智能算法的改进与案例分析
简介
群智能优化算法是人工智能领域方兴未艾的研究方向，而支持向量机作为一种具有代表性的机器学习方法，一直是数据挖掘领域的研究热点。本书第2、3、4、5章系统介绍了粒子群算法、人工鱼群算法、蚁群算法和群集蜘蛛算法四种具有代表性的群智能算法基本理论、改进思想、程序实现和案例分析。使读者比较全面地了解四种典型群智能优化算法的相关理论知识、改进思想及其应用。第六章系统介绍了支持向量机的理论基础、建模流程和应用案例。
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群智能优化算法是人工智能领域方兴未艾的研究方向，而支持向量机作为一种具有代表性的机器学习方法，一直是数据挖掘领域的研究热点。本书第2、3、4、5章系统介绍了粒子群算法、人工鱼群算法、蚁群算法和群集蜘蛛算法四种具有代表性的群智能算法基本理论、改进思想、程序实现和案例分析。使读者比较全面地了解四种典型群智能优化算法的相关理论知识、改进思想及其应用。第六章系统介绍了支持向量机的理论基础、建模流程和应用案例。