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本书分为六章节, 内容包括: 绪论 ; 人体下肢运动生物力学 ; 仿生驱动器的研究 ; 下肢外骨骼机器人的动力学分析 ; 下肢外骨骼机械腿的摆动控制研究 ; 下肢外骨骼机器人关节的人机协同运动研究 —— 以踝关节助力外骨骼为例...
本书深入浅出地对机器学习算法的数学原理进行了严谨的推导 ; 并利用Python? 3对各种机器学习算法进行复现, 还利用介绍的算法在相应数据集上进行实战。本书主要内容包括机器学习及其数学基础 ; 线性回归、局部加权线性回归两种回归算法 ; Logistic回归、Softmax回归和BP神经网络3种分类算法 ; 模型评估与优化 ; K-Means聚类算法、高斯混合模型两种聚类算法和一种降维算法 —— 主成分分析...
读者对象：具有MATLAB使用基础的大专院校工程专业学生、研究者和从业工程师 1、本书提供所有示例的源代码下载：https://ww2.mathworks.cn/academia/books/matlab-machine-learning-recipes-paluszek.html ，读者可在MATLAB中文社区论坛：http://www.ilovematlab.cn/forum-265-1.html 与译者互动交流； 2、由浅入
读者对象：1.从事AI理论研究的研究人员；2.高校智能方向的高年级本科生和研究生；3.工业界做AI应用的机器学习工程师、算法工程师等。 1.作者资深。本书由北京理工大学刘驰教授团队撰写； 2.直奔主题，理论结合实践。详解单智能体、多智能体深度强化学习和分布式、多任务深度强化学习相关算法，深入解读每种算法的代码原型实现； 3.领域应用分析：给出深度强化学习在游戏、机器人控制、计算机视觉和自然语言处理四大领域的实际应用，侧重讨论深度强化学
MATLAB为机器学习领域提供了必要的工具。用户可以借助MATLAB环境提供的强大交互式图形界面, 非常轻松地解决机器学习问题。本书前3章主要介绍MATLAB机器学习初步、使用MATLAB导入数据和组织数据的方法, 以及从数据到知识发掘, 中间3章主要介绍回归分析、分类分析以及无监督学习, 最后3章讲解了人工神经网络、降维变换的方法以及机器学习实战等内容...
本书由资深树莓派玩家精心写作，由浅入深地介绍树莓派在人工智能中的热点应用，具有很好的前瞻性，主要内容包括：树莓派的Debian Linux操作系统及其命令行的常见操作；语音传感器的使用（以ReSpeaker和Google Voice语音套件为例），即语音唤醒、语音识别、语音转文字、语音控制设备等硬件的原理及使用等；智能图像深度学习传感器Pixy2和Google Vision Kit套件的玩法；火爆的边缘推理设备Edge TPU和Cor
当下的AI存在哪些风险？真的有可信的AI吗？ 理想的AI与现实的AI之间究竟存在哪些差距？ 如何构建人类和AI之间的信任？ 关于人工智能的炒作总是甚嚣尘上，但要得到真正可信的AI，却远比想象的要复杂得多，超级智能的时代还远没有到来。创造真正可信的AI需要赋予机器常识和深度理解，而不是简单地统计分析数据。本书勾勒了未来人工智能发展的最佳路线图，对当前人工智能的现状进行了清晰且客观的评估。 作者盖瑞·马库斯是人工智能领域的专家，同时还是心
向深度学习勇敢迈出下一步吧，这种机器学习方法正在改变我们周围的世界。通过这本实用的参考书，你将学会使用Facebook的开源PyTorch框架快速了解深度学习的关键思想，掌握创建你自己的神经网络所需的最新技能。 Ian Pointer首先为你展示如何在基于云的环境中设置PyTorch，然后通过深入了解每个元素，带领你创建有助于对图像、声音、文本等进行操作的神经网络架构。他还介绍了将迁移学习应用于图像、调试模型以及生产环境中的P
在辐射防护、医学成像和放射治疗中，使用体模进行辐射剂量计算已经成为一项让很多人感兴趣的研究方向。但是,早期工作者也没有预见到今天体模研究的飞速发展。这篇综述将向读者介绍60年以来体模的研究和发展历程。本文根据计算机体模的复杂度将其发展分为三代...
