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兼有无线通信和电脑功能的智能手机，借助各种APP接近改变了人们的生活方式。 《老年人轻松玩转智能手机(第2版)》简述了手机发展简史，介绍了目前市场上畅销的各种品牌智能手机的特点、特色。讲述了改变人们生活、学习、娱乐方式的一些常用软件的使用方法，重点讲述了微信、支付宝、淘宝等软件的使用方法和使用技巧，详细讲解了运用手机导航操作应用程序的技巧、方法，全面讲述了智能手机借助微信进行文字通信、语音通信、可视通信的方法和技巧。 《老年人轻松玩转
在大数据应用中，如何高效地挖掘数据价值是企业要解决的核心问题。为了应对这一挑战，华为推出了鲲鹏BoostKit大数据机器学习算法库，通过算法原理优化和鲲鹏芯片亲和性优化，充分释放了华为鲲鹏芯片的强劲算力，大幅提升海量数据的计算性能，是大数据挖掘强有力的工具。 《基于鲲鹏的大数据挖掘算法实战》主要面向大数据挖掘算法开发者，围绕鲲鹏BoostKit大数据机器学习算法库，深入介绍算法原理以及基于鲲鹏的优化实践。开发者可以通过本书实现数据挖
本书内容共分为10章，从学科基础、技术基础、重点方向与领域、行业应用、伦理法律5方面系统、整体介绍人工智能的定义、方法、体系、应用及其内涵。第1章介绍人工智能定义及新知识体系。第2章介绍人工智能孕育史、机械论、计算历史、控制论、联结主义起源、计算机器的历史，以及当代人工智能历史。第3章介绍与人工智能有关的哲学概念、分支，人工智能本体论、认识论、方法论。第4章介绍人工智能伦理概念及伦理体系。第5章介绍人工智能多学科交叉基础。第6章介绍人
k-均值问题是经典组合优化问题, 也是有名的NP-难问题之一, 相应的Lloyd算法是数据挖掘的 十大经典算法之一. k-均值问题在人工智能、数据挖掘、理论计算机科学、运筹学和管理科学中有 着广泛的应用. 本书介绍k-均值问题及其变形的基于随机抽样、降维、核心集、近似质心集、局部 搜索、线性规划舍入等技术的近似算法. 主要内容包括: 经典k-均值问题的近似算法, k-中位, 球面 k-均值, 鲁棒k-均值, 带约束的k-均值, 隐私保
《开放环境下的度量学习研究》以模型在开放环境下输入、输出层面上面临的挑战为切入点，提出针对或利用度量学习特性的具体算法，从理论和应用等多个角度使度量学习的研究能够契合开放的环境。 《开放环境下的度量学习研究》从理论上分析了度量学习的泛化能力，提出了降低样本复杂度的策略；提出了一种应用度量语义变换在小样本情况下应对特征变化的学习方法；提出了能够灵活挖掘并自适应利用开放环境中复杂语义的多度量学习框架；提出了一种利用分布扰动以适应输入
数据清洗是大数据预处理的关键环节。面对错综复杂的数据，传统的清洗“脏”数据工作单调且异常辛苦，如果能利用正确的工具和方法，可以让数据清洗工作变得事半功倍。 《数据清洗》讲解数据清洗的理论知识和实际应用，全书共8章：首章主要带领大家简单认识数据清洗；第2章主要讲解ETL技术相关的知识；第3章讲解Kettle工具的基本使用；第4章主要讲解数据清洗的首步——数据抽取；第5章主要讲解数据清洗与检验；第6章主要讲解数据转换相关的知识；第7
本书针对中文本进行情感分类，模糊支持向量机分类效果优于支持向量机。为了验证最小二乘支持向量机方法的可行性和优越性，先将最小二乘支持向量机方法应用于经济领域，验证了最小二乘支持向量机方法的可行性，继而分别以“车评”和“影评”作为样本，应用最小二乘支持向量机方法进行中文语篇的情感分类...
