机器学习vs复杂系统pdf电子书版本下载

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第一部分 复杂性 2

1复杂系统 2

2用复杂网络看世界经济（阅读难度★） 7

3风险管理策略之复杂科学视角 11

4从物理角度看复杂 24

第二部分 机器学习 46

5白话机器学习（阅读难度★） 46

6浅谈贝叶斯分析 53

7简单贝叶斯分类器（阅读难度★） 57

8决策树方法（阅读难度★★） 60

9感知机：神经网络的基础（阅读难度★★★） 64

10降维：应对复杂的通用武器（阅读难度★） 67

第三部分 神经网络 74

11神经网络不神秘 74

12CNN的几个关键词（阅读难度★★★） 80

13时间序列与RNN 91

14会遗忘的神经网络（阅读难度★★★） 96

15跟着AlphaGo理解深度强化学习框架（阅读难度★★★） 100

16从阿尔法元看强化学习的更广阔潜力 107

第四部分 宇宙间最复杂的就是我们的大脑 114

17深层视觉信息的编码机制（阅读难度★） 114

18大脑的自由能假说——兼论认知科学与机器学习（阅读难度★★） 121

19大脑中的支持向量机（阅读难度★★★） 126

20机器学习是如何巧妙理解我们大脑的工作原理的（阅读难度★★） 133

21大脑经济学（阅读难度★） 140

22人工智能vs人类智能（阅读难度★★） 149

第五部分 人工智能应用谈 156

23人工智能会取代艺术家的工作吗 156

24机器学习预测心理疾病 159

25人机协作决策的两种方式 164

26小数据机器学习 166

27用深度学习玩图像的七重关卡 170

28深度学习助力基因科技 174

29机器学习对战复杂系统 176