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| 編輯推薦： |
从代码解析到案例实战，扫码即可观看相关教学视频
涉及商业分析、金融投资、社交网络和工程优化等领域
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| 內容簡介： |
本书的编程语言以Python为主，详细介绍了人工智能算法的主流类别，涉及常见的数据特征处理、回归模型、基于实例的算法、树方法、神经网络、自然语言处理、社会网络、遗传算法和推荐算法。本书针对每一大类算法都介绍了该门类下的经典算法，并运用常见算法库以代码实现为目的，以商业分析、金融投资、科研辅助和工程优化等案例为对象，逐步讲解每一种算法的实现方法及在案例分析中的运用，部分案例配备了教学视频，可扫码实时观看。同时，随书还提供了程序源代码、授课用PPT等海量附加学习资源。
本书适用的读者对象包括：商业分析师、高校科研工作者、互联网企业的算法工程师、大中专院校相关专业师生以及其他需要掌握人工智能算法知识的读者。
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| 關於作者： |
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李一邨，浙大城市学院青年英才、浙江大学量化金融博士、杭州市科协智库专家、杭州科促会数据科学家与理事会理事、杭州师范大学校外指导老师，现任杭州伊园科技有限公司总经理。前沿量化科学领域的深耕者，致力于将多元学科的前沿理论嫁接融合到金融投资领域。曾连续5届（第8~12届）获得《证券时报》和《期货日报》联合评选的“中国最佳金融量化策略工程师”。
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| 目錄：
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前言
第1章无处不在的算法
1.1人工智能发展的历史
1.2人工智能算法的分类与流派
第2章常见的数据特征处理
2.1常见的数据预处理和特征选择方法
2.1.1常见的数据预处理
2.1.2常见的特征选择方法
2.2主成分分析
2.2.1PCA算法步骤和特征分解理论
2.2.2PCA规约MNIST数据集
2.3高新技术企业行业技术周期数据的可视化和相关性分析
2.3.1特征的系统性描述
2.3.2特征的深入观察
第3章常见的回归模型
3.1线性回归模型
3.1.1普通小二乘法的原理
3.1.2广告投入产出分析案例
3.2逻辑斯谛回归
3.2.1逻辑斯谛回归的原理
3.2.2乳腺癌恶性、良性肿瘤分类预测
3.3正则化方法
3.3.1普通小二乘法与岭回归
3.3.2核岭回归
3.3.3核岭回归、岭回归和LASSO的区别与联系
3.3.4常用核函数
3.3.5社区和犯罪数据集的分析
第4章基于实例的算法
4.1K-Means算法
4.1.1K-Means的算法原理
4.1.2基于K-Means聚类分析的肥胖原因探索
4.2KNN算法
4.2.1KNN的算法原理
4.2.2手机流量套餐的KNN聚类研究
第5章树方法
5.1决策树
5.1.1决策树的原理
5.1.2泰坦尼克号的末日求生
5.2随机森林
5.2.1随机森林的原理
5.2.2泰坦尼克号的生存分析
5.3XGBoost
5.3.1XGBoost的算法原理
5.3.2沪深300指数的波动率预测
第6章神经网络
6.1多层感知器
6.1.1线性可分的二分类案例
6.1.2线性不可分的案例
6.2深度神经网络
6.2.1基于Ames House Price数据的XGBoost模型案例
6.2.2基于Ames House Price数据的深度神经网络案例
6.3卷积神经网络
6.3.1随机森林识别mnist数据集
6.3.2卷积神经网络识别mnist数据集
6.3.3卷积神经网络识别带有噪声的mnist数据集
6.4循环神经网络
6.4.1时间序列的可视化与特征分析
6.4.2GRU网络结构设计
6.4.3模型训练与预测
第7章自然语言处理
7.1常用的文本处理技巧
7.1.1文本数据展示和基本性质观察
7.1.2多个语料库的深入分析
7.2文本分析和挖掘
7.2.1Womens Clothing E-Commerce Reviews数据集的分析与观察
7.2.2基于词向量模型的分类预测
7.2.3基于词汇的情感分析
7.3主题建模
7.3.1潜在语义分析
7.3.2sklearn库的LDA模型
7.3.3gensim库的LDA模型
7.4新闻的内容分析与LDA主题模型的相关性分析
7.4.1基于内容分析法分析新闻数据
7.4.2新闻数据的LDA模型分析
第8章社会网络
8.1社会网络的介绍和统计
8.1.1社会网络的基础概念及可视化
8.1.2社会网络的多种统计指标
8.2社交网络的数据分析
8.2.1某在线社交网络分析
8.2.2贵格会的社交网络分析
第9章遗传算法
9.1遗传算法与旅行商问题
9.1.1旅行商问题在遗传算法中的定义
9.1.2遗传算法的选择、交叉和变异
9.2遗传算法与波士顿房价预测
9.2.1利用经典回归模型预测波士顿房价
9.2.2利用遗传算法进行特征选择
9.3Geatpy库的应用实例
9.3.1啤酒混合策略
9.3.2房间布局优化问题
第10章推荐算法
10.1电影数据集的协同过滤推荐
10.1.1电影数据集的介绍和可视化
