人工智能算法(卷2):受大自然启发的算法(审核已通过)
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人工智能算法(卷2):受大自然启发的算法
【美】杰弗瑞-希顿 2020年
第1章 种群、计分和选择
1.1 理解种群
1.2 对种群计分
1.3 从种群中选择
1.4 截断选择
1.5 联赛选择
1.6 如何选择轮数
1.7 适应度比例选择
1.8 随机遍历抽样
1.9 本章小结
第2章 交叉和突变
2.1 演化算法
2.2 解编码
2.3 交叉
2.4 突变
2.5 为什么需要精英
2.6 本章小结
第3章 遗传算法
3.1 离散问题的遗传算法
3.2 连续问题的遗传算法
3.3 遗传算法的其他应用
3.4 本章小结
第4章 遗传编程
4.1 程序作为树
4.2 树突变
4.3 树交叉
4.4 拟合公式
4.5 本章小结
第5章 物种形成
5.1 物种形成实现
5.2 遗传算法中的物种
5.3 遗传编程中的物种
5.4 使用物种形成
5.5 本章小结
第6章 粒子群优化
6.1 群聚
6.2 粒子群优化
6.3 本章小结
第7章 蚁群优化
7.1 离散蚁群优化
7.2 连续蚁群优化
7.3 本章小结
第8章 细胞自动机
8.1 基本细胞自动机
8.2 康威的《生命游戏》
8.3 演化自己的细胞自动机
8.4 本章小结
第9章 人工生命
9.1 里程碑1:绘制植物
9.2 里程碑2:创建植物生长动画
9.3 里程碑3:演化植物
9.4 本章小结
第10章 建模
10.1 Kaggle竞赛
10.2 里程碑1:整理数据
10.3 里程碑2:建立模型
10.4 里程碑3:提交测试回复
10.5 本章小结
附录A 示例代码使用说明
A.1 系列图书简介
A.2 保持更新
A.3 获取示例代码
A.4 示例代码的内容
A.5 如何为项目做贡献
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