随着人工智能时代的到来，智能图像处理技术在航空航天、生物医学、农业生产、教育等领域得到广泛应用。本书首先介绍图像处理技术的发展历程，然后对这项重要技术的构成和基础进行概要分析，进而展示其在各行各业和社会生活中的广泛应用，并就其在在线教育、信息传递等教育领域的应用进行具体讲解，最后对其发展前景进行展望。书稿借助通俗易懂的语言和生动有趣的实例，对智能图像处理技术进行了深入浅出、提纲挈领的介绍，为广大读者了解和运用好这项技术提供了知识导引.
自动驾驶汽车、自然语言识别、内容推荐引擎的实现都离不开人工智能和机器学习算法。机器学习算法只有在解决具体问题时才能体现价值。本书以解决各种有趣的问题为目标，教读者用Python、C++、JavaScript编写机器学习算法，内容深入浅出，兼具实用性与大局观。读者将学习编写遗传算法、启发式算法、爬山算法、模拟退火算法，运用蒙特·卡洛模拟、点格自动机、适应函数解决问题。本书尤其适合对人工智能和机器学习感兴趣的程序员进阶学习...
本书从图划分的视角系统介绍基于图论的机器学习方法，包括机器学习中的三类基本学习问题：无监督、半监督和监督学习问题，同时考虑协同正则化、多重正则化和路径传播对基于图论的学习方法进行了拓展。通过大量的实验验证，本书提供的方法合理有效，算法效率显著提高...
机器学习是人工智能的一个方向。它是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、矩阵论、神经网络、计算机等多门学科。其目标是使用计算机模拟或实现人类学习活动，从现有大量的数据中学习，利用经验不断改善系统性能。机器学习步骤一般分为获取数据、数据预处理、建立模型、模型评估和预测。本书共6章。第1章节主要介绍机器学习的基本概念及其发展史、机器学习分类、常见机器学习算法及其特点；第2章搭建机器学习开发环境，主要包括anaconda\pycharm\
本书跟踪IT技术发展步伐,即反映近期新的IT技术基本理论又贴近专业发展的实际应用。全书共分7个单元，内容包括计算机硬件、计算机软件、云计算与大数据、通信、电子以及物联网技术等内容。每个单元以工作岗位为背景分为学以致用、对答如流、手不释卷以及博学多才四个学习环节，从听、说、读、写等方面对学生进行全面训练，以便于学生综合运用所学知识...
本书主要从技术原理和技术应用两方面讲述人工智能技术。全书共12章，内容涵盖人工智能概述、人工智能软硬件、人工智能与数据、计算机视觉、语音识别、自然语言理解、知识推理、经典机器学习、深度学习与强化学习、自动驾驶、智能问答及人工智能伦理等。 本书不仅可作为高等院校智能科学与技术、计算机科学、电子科学与技术、控制科学与工程等专业的低年级本科生或专科生的教材，同时也可作为人文社科类各专业本科生的通识课程教材，还可为对人工智能技术及其应用感兴趣
本书详细讲解了传统计算机视觉和基于深度学习的计算机视觉的一般原理和典型方法。在传统计算机视觉方面，介绍了图像几何变换、颜色变换、直方图处理、图像滤波等，并详细讲解了图像底层特征和传统分类算法。在深度学习计算机视觉方面，详细介绍了如何将卷积神经网络应用于物体分类、目标检测等任务中。最后探讨了其他深度学习网络，如循环神经网络、深度信念网络以及对抗生成网络在计算机视觉领域的最新应用...
本书主要研究了人工智能的核心技术和未来发展。首先详细阐述了人工智能的核心技术，分别为机器学习、语音处理、自然语言处理、人机交互技术、计算机视觉、生物特征识别、知识图谱；然后探讨了人工智能的未来，包括人工智能的复制、机器人技术的进化、人工智能未来发展的趋势、人工智能带来的影响及人工智能创新...