10.1.2基于电影评分数据的协同过滤推荐算法
10.1.3基于内容数据的协同过滤推荐算法
10.2基于巡航数据的模糊控制系统
10.2.1智能巡航控制系统
10.2.2小费决策的模糊控制系统
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| 內容試閱：
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人工智能算法是可以执行计算、数据处理和自动推理任务的一种规律发现或问题解决的工具及方法。本书的编程语言以Python为主，按照研究分析的一般逻辑，从特征分析开始，介绍几大经典的人工智能算法类别，分别是特征处理算法、回归算法、基于实例的算法、树方法、神经网络、自然语言处理、社会网络、遗传算法和推荐算法。
第1章对人工智能算法是什么做了一个简介，从诞生开始，介绍了其一路成长的历史事件。同时，也介绍了各大人工智能流派。每一个流派都有自己的学术主张，这为接下来各章节介绍不同类别算法追溯了历史渊源。
第2章讲解了常见的数据特征处理，并重点介绍了主成分分析，然后以高新技术企业行业技术周期数据为对象应用特征处理算法进行了一个案例分析。
第3章从经典的线性回归模型出发，拓展到逻辑斯谛的回归模型，然后介绍了几种经典正则化方法，尤其对核岭回归、岭回归、LASSO之间的区别和联系做了探讨，并辅以美国社区和犯罪数据集的分析案例。
第4章讲解基于实例的算法，分别介绍了经典的分类算法KNN和聚类算法K-Means。
第5章主要讲解树方法，从简单的决策树开始，讲解基于并联的随机森林算法和基于串联的XGBoost算法。每一个算法都以相关的案例予以解释和实现。
第6章是神经网络，先讲解基础的多层感知器，然后分别介绍深度神经网络(DNN)、卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)三种主流神经网络结构。
第7章是自然语言处理，首先介绍一些文本处理的常用技巧，然后对Womens Clothing E-Commerce Reviews数据集进行词向量模型的分类预测和情感分析，再介绍主题建模(Topic Modelling)技术，最后以大数据概念相关的财经新闻为对象应用内容分析法和主题建模进行主题分析和挖掘。
第8章首先介绍了社会网络的基本概念、可视化方法，然后对在线社交网络数据集和贵格会的成员网络数据集进行案例分析。
第9章介绍遗传算法，首先以旅行商问题(TSP)为例讲解了遗传算法的主要步骤，并将其运用到波士顿房价预测的特征筛选问题上，然后介绍Geatpy库的使用，并以此解决啤酒混合策略问题和房间布局优化问题。
第10章介绍推荐算法，以电影评分数据集为例介绍协同过滤推荐算法，以巡航数据和小费决策问题为例介绍模糊控制系统算法。
本书主要为帮助有志于从事人工智能领域相关工作的读者建立一套相对完整的知识体系，并增强其编程实现能力和问题解决能力。全书写作风格偏向于应用型和实用型，是一本具有工具书价值的实用操作指南。
读者定位和阅读方法
本书针对人工智能算法的经典大类进行分类介绍。在介绍每个大类算法时，都会挑选该类别下的经典算法进行详细介绍，然后再以具体的实例分析和代码实现来对该算法的应用进行完整解析。通过阅读本书，读者可以对人工智能算法形成一个系统、全面、完整的认识，有助于将算法知识运用于实践，从而增强实际运用能力和分析能力。本书适用的读者对象包括：商业分析师、科研工作者、互联网企业的算法工程师、大中专院校相关专业师生以及其他需要掌握人工智能算法知识的读者。
致商业分析师
在当代大电商背景下，网上消费、购物、交易的海量数据是一个巨大的金矿，在这个金矿中，深度需求和潜在需求有待商业分析师去进行挖掘。通过对这些商业数据的分析，可以进行相似性广告的推荐、进阶性需求挖掘等商业行为。而这些行为都需要人工智能算法对海量数据进行挖掘，从而做出正确的商业行为指导，这意味着商业分析师如果拥有人工智能算法技能和知识将会有着更广阔的职业发展空间。
致科研工作者
新时代的科学研究已经不能仅停留在对研究问题的定性分析层次了，更多需要更为深入的定量分析，而人工智能算法可以成为许多科研工作者在进行数据分析时的工具。本书注重代码实现和案例分析，所以无论是否具备数理背景，只需要看懂函数的输入和输出是什么，那么直接代入研究数据，一键运行程序即可得到相应的输出结果，这将为广大没有编程经验的科研工作者提供较大的研究助力。
致互联网企业的算法工程师
互联网企业对数据分析的需求是十分巨大的，互联网上的海量数据蕴藏着巨大的商机：内容推荐、客户行为刻画、搜索排名优化、异常行为识别和社群关系分析等都需要用到各种各样的人工智能算法。本书介绍的都是一些经典算法，通用性和鲁棒性都得到了实践的检验，所以可以满足各种应用场景下不同数据和需求的研究。欢迎算法工程师们多多应用本书的算法代码，检验书中算法的实际功效。
致教师
本书系统地介绍了人工智能的常见算法，可以作为数学、数学建模、统计、金融、管理科学和市场营销等专业本科生或研究生的教材、教辅。书中的内容虽然系统，但也相对独立，教师可以根据课程的学时和专业方向，选择合适的内容进行课堂教学，其他内容则可以作为参考。授课时，建议先补充讲解一定的计算机和编程知识。在备课的过程中，如果您需要书中的一些电子资料作为课件或授课支撑材料，可以直接扫描封底本书专属二维码进入云盘下载使用。
致学生
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