本书分两篇，篇是理论篇，第二篇是路径篇。篇介绍了智能家居的基本构架和主要应用、智能家居的发展和智能家居涉及的关键技术。第二篇介绍了智能家居的规划设计与实际落地应用、智能家居控制系统的建设、智能家电控制系统的建设、智能家居安防系统、智能照明控制系统以及发展智能家居的难点与对策。 本书适合智能家居建设的管理者、相关专业的研究人员和学生学习参考，也可供对智能家居感兴趣的人士阅读...
深度学习网络正变得越来越小。谷歌助理（Google Assistant）团队可以在微控制器上运行只有14KB大小的模型来检测单词。这本实用的书将带你进入TinyML的世界，让深度学习和嵌入式系统结合在一起，用微小的设备创造出惊奇的事业...
在你的iOS, macOS, tvOS和watchOS的Swift应用中创建和实现基于人工智能和机器学习的功能。有了这本实用的指导书，各种背景德程序员都将找到一个Swift一站式人工智能和机器学习解决方案。你将学习如何通过强大的人工智能软件来实现识别图像、进行预测、生成内容、提出建议等功能...
《智能机器人控制系统设计教程》是根据"自动化专业工程教育专业认证"等需求而编写，旨在提高学生在机器人控制系统设计方面的能力，进而培养学生解决复杂工程问题的能力。《智能机器人控制系统设计教程》以多旋翼飞行器为蓝本，全书共分3部分，由13章组成。其中，基础篇由~3章组成，主要讲解机器人控制系统涉及到的数学基础及其基本要点。设计篇包括第4~9章，共6章，详细介绍了多旋翼飞行器的运动学方程、动力系统建模、姿态测量与估计、控制器设计等几个方面。
本书共11章，主要内容包括深度学习简介、Python基础、神经网络基础、卷积神经网络、经典卷积网络结构、迁移学习、循环神经网络、强化学习、深度强化学习、基于策略的算法更新与趋势等，通过具体案例，将Python语言、深度学习思想、强化学习思想和实际工程完美地结合起来。本书由浅入深，从易到难，各章节既相对独立又前后关联，其*大的特点就是打破了传统书籍的讲解方法，在介绍各部分理论基础的同时，搭配具体实例，通过对相关程序的详细讲解进一步加深对
本书主要研究人工智能新技术、新构想、新应用, 面向未来, 从人工智能发展历程、机器学习、感知认知、人机交互、机器人、脑科学、“智能+”未来应用, 以及人工智能双奇点等多维度、多层次、多领域进行全面深入剖析...
本书主要介绍了TensorFlow 2在机器视觉中的应用。本书共8章，主要内容包括神经网络的原理，如何搭建开发环境，如何在网络侧搭建图片分类器，如何识别图片中不同肤色的人数，如何用迁移学习诊断医疗影像，如何使用Anchor-Free模型检测文字，如何实现OCR模型，如何优化OCR模型。 本书适合机器视觉、深度学习方面的专业人士阅读...
