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《2022-2023人工智能学科发展报告》通过分析相关文献，总结和回顾了过去五年本学科发展所取得的重要成就，特别是对本学科战略地位及其转型升级有重要意义的新观点、新理论、新方法、新成果进行了评述。在此基础上，深入分析了本学科发展难点和亟待解决的问题，并预测了本学科未来发展趋势。此外，本报告还讨论了本学科的人才队伍的建设

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本书涵盖了一系列有监督的机器学习方法，包括基础方法(k-NN、决策树、线性和逻辑回归等)和高级方法(深度神经网络、支持向量机、高斯过程、随机森林和提升等)，以及常用的无监督方法(生成模型、k-均值聚类、自动编码器、主成分分析和生成对抗网络等)。所有方法都包含详细的解释和伪代码。通过在方法之间建立联系，讨论一般概念(例如