本书以多视图表示学习思想为潜在主线循序渐进地展开介绍，首先介绍基于深度生成模型的多视图表示学习方法与基于样本间图结构的多视图受限玻耳兹曼机模型，然后给出在时间序列上的多视图表示学习方法，最后介绍两种在视图缺失场景中的多视图表示学习方法...
数据清洗是大数据预处理的关键环节。面对错综复杂的数据，传统的清洗“脏”数据工作单调且异常辛苦，如果能利用正确的工具和方法，可以让数据清洗工作变得事半功倍。该书讲解数据清洗的理论知识和实际应用，全书共8章：第1章主要带领大家简单认识数据清洗；第2章主要讲解ETL技术相关的知识；第3章讲解Kettle工具的基本使用；第4章主要讲解数据清洗的第一步——数据抽取；第5章主要讲解数据清洗与检验；第6章主要讲解数据转换相关的知识；第7章主要讲
本书主要介绍数据仓库与数据挖掘的基本概念和方法，包括数据预处理、数据仓库与联机分析处理、数据仓库设计与开发、回归分析、关联规则挖掘、分类、聚类、神经网络与深度学习、离群点检测以及文本和时序数据挖掘等内容。 各章力求原理叙述清晰，易于理解，突出理论联系实际， 辅以代码实践与指导，引领读者更好地理解与应用算法，快速迈进数据仓库与数据挖掘领域 。 本书可作为高等学校计算机科学与技术、数据科学与大数据技术等相关专业的教材，也可作为
本书是作者3年来通过网络教长辈使用智能手机的经验总结，是专为中老年朋友量身打造的智能手机使用教程。 全书共5篇21章内容。第1篇讲解智能手机的基础功能应用，如点击、长按、上下左右滑动、放大缩小图片、放大声音和字体、打电话、保存联系人、发送短信、看天气和日历、拍摄照片等；第2篇讲解手机操作扩展功能，如连接Wi-Fi、安装应用程序、清理手机多余数据等；第3篇详细介绍了微信应用程序，包括注册、绑定银行卡、朋友圈操作、微信群操作、红包操作、
近年来，随着脑机接口（BCI）技术的不断发展，国内外多个科研机构将研究的重点放在了比单模态BCI更具有优势的多模态BCI领域。这些科研机构取得了很多科研成果，这些成果都能够利用多模态BCI的优势来弥补单模态BCI的一些缺陷，从灵活性或稳定性方面来提升BCI系统的性能。本书首先提出并实现了一套基于运动想象和运动起始的视觉诱发电位结合的混合BCI系统，然后分别针对组成多模态系统的各单模态BCI提出、改进了更为稳定和有效的特征提取与识别方法
本书讲述了大数据给城市发展建设带来的机遇，提出了智慧城市数据大脑的建设方式，并重点讲解了在大数据环境下如何安全地建设城市数据大脑的各个系统模块，以及运用大数据分析、云计算等新技术来创新网络安全防护体系...
《数据可视化入门与实战》全面系统地介绍了数据可视化的基本知识和应用实例。全书共六章，主要内容包括数据可视化概述、大数据分析与数据可视化、数据可视化技术、数据可视化常用软件分析工具、数据可视化实现流程与步骤、数据可视化应用实例。 本书结构完整，内容由基础到实战，语言通俗易懂，结合大量数据、实例帮助读者快速掌握数据可视化技术。 本书适合数据可视化初学者、各行业数据可视化应用和开发人员参考使用...
