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本書以“經典計算機算法—數(shù)據挖掘算法—深度學習算法”為主線，將人工智能算法與Python程序示例相結合，開發(fā)了基于Git的在線編程平臺和案例庫，旨在構建人工智能算法“思想—偽碼—分析—實現(xiàn)”四位一體的知識傳遞和學習框架。各章基于一個經典問題或典型例子介紹各類算法，給出問題背景、算法偽碼和程序示例，注重算法設計與分析理念的傳遞。
本書分基礎篇、提高篇和新技術篇: 基礎篇（第1～7章）以分治法、減治法、貪心法、動態(tài)規(guī)劃法、回溯法、分支限界法為代表，介紹經典計算機算法；經典篇（第8～13章）以分類、聚類、異常檢測、頻繁模式挖掘、鏈接分析和概率推理算法為代表，介紹數(shù)據挖掘算法；新技術篇（第14～18章）以降維、目標檢測、問答系統(tǒng)、圖分析算法為代表，介紹深度學習算法。
本書內容的學習，需讀者具有計算機程序設計和數(shù)據結構的基礎知識，以及使用開源平臺的基本能力。
本書可作為計算機和電子信息類相關專業(yè)本科生、研究生、職校生的算法、人工智能或機器學習等相關課程的教材或主要參考書，也可作為人工智能相關領域研究和開發(fā)人員的參考書。教師可根據學生類別、課程性質、學分設置和學習目標等選擇不同篇（或章）進行講解。