近年来，大数据、云计算、人工智能以及区块链等新兴技术的快速发展和应用推动了金融业的巨大变革，金融科技开始渗透传统金融业的各个领域和各个环节，如银行、证券、保险以及前台、中台、后台，传统业务无不受到金融科技的挑战。在诸多新兴技术之中，人工智能和机器学习对传统金融业的冲击愈加明显，也越来越具备颠覆性。人工智能在金融领域的应用具有天然优势，它在处理数据方面有很强的优势，而金融领域本质上就是要处理信息、处理数据，所以人工智能和金融业可以说是天
本书详细描述了PMML规范（Ver4.3）所支持的8种模型：神经网络模型、决策树模型、规则集模型、序列模型、评分卡模型、支持向量机模型、时间序列模型和聚合模型。全书不是简单地介绍PMML语法，而是融合各种挖掘模型基础知识和算法知识，告诉开发者如何融会贯通地掌握、使用PMML语言，不仅能够学习到标准的PMML模型表达方式，而且能学习机器学习模型的丰富知识，从而熟练地把PMML语言应用到自己的项目实践中。 本书可供从事数据挖掘（机器学习）
《海量数据处理与大数据技术实战》是大数据开发领域中以实战案例为主旨的经典之作。本书全面阐述了大数据开发领域中常用的技术原理和框架，以及框架对应的实战案例。全书共分为四大篇章：大数据基础篇、大数据离线批处理技术篇、大数据在线实时处理技术篇、大数据处理实战案例篇。大数据基础篇主要介绍了大数据的基础知识、Hadoop和Storm的基础知识以及发展现状和应用前景；大数据离线批处理技术篇主要介绍了Hadoop、Hive和Sqoop的基本原理、环
人工智能作为计算机科学学科中极富挑战性的一门科学，融合了包括数学、神经心理学、信息论、控制论等许多领域的技术，涉及学科繁多、研究范畴广阔、实际应用广泛。目前，人工智能越来越多地介入到了人们的日常生活中来，从学术界走到了人们生活的方方面面，人工智能技术也备受关注。本书围绕人工智能展开，详细介绍了机器学习这一实现人工智能的方法以及深度学习这一实现机器学习的技术，分析了三者之间的关系，并从神经网络的源起讲起，在技术层面详细介绍了神经网络的技
本书从机器学习的概念与基本原理开始，介绍了机器学习及近年来流行的深度学习领域的经典模型。阅读本书可以让读者系统地了解机器学习和深度学习领域的基本知识，领会模型算法的思路与策略。 本书分为两篇，共18章。一篇为经典机器学习模型，主要介绍常用的机器学习经典模型，包括线性回归、支持向量机模型、逻辑斯蒂回归、决策树模型、k近邻、朴素贝叶斯、线性判别分析和主成分分析、流形学习、聚类算法、稀疏编码、直推式支持向量机、集成算法。第二篇为深度学习模
《私有云架构设计与实践（大数据技术与应用方向）/大数据与计算机科学系列》通过现状、通用架构与模型、技术实现基础、典型案例与用例等四个部分，阐述基于KVM环境中的私有云构建元素。 通过《私有云架构设计与实践（大数据技术与应用方向）/大数据与计算机科学系列》，读者会了解到KVM私有云的主流实现技术，包括架构、模拟器、存储、网络等基础知识等。后的部分会对VDI的几个典型场景以及运维、测试、调节与优化等有针对性地叙述，读者可以直接将其运
身处AI（人工智能）世界，人类所有生活领域都面临着一场巨大变革。人工智能的未来发展将走向何处？我们必须对什么情况做好心理准备？什么是与现实无关的、仅仅被渲染突出的幻境？智能机器在多大程度上构成一种威胁？将来我们与智能机器还有什么区别？本书的每个章节都以一幕科幻剧作为开场，巧妙地回答了人类对无处不在的AI世界中，有关宇宙、人生及很多问题的追问。与此同时，作者艾伯尔在人工智能的应用领域、社会价值、行为认知以及深度学习等领域进行了更深层面的