《机器学习中的标记增强理论与应用研究》由东南大学计算机科学与工程学院助理研究员徐宁撰写。全书聚焦标记端多义性这一当今机器学习领域的热点问题，针对学习过程中不可避免的信息损失这一突出问题，提出了标记增强的概念，以期在不增加额外数据标注负担的前提下，挖掘训练样本中蕴含的标记重要性差异信息，将逻辑标记转化为标记分布。《机器学习中的标记增强理论与应用研究》共六章：第1章绪论，介绍了全书的研究背景和研究内容。第2章标记增强研究进展，介绍了标记增
人体行为识别作为计算机视觉领域的一个重要课题，尽管在过去的几十年中得到了广泛的研究，至今仍然被视为一项具有挑战性的任务，特别是在现实场景中，人体行为识别遇到巨大困难。这些困难主要源于视频数据的类内变化大、背景干扰、遮挡、光照变化和噪声等。在本书中，回顾近年来人体行为识别的发展历程，并从全局特征表示和局部特征表示角度，介绍作者相关研究成果，并在最后介绍了骨架节点的人体行为识别、深度信息下人体行为识别和跨域的人体行为识别的近期新研究工作.
本书主要讲解人工智能的技术发展和行业现状，旨在帮助读者掌握进入人工智能行业工作的知识和方法。 本书首先介绍人工智能的技术概况、人工智能对人们的生活和工作的影响，以及人工智能的三大技术--机器学习、深度学习和大数据的基本原理与应用。其次，本书介绍人工智能从业者所需要的专业技术，并提供相应的学习方法。接着，本书介绍人工智能的行业概况，并将人工智能行业的岗位分为算法岗、工程岗、数据岗和产品岗，详细介绍各岗位的工作内容、能力要求、发展方向等。
数据结构算法原理是对计算机程序设计中常见的各种数据的逻辑结构、存储结构及相应的运算等理论的阐释。本书系统汇集了作者多年来与数据结构算法相关研究内容，主要内容包括绪论，线性表，栈与队列，串、数组和广义表，树和二叉树，图，查找，排序等部分。本书融入了新的数据结构和算法思想，注意基本概念的引入和阐述，对主要数据结构及其相关算法分析技术进行了比较深入的讨论，以利用数据结构、算法的理论和技术解决具体的应用问题。本书内容丰富系统，理论与实践并重，
本书采用基于配方的方法完成从数据收集、分析、建模、统计和监视以及部署的基本过程。本书提供来自智能家居，工业物联网和智能设备的真实数据集来训练和评估简单到复杂的模型，并使用经过训练的模型进行预测。本书还介绍了在实施机器学习和深度学习以及其他AI技术（例如自然语言处理、计算机视觉和用于构建智能IoT系统的强化学习）时面临的主要挑战。通过本书读者可以学习如何打包和部署端到端AI应用程序，以及如何将实践解决方案应用于常见的IoT问题...
本书是区块链智能合约开发中级教材的上册，主要介绍了智能合约平台部署和智能合约开发环境搭建，Solidity编程等相关知识。全书共分8章，内容包括区块链智能合约开发概述、智能合约平台、智能合约开发测试与部署、Solidity编程基础、Solidity不错编程、Solidity合约与实例、智能合约安全、以太坊虚拟机。本书可用于“1+X”证书制度试点工作中的区块链智能合约开发职业技能等级证书教学和培训，也适合作为应用型本科、职业院校、技师学
本书是作者之一梅内尔教授（(Christoph Meinel）在德国特里尔大学任教为计算机科学专业及经济信息学专业学期的学生设计的课程。该课程的主要目的是为学生提供专业的数学知识和技能，以便他们可以获得计算机科学及其相关专业所必需的数学基础...
本书主要包括十三章，其中：（1）第一章为本书的引言部分，介绍大数据的概念、特征和发展趋势。（2）第二-第七章按照大数据分析的流程顺序，分别介绍大数据采集、存储、计算、分析、挖掘、可视化技术。（3）第八章、第九章介绍大数据技术与当下流行的两门技术，即云计算和人工智能技术的关系。（4）第十-第十三章侧重典型行业内的大数据技术应用，即工业大数据、政务大数据、商业大数据、多媒体大数据等...
