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人工智能行业机器学习与算法方案

TOC\o1-2\h\u14263第一章：绪论 3

87461.1行业背景概述 3

312761.2机器学习与算法发展历程 3

245771.2.1机器学习的起源与发展 3

23381.2.2算法的发展历程 4

208211.3本书结构及内容安排 4

29609第二章：机器学习基础理论 4

2768第三章：常用机器学习算法 4

15907第四章：深度学习与神经网络 4

8260第五章：机器学习在实际应用中的案例分析 4

4672第六章：人工智能行业的发展趋势与挑战 4

3363第二章：机器学习基础理论 4

72052.1监督学习 4

229252.1.1分类任务 4

260442.1.2回归任务 5

104712.1.3监督学习的评估方法 5

188022.2无监督学习 5

15632.2.1聚类分析 5

81762.2.2降维 5

89482.2.3关联规则挖掘 5

103852.3强化学习 5

110542.3.1状态（State） 5

273042.3.2动作（Action） 5

44042.3.3奖励（Reward） 6

322102.3.4策略（Policy） 6

106592.4复杂模型评估与选择 6

230082.4.1模型功能评估 6

215122.4.2模型选择 6

49032.4.3模型优化 6

88222.4.4模型泛化能力评估 6

20020第三章：特征工程与数据预处理 6

161033.1特征提取与选择 6

200213.2数据清洗与预处理 7

11573.3特征工程在算法中的应用 7

234483.4模型调优与优化 7

13385第四章：深度学习算法 8

278194.1神经网络基础 8

101354.2卷积神经网络 8

21214.3循环神经网络 9

145314.4对抗网络 9

23251第五章：传统机器学习算法 9

63005.1线性模型 9

307245.2决策树与随机森林 9

167555.3支持向量机 10

226315.4集成学习 10

31543第六章：模型评估与优化 10

223896.1评估指标与方法 10

167986.1.1准确率（Accuracy） 10

244856.1.2精确率（Precision） 10

93376.1.3召回率（Recall） 11

71546.1.4F1值（F1Score） 11

152566.1.5ROC曲线与AUC值 11

6776.2超参数调优 11

212326.2.1网格有哪些信誉好的足球投注网站（GridSearch） 11

274976.2.2随机有哪些信誉好的足球投注网站（RandomSearch） 11

227566.2.3贝叶斯优化（BayesianOptimization） 11

130356.3模型泛化能力分析 11

102086.3.1交叉验证（CrossValidation） 11

165356.3.2正则化（Regularization） 11

198696.3.3数据增强（DataAugmentation） 12

100416.4模型压缩与加速 12

178726.4.1网络剪枝（NetworkPruning） 12

80596.4.2知识蒸馏（KnowledgeDistillation） 12

28366.4.3量化（Quantization） 12

214146.4.4Winograd变换（WinogradTransform） 12

14408第七章计算机视觉应用 12

281717.1目标检测与识别 12

14677.2图像分类与分割 12

102287.3人脸识别与跟踪 13

22667.4视频分析与理解 13

17701第八章：自然语言处理应用 13

46748.1文本分类与情感分析 14

20798.1.1简介 14

95678.1.2方法 14

199128.1.3应用 14

76798.2命名实体识别 14

131068.2.1简介 14

316198.2.2方法 14

323888.2.3应用