜首。《人工智能》智能革命时代先行者李开复解读AI如何重塑个人、商业与社会的未来图谱。

信息较新鲜且全，要有一定阅读价值，能够有深入的思考当然更好。书单不长，只用做科普入门。

平时总要聊点AI吧!人工智能入门书籍、视频、课程推荐

1、由人民邮电出版社出版的《人工智能通识》面向我国人工智能的通识教育与专业技术人才的培养。全书共8章，分为3篇，分别为人工智能的基本理论、人工智能的应用以及人工智能的融合拓展，涵盖了目前主流的人工智能技术。

2、如果你说的AI是人工智能：学习人工智能基础可关注哔哩哔哩up主跟李沐学AI 相关视频教程如下：人工智能是计算机学科的一个分支，二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能）。

3、来自加州大学伯克利分校的 Artificial Intelligence course（人工智能课程）是一系列优秀的视频讲座，通过一种非常有趣的实践项目（训练AI玩Pacman游戏 ）来解释基本知识。

4、信息较新鲜且全，要有一定阅读价值，能够有深入的思考当然更好。书单不长，只用做科普入门。

5、机器学习精讲 机器学习原理算法与应用教程，精简机器学习入门手册，美亚机器学习深度学习畅销书，全彩印刷，扫描书中二维码可阅读补充内容，人工智能和机器学习领域众多知名专家推荐。

机器学习,数据挖掘的书有哪些

1、如果你刚好正在寻找这方面的入门书籍，那么韩家炜老师写的《数据挖掘：概念与技术》绝对是一个不错的选择。该书针对传统的数据分析方法，常见的如聚类、分类、去噪等，都做了非常细致的说明，并附带详实的算法、实例。

2、数据之美 (豆瓣) 一本介绍性的书籍，每章都解决一个具体的问题，甚至还有代码，对理解数据分析的应用领域和做法非常有帮助。难易程度：易。

3、推荐：Jiawei Han的《数据挖掘概念与技术》、Ian H. Witten 的《数据挖掘实用机器学习技术》、Pang-Ning Tan的《数据挖掘导论》、Matthew A. Russell的《社交网站的数据挖掘与分析》、Anand Rajaraman的《大数据》。

4、国外书籍推荐Pang-Ning Tan， Vipin Kumar etc. Introduction to Data Mining。可以深入了解数据挖掘关于分类、关联规则、聚类的知识。第一章讲基本部分，第二章讲高级部分，让人由浅入深。另有单独的一章介绍异常检测。

5、数据挖掘对于我来说，还不是特别擅长的领域，这里主要推荐数据分析的书籍。1）入门篇 《深入浅出数据分析》，深入浅出系列，看完这本书，你对数据分析就有了一个大概的认知了。

6、Machine Learning for Hackers （中文译名：机器学习-实用案例解析）通过实例讲解机器学习算法，用R实现的，可以一边学习机器学习一边学习R。

入门Python数据分析,请问看什么书籍?

《Python科学计算》（推荐学习：Python视频教程）从发行版的安装开始，这本书将科学计算及可视化的常见函数库，如numpy、scipy、sympy、matplotlib、traits、tvtk、mayavi、opencv等等，都进行了较为详细地介绍。

(1)《深度学习》深度学习挺有名的书，理论深度足够。俗称“花书”。(2)《利用Python进行数据分析》用python做数据分析就得读这本。读书破万卷，下笔如有神。这句古话说来是有道理的。

《Python数据科学手册》，Jake VanderPlas，人民邮电出版社：可以看作是前一本书的进阶书籍，介绍了数据分析的主要库，偏数据清洗。

《Python算法教程》本书最大的优点简单概括起来就是知识点清晰，语言简洁。书中用Python语言来讲解算法的分析和设计，主要关注经典的算法，帮助读者理解基本算法问题和解决问题打下很好的基础。

《Python数据分析从入门到知晓》关于希望运用Python来结束数据分析工作的人来说，学习IPython、Numpy、pandas、Matplotlib这个组合是现在看来不错的方向，本书就是这样一本故步自封的书。

自学编程的书籍推荐

《Java核心技术·卷1：基础知识（原书第9版）》Java领域最有影响力和价值的著作之一，拥有20多年教学与研究经验的资深Java技术专家撰写，与《Java编程思想》齐名。

《C Primer Plus（第6版）》- Stephen Prata：这本书是一个非常受欢迎的入门级C语言教材，适合零基础的学习者。它以简洁明了的方式介绍了C语言的基础知识和编程技巧。

《C语言从入门到精通》（侯捷著）：该书内容系统全面，深入浅出，适合希望更深入了解C语言的学习者。

CPrimerPlus。推荐《CPrimerPlus》作为自学编程的入门书籍。这本书是经典的C语言字典，适合有基础的人阅读，但不建议入门者深入学习。它提供了大量的例子和练习，帮助读者掌握C语言。

《程序员修炼之道》安德鲁·亨特、大卫·托马斯 对于那些已经学习过编程机制的程序员来说，这是一本卓越的书。或许他们还是在校生，但对要自己做什么，还感觉不是很安全。就像草图和架构之间的差别。

请问有没有跟遗传算法和图像拟合相关的参考书目推荐?

《遗传算法基础及应用》（Genetic Algorithm： Basic Theory and Applications）（英）戴维·戈德伯格著，唐飞等译，机械工业出版社，2003 年。这本书深入浅出地介绍了遗传算法的原理和实现，以及它们在各种应用中的使用。

遗传算法是种群择优，模拟退火是择优降火，里头的差别不大，就是生成新链，然后计算适应度什么的。这两种优化算法都能解决TSP问题，源代码没有，不过matlab有工具箱可以实现吧，你再找找。

这种方法比较适合于医学图像的分割。除了用Fourier模型来描述曲线外，近年来还研究了一些其它的曲线描述方法，如A.Goshtasby详细介绍了用有理Gaussian曲线和曲面来设计和拟合二维及三维形状的方法。

遗传：生物亲代与子代之间、子代个体之间相似的现象. 父母的基因特征传给子女。进化：专指生物由简单到复杂、由低级到高级的发展变化，又称作演化。

用遗传算法ga函数是可以拟合带有目标方程和约束条件且含有微分方程的系数，其拟合原则是误差最小估计原则。