本书依据教育部高等学校非计算机专业计算机基础课程教学指导分委员会提出的《高等学校非计算机专业计算机基础课程教学基本要求》，同时兼顾全国计算机等级考试的要求，并结合编者多年教学实践经验编写而成。 全书共9章，内容包括计算机概述、操作系统及应用、文字编辑软件的使用、电子表格软件的使用、演示文稿软件的使用、计算机网络和互联网技术基础、图像处理软件的使用、动画设计软件的使用和医院信息系统。 本书可作为普通高等学校的本科、专科等非计
本教材的编写以《人工智能前端设备应用职业技能等级标准》为依据，围绕人工智能的人才需求与岗位能力进行内容设计。本教材包括智慧社区设备安装与调试、智慧校园应用系统部署、智慧社区数据采集与标注、无人超市应用场景优化四个项目，涵盖“智能前端设备安装与调试”“应用系统部署”“数据采集与标注”“场景化应用与优化”等核心课程。本教材以项目化设计模型，使教材展开过程与工作过程无缝对接，将“职业领域”教学化为“课程领域”，“课程领域”项目化为“教材领域
智能触控技术的发展使得手写输入方式多样化，例如触控笔输入、拇指输入、食指输入等。中文输入作为中文用户群体在人机交互中的关键环节，应用极其广泛。同时，手写绩效和用户评价已成为智能触控设备手写输入体验的重要评价指标。良好的手写输入体验可使手写输入技术应用于更多任务场景，惠及更多用户群体。 为了提高现有智能触控设备中文手写体验，《智能触控设备中文手写交互设计研究》探讨了手指属性、中文特性以及界面设计因素对中文手写人机交互的影响，在此基
本书是为中老年朋友量身打造的智能手机（简称手机）使用教程，精选了满足日常生活和社交需求的各种实用操作，力求达到“不求人，尽享多彩生活”的学习效果。全书共14章：第1章为新手机快速上手攻略；第2章为玩转手机的自带应用；第3章为手机安全是位的；第4章为警惕电信诈骗；第5章为学会微信的常用功能；第6章为支付宝，让生活更便捷；第7章为淘宝，品类超多；第8章为京东，物流超快；第9章为拼多多，价格超低；第10章为美团，吃喝玩乐超划算；第11章为高
本书系统地介绍了主题模型紧密相关的基本理论、实用技术及其在微博、弹幕等社交媒体短文本中的应用。全书首先从主题模型产生的背景、定义、分类和应用入手，概述了主题模型相关技术理论和未来发展趋势，然后分别对面向微博评论的LDA主题模型、面向微博热点话题分析与演化的BTM主题模型、面向弹幕短文本分析与演化的oBTM主题模型进行深入的剖析和验证。本书学术思想新颖、内容系统、理论性和实用性强，可供从事人工智能、计算机科学技术、软件工程及相关专业的科
本书提出构建一个灵活的大数据处理框架，用于感知、收集和处理海量数据，提出了处理两类多模式数据的方法，并给出了基于数据处理的行为分析的理论研究内容和结果；定义了故障偏移向量组的一系列概念，将小波神经网络测试误差几乎为0的历史状态数据取出，利用故障偏移向量组的概念对故障发生时参数的取值进行分析，得出该故障的故障偏移向量组。用同样的方法得出其他故障对应的故障偏移向量组，从而通过故障偏移向量组来诊断故障...