这是一部讲解如何基于NLP技术和人机交互技术实现聊天机器人的著作。 两位作者聊天机器人领域均有多年大型项目的实战经验，这本书不仅讲解了NLP和人机交互的核心技术，而且从技术、算法、实战3个维度讲解聊天机器人的原理、实现与工程实践。 本书有3个特点： 前瞻性强，专注于NLP和人机交互的前沿技术，以及会话式AI技术在热门场景中的工程实践。 实战性强，每章都提供实战代码，大部分代码简单修改后便可在实际场景中使用；数据集并非简单构造，
这是一部讲解如何基于机器学习技术实现数据缺失值填补的专著，与传统的基于统计学的缺失值填补方法相比，效率上得到了较大的提升。作者基于多年的研究和实践成果，创新性地提出了基于神经网络的缺失值填补方法和基于TS模型的缺失值填补方法。 全书共8章，可分为4个部分。 第壹部分（第1~3章）：首先介绍缺失值填补领域的缺失数据机制、基本概念、性能度量等基础知识，随后详细阐述目前基于统计学、机器学习的缺失值填补理论与方法。 第二部分（第4~5章）：对
本书全面介绍自动机器学习，主要包含自动机器学习的方法、实际可用的自动机器学习系统及目前所面临的挑战。在自动机器学习方法中，本书涵盖超参优化、元学习、神经网络架构搜索三个部分，每一部分都包括详细的内容介绍、原理解读、具体运用方法和存在的问题等。此外，本书还具体介绍了现有的各种可用的AutoML系统，如Auto-sklearn、Auto-WEKA及Auto-Net等，并且本书很后一章详细介绍了具有代表性的AutoML挑战赛及挑战赛结果背后
本书将介绍构建强大的AI的工具，既可以创建更聪明的敌人，改进大 boss，也可以构建自定义的AI引擎。本书旨在成为使用Unity开发人工智能技术的一站式参考。首先，你将快速浏览在游戏环境中使用agent、编程移动以及导航的基本构建模块。接下来，你将通过实例学习如何使用简单的自定义技术改进agent的决策制定和协调机制。然后，你将学习如何模拟agent的视觉和听觉，用于自然和拟人的AI行为，再用图结构改进agent。本书还涵盖了新的导航
《时滞系统稳定性分析与应用》结合作者近年来的研究工作，详细介绍了时滞系统稳定性的理论与方法及其在时滞神经网络、网络化控制等领域的应用。主要内容包括:中立时滞系统的稳定性分析与镇定控制器设计、时变时滞系统的时滞范围相关稳定性条件和时滞变化率范围相关稳定性条件、分布式时滞系统的时滞相关稳定性条件、不确定时滞系统的H∞滤波、离散时滞系统的稳定性分析与镇定控制器设计、时滞神经网络的时滞范围相关稳定性条件和时滞变化率范围相关稳定性条件、网络化控
本书主要内容包括机器学习介绍，NumPy、Pandas、SciPy库、Matplotlib（可视化）四个基础模块，Scikit-learn算法、模型、拟合、过拟合、欠拟合、模型性能度量指标、数据标准化、非线性转换、离散化，以及特征抽取和降维的各种方法，包括特征哈希、文本特征抽取、特征聚合等。全书通过实用范例和图解形式讲解，选材典型，案例丰富，适合从事大数据、数据挖掘、机器学习等人工智能领域开发的各类人员...
本书是一部面向初学者的搜索和推荐系统实战宝典。多位资深专家融合自己丰富的工程实践经验，一方面，精准地介绍了搜索和推荐系统的理论基础、工作原理和常见架构；一方面，深入地讲解了机器学习、深度学习、自然语言处理等AI技术在搜索和推荐系统中的应用场景、主要算法及其实现、工程实践案例。 全书一共12章，分为 四大部分。 第一部分（第 1 ～ 3 章） 搜索和推荐系统基础 首先介绍了概率统计与应用数学的基础知识，然后介绍了搜索和推荐系统的常识
本书介绍并演示了热门和成功的人工智能方法和模型，可以用于检测潜在的攻击和保护企业的系统。您将学习机器学习和神经网络在网络安全中的作用，以及网络安全中的深度学习，你还将学习如何将人工智能应用于构建智能防御机制。进一步地，您将能够在各种应用中采取这些策略，包括垃圾邮件过滤器、网络入侵检测、僵尸网络检测和安全身份验证。很后，您将可以开发智能系统，用于检测异常、可疑的模式和攻击，使用人工智能实现强大的网络安全防御...
