人工智能算法大全:基于MATLAB

本书的编程语言以MATLAB为主，分别从学习方式和理论知识两个方面来对机器学习（实现人工智能的方法）的算法行分类介绍。通过阅读本书，读者可以对人工智能的子集——机器学习形成一个系统、全面、完整的认识，并且在今后的研究工作中逐步拓展，*终形成自己的体系。全书共6篇，分别为特征处理算法、分类和聚类算法、神经网络算法、优化算法、基于不同数学思想的算法以及集成算法，每一篇都对该类别中常见算法的思想、流程、核心知识和优缺等内容行了详细介绍，并通过实际的案例分析和代码展示，对算法的具体应用行了完整解析。 本书适用的读者对象包括金融机构的量化投资经理、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，以及其他对实现人工智能的机器学习技术感兴趣的读者。
【推荐语】
全面解析算法的思想、流程、核心知识、优缺、典型案例及源代码 从特征处理、分类聚类到规模建模、优化分析，完整的研究流程展示 涉及工程优化、医学检测、量化投资、计算数学以及商业分析等领域 适用于算法工程师、量化投资经理、科研工作者及高校相关专业师生
【作者】
李一邨，浙江杭州人，浙江大学量化金融博士，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，多年来致力于将多元学科的前沿理论嫁融合到金融投资领域。被聘为杭州科促会数据科学家、杭州师范大学指导老师。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*佳金融量化策略工程师”。