本书围绕电商、资讯等众多实际应用背后的内核，即智能推荐技术，系统介绍经典和前沿技术，包括基于邻域、矩阵分解、深度学习、迁移学习、联邦学习等的建模方法和推荐算法。本书围绕用户行为数据的建模问题组织内容，全书共分6部分：第1部分（第1章）为背景和基础；第2部分（第2～4章）为单行为推荐，是指仅对一种显式反馈（如评分）或一种隐式反馈（如浏览）数据进行建模；第3部分（第5～6章）为多行为推荐，是指同时考虑浏览和购买等包含多种行为的数据；第4部
本书为大数据时代下的产物，由浅入深地介绍大数据及其相关知识，在大数据的背景下着重介绍ETL数据处理技术，同时引入数据清洗的知识，理论与实际相结合，突出所长。在理论上，本书突出重点与难点，较为系统地介绍大数据的各项基本技术。在实践操作上，本书贴近生活，切实理解，紧跟实验进行，并从中萃取精华。同时本书还介绍ETL技术的主流工具，结合当下一些项目进行运用，并综合课后思考题，使读者在学习中体会大数据的乐趣，翱游在大数据的海洋中。 本书
本书以优化知识结构、培养解决问题的能力为出发点，以实施素质教育、培养学生具有新一代人工智能应用意识为目标，以培养学生创新精神、创业能力为重点，以企业人才需求构建新的知识体系为主线。全书共12章，分为3篇：智慧城市篇、智慧生产篇、智慧服务篇。分别以智慧安防、智慧交通、智慧楼宇、智慧政务、智慧能源、智慧商业、智慧制造、智慧农业、智慧医疗、智慧教育、智慧娱乐、智慧终端12个应用场景来说明人工智能的应用，涉及到的基础技术包括人脸识别、车联网、
本书针对单工作位置环境下主动服务能力不足的问题，在国家自然科学基金项目的资助下，以山东大学曾广周教授提出的迁移工作流系统框架为基础，研究了一类面向目标的迁移工作流主动服务方法，包括面向目标的迁移工作流主动服务环境构建方法、部分可观测环境下迁移工作流服务导航方法、面向目标的迁移工作流资源服务推荐方法和迁移工作流多服务主体收益分配方法，并通过实验对研究成果进行了验证和分析。 本书可作为从事相关领域研究的硕士研究生、博士研究生及科研人员的参
本书旨在为中老年人学习使用智能手机提供指导，同时作为老年大学“手机与智慧生活”课程的配套教材使用。本书共二十章，分为基础篇和生活篇。基础篇介绍了智能手机基本操作、智能手机上网、应用商店、手机相机、日常维护和保养等内容，生活篇从基础应用、购物支付、居家生活、休闲娱乐、旅游出行、健康服务六个方面介绍了微信、微云、支付宝、百度地图等常用智能手机应用的安装及使用。 本书可供刚刚接触智能手机的中老年人使用，还可作为相关学校的教材。本书还
本书以常见的数据分析与大数据应用方法为主线，按照数据采集、数据存储与管理、数据预处理、数据分析与挖掘的逻辑关系分析大数据时代如何采用量化方法分析经济问题。本书在定性分析的基础上，采用大量的实例和软件操作插图来直观地解释大数据分析方法的原理和应用，为读者提供"一站式"服务。同时，将数据分析与挖掘方法划分为计量回归篇、统计分析篇与机器学习篇，实现大数据背景下传统计量、统计学数据分析方法向人工智能、机器学习方法的过渡...
为顺应经济全球化和信息技术的发展趋势，培养兼具IT专业技能和外语能力的人才，以适应IT行业发展需要，特编写了《中级IT英语读写教程1》。 《中级IT英语读写教程1》共有8个单元，内容涉及IT职业规划、教育网络信息化、编程语言、增强现实技术、人工智能、互联网经济、网络安全和IT领军人物八个方面。每个单元分为SectionA和SectionB两大部分，每部分包含一篇主课文和与主课文相关的生词和短语，并设计了大量形式多样、内容丰富的练
本书根据数据结构基本知识，给出了重点内容提要和知识结构图，从历年考试试题精选典型试题进行解析，并编写了测试习题...