强化学习是机器学习发展很好迅速的一个领域，由于其灵活性和通用性，可以应用在从玩游戏到优化复杂制造过程的许多实际情况。本书帮助读者迅速理解深度强化学习，并从原理到新近算法进行全面探索。关于强化学习的新资料很多，但多数过于专业和抽象，很不容易理解，并且从理解原理到可以实际解决问题之间还有巨大差距，而本书意在填补强化学习方法在实用性和结构化信息方面的不足，以帮助读者从整体上轻松理解深度强化学习。同时本书的另一个特点是面向实践，从简单到很好复
自早期以来，神经网络就一直是人工智能的支柱。现在，令人兴奋的新技术（例如深度学习和卷积）正在将神经网络带入一个全新的方向。在本书中，我们将演示各种现实世界任务中的神经网络，例如图像识别和数据科学。我们研究了当前的神经网络技术，包括ReLU 激活、随机梯度下降、交叉熵、正则化、Dropout 及可视化等...
本书借助现实案例介绍深度学习算法的实际应用（包括很好实践），旨在帮助读者了解如何识别和提取信息，以提高预测准确率及优化结果。 本书共10章，分别是机器学习—引言、神经网络、深度学习基本原理、无监督特征学习、图像识别、递归神经网络和语言模型、深度学习在棋盘游戏中的应用、深度学习在电子游戏中的应用、异常检测和构建一个可用于生产环境的入侵检测系统。 本书适合想深入研究深度学习算法和技术的读者学习，也适合想探究如何从这项强大技术中学到更多知识
本书是《智慧城市实践系列丛书》的40个分册之一，从医疗服务智慧化、医疗管理智慧化、医疗营销智慧化多维度培养多样化复合型人才。全书把智慧医疗实践的理论和法规通过流程、图、表形式呈现，讲解通俗易懂，读者可以快速掌握重点。本书是十三五国家重点图书出版规划项目。...
本书系统介绍了机器人技术与智能系统的基础知识和工作原理, 以及设计与应用实例。全书共8章, 主要内容包括: 机器人的定义与分类, 基本组成、技术参数、移动机构和传动机构, 机器人的液压驱动、气压驱动、电机驱动等, 机器人传感器的类型与工作原理、多传感器信息融合, 机器人位置控制、运动轨迹控制、动作与知觉及相关的机器人软件等, 不同领域机器人的设计与应用, 机器人新技术与系统以及美国机器人技术发展路线图。本书从机器人学及其所运用的人工智
智能制造是先进制造发展的z新形态，是企业实现转型升级的有力工具。为了更好地促进企业智能制造体系的推广和推进，作者撰写了这本书。本书分为三大部分：首先是智能制造的历史沿革，系统梳理了理论发展脉络，并对未来的理论趋势和z新的应用成果作了介绍；其次，对智能制造的前沿技术作了分析，包括智能产品/装备、大数据与制造智能、模型驱动的系统工程、数字化技术与制造执行系统；最后以汽车产业和国防工业为例，系统解析了智能制造模式的设计与实施，并深度解析了美
本书以ABB工业机器人为例，从工业机器人与视觉应用，工业机器人与上位机联合开发（c#），工业机器人与工厂级平台联合开发（WebService）等方面，将工业机器人的二次开发方法与过程深入浅出地呈现给读者，也满足工厂对于工业机器人更好接入工厂智能系统的需求。其中主要内容有机器人与PLC数据传输，包括机器人与PLC传输浮点数，机器人实时发送位置、扭矩、速度、错误号等信息，以及Modbus/TCP通信；基于Socket通信的视觉引导抓取，包
本书共13章, 对机器学习的原理部分进行了讲解, 对机器学习算法部分均进行了Python实现。除前两章外, 各章都给出了可实现的实践案例, 并全彩呈现数据可视化图形...
