●前言
●章机器学习1
●1.1什么是机器学习1
●1.1.1深度学习的成果1
●1.1.2学习、机器学习和深度学习6
●1.1.3机器学习的分类9
●1.1.4直至深度学习的机器学习历史15
●1.2关于本书例题程序的执行环境25
●1.2.1程序执行的流程25
●1.2.2程序执行的实际情况27
●第2章机器学习基础31
●2.1归纳学习31
●2.1.1演绎学习和归纳学习31
●2.1.2归纳学习的例题—股票价格的预测32
●2.1.3基于归纳学习的股价预测程序37
●2.2强化学习46
●2.2.1什么是强化学习46
●2.2.2Q学习—强化学习的具体方法48
●2.2.3强化学习的例题—走迷宫知识的学习53
●2.2.4强化学习程序的实现56......
内容简介
本书以很好容易理解的方式解说了人工智能研究中机器学习的各领域知识，以这些知识为前提，说明了深度学习是什么,以及相关学习方法。本书不是单纯地罗列概念，而是通过适当介绍具体处理流程和程序示例，来具体化地、易于理解地介绍这些技术到底是什么。
PREFACE前 言当前，关于人工智能的研究非常引人瞩目。作为其支柱之一的深度学习，是人工智能研究至今为止所积累的机器学习成果。特别是在语音识别、图像识别、行为知识获取等方面，深度学习取得了非常大的成功。 本书以非常容易理解的方式解说了人工智能研究中机器学习的各领域知识，以这些知识为前提，说明了深度学习是什么。本书不是单纯地罗列概念，而是通过适当介绍具体处理流程和程序示例，来具体化地、通俗易懂地介绍这些技术到底是什么。 本书通过例题程序来具体说明机器学习和深度学习的相关技术。一般而言，运行深度学习程序的机器必须有强大的计算能力才行。但是，在本书的例题程序中，经过精心设计，将深度学习处理的核心骨架部分提取了出来，在普通的个人计算机上也能运行。假设运行环境为......
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