本书系统地介绍了图像与视觉感知的基础知识、视觉感知及视觉注意机制、感性问题的定性和定量化分析方法、图像情感的定义与量化、图像情感与图像特征之间的关系、图像情感的建模及图像情感的应用，并在此基础上着重介绍了图像美学情感建模和图像视觉复杂度情感建模。本书力求向读者展示相关领域的近期新研究动态，希望能为从事相关研究的广大读者提供参考，能对图像理解、图像情感分析与建模技术的发展起到推动作用...
本书共包含11章内容，具体安排为：第1章讲解机器学习的基础知识；第2~6章讲解监督学习中常用的分类算法；第7章讲解监督学习中常用的回归算法；第8章介绍神经网络，其既可以用于分类，又可以用于回归；第9~10章讲解无监督学习中的常用算法；第11章介绍通过降维技术来简化数据...
伴随着人工智能带来的一系列革命性影响，一系列跟治理相关的问题正在初步显现，这也成为目前人类社会中需要面对的一些困难问题，而区块链恰恰可以提供一种新的思维方式，对人工智能革命可能会带来的隐私、安全、公平等问题可能会提供一些突破性的思路。在这本书中，笔者更多地运用自己的政治学专业知识，尝试讨论人工智能相关的一系列治理问题，并试图从区块链的角度来思考未来国家治理和科层制的发展趋势以及全球秩序重构等问题。 主要内容有：人工智能的治理之道，包
本书分为六个项目: 项目一主要介绍数据可视化的概念、数据可视化的发展和数据可视化帮助决策的一些方式等 ; 项目二主要介绍jQuery的基本概念与jQuery的使用安装等 ; 项目三以ECharts绘图工具的概念与配置及ECharts的综合演示开展学习 ; 项目四介绍Bootstrap框架的核心技术及具体应用实施等 ; 项目五通过介绍Flask框架, 展示Flask的功能和基本应用 ; 项目六通过“招聘分析监控系统”的数据可视化子项目系
本书旨在帮助正走在或即将走向学习机器学习路上的广大读者朋友。我们在日常教学和培养研究生过程中发现，很多同学一方面想学、愿意学； 另一方面又遇到入门难的问题，希望能有一本书、一本教材讲原理、给数据、给源码、给实验，带着入门。本着这样一个初衷，我们选择了机器学习领域析十大经典算法，把我们平常培养硕士研究生一年级刚入校学生的算法材料整理，开放提供给广大希望学习的读者朋友，写一本机器学习入门级的学习材料。每章完整的源代码扫描二维码即可下载，每
本书主要介绍如何学习网络中的节点表征，并将其应用到推荐系统中，重点研究了推荐系统中的三种各具代表性的网络：用户产品交互的二分图，用户端的社交网络，产品端的知识图谱。本书系统性地研究了三种网络的建模，提出了针对不同种类的网络在多个层面将网络信息和推荐系统进行结合的解决方案。这些解决方案获得了学术界的广泛关注，有些方案已经在实际的工业场景中落地，具有很强的学术和产业价值。 本书能够对推荐系统领域起到一些引领作用，并对图机器学习领域的研究
本书系统全面研究论述大数据分析理论与技术, 主要内容包括: 大数据分析基础认知, 大数据分析核心架构, 大数据分析计算模式, 大数据与信息安全对抗, 大数据与自然语言处理, 大数据与生物信息处理等...
本书围绕scikit-learn库，详细介绍机器学习模型、算法、应用场景及其案例实现方法，通过对相关算法循序渐进的讲解，带你轻松踏上机器学习之旅。本书采用理论与实践相结合的方式，结合Python3语言的强大功能，以最小的编程代价来实现机器学习算法。本书配套PPT课件、案例源码、数据集、开发环境与答疑服务。本书共分13章，内容包括机器学习的基础理论、模型范式、策略、算法以及机器学习的应用开发，涵盖特征提取、简单线性回归、k近邻算法、多元
刘争争
汪曾祺
林奕含
(美)艾玛·克莱因(EmmaCline
老王子
[英]蕾秋·乔伊斯 著,焦晓菊 译
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