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内容简介：本书共分为9章，首先回顾了人工智能的概念、发展历程及研究方法；其次详细阐述了神经网络、深度学习、强化学习、群智能算法、搜索算法、不确定性推理等方法的基本原理与实例分析；最后介绍了监督学习、无监督学习和半监督学习等机器学习领域的内容，包括k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、线性回归与逻辑斯蒂回归等经典算法，以及聚类算法、降维算法、半监督学习等方法。