本书内容共分为9章, 分别是: 摄影基础、摄影美学算法、自动构图算法、图像降噪算法、图像增强算法、图像去模糊和超分辩算法、人脸图像美颜美妆算法、图像滤镜与风格化算法、图像编辑算法。本书内容是摄影学和计算机视觉技术的交叉学科, 覆盖的内容非常广。第一章中我们简单介绍了摄影的历史, 包括摄影中的许多基本技巧和图像的基础知识。从第二章起开始对摄影中的各个重要方向进行介绍, 包括使用计算机视觉技术对摄影作品进行定量的质量评价、自动的后期构图、
人工智能时代已经来临，这项技术正在改变人类的认知和生活，也对社会各个领域产生了重大的影响。本书从理论基础、商业落地、实战场景、案例分析多个方面介绍人工智能，讲述人工智能对农业、金融、娱乐、医疗、营销、工业、教育等领域的影响。另外，为了迎合时代热点，本书还分析了人工智能与5G、区块链等前沿技术的融合及融合效果，使读者了解当人工智能成为不可逆转的趋势，应该如何跟上时代的步伐。本书是一本不可多得的实战书，不仅具备很强的操作性，还具备一定的前
本书以机电设备故障诊断为目标，论述了生物免疫系统的机理及信息处理特性，重点阐述了人工免疫系统的算法、模型及其在故障诊断中的应用。主要内容包括：分层免疫诊断模型总体结构的设计；基于变化点子空间追踪算法的异常检测方法；具有动态环境适应性的学习机制，解决未知及早期故障的诊断方法；构建基于免疫网络的故障传播模型。这些新的设计机制为研究人工免疫系统提供了一个结构框架。本书可供从事人工智能、故障诊断等领域研究工作的学者、博士生，从事机电设备故障诊
这是一本具有高中数学知识就能读懂的机器学习图书，书中通过大量程序实例，将复杂的公式重新拆解，详细、清晰地解读了机器学习中常用的数学知识，一步步带领读者进入机器学习的领域。本书共22章，主要讲解了数据可视化、math模块、sympy模块、numpy模块、方程式、函数、很小平方法、集合、概率、贝叶斯定理、指数、对数、欧拉数、逻辑函数、三角函数、大型运算符、向量、矩阵与线性回归等数学知识。本书语言简明，案例丰富，实用性强，适合有志于机器学习
本书主要阐述了在服务型制造、社群化制造、云制造和产品服务系统等优选制造模式下面向产品全生命周期的智能制造服务特征表象和运行机理，构建了功能实现的层次框架，并分别从制造服务数据采集、智能计算与决策、生产性外包/众包的服务化、PSS的制造服务集成方案决策、智能制造服务的设计/运行与状态监控以及服务能力评估等方面进行了介绍...
机器视觉简单来理解就是一门用机器代替人眼做测量和判断的技术，在现代制造中应用广泛，如在产品定位、缺陷检测、尺寸测量、条码识别等方面均有应用。机器视觉是一门综合技术，包括数字图像处理、自动控制、光源照明、光学成像、传感器、机器人等知识。本书由浅入深比较全面地介绍了机器视觉的相关知识，包括机器视觉基本知识、工业相机原理及选型、工业镜头特性及选型、光学基本知识及不同打光方案效果、机器视觉其他常用配件、数字图像处理知识及机器视觉算法平台软件M
本书探索理论计算机科学和机器学习这两个领域能够互相借鉴的知识，以此把它们关联起来。本书介绍机器学习中的重要模型和主要问题，并以一种容易理解的方式介绍该领域的前沿研究成果以及现代算法工具，包括矩量法、张量分解法和凸规划松弛法。具体来说，本书共8章，内容涵盖非负矩阵分解、主题模型、张量分解、稀疏恢复、稀疏编码、高斯混合模型和矩阵补全等。本书适合理论计算机科学家、机器学习研究人员以及相关专业的学生阅读和学习...
本书面向初学者，采用循序渐进、层层推进的方式介绍智能机器人的关键技术和开发方法。全书包括三部分，部分介绍机器人的基础知识，包括机器人的定义、发展、组成和关键技术；第二部分包括机器人软硬件组成、视觉功能实现、自航功能实现、语音交互功能实现、抓取功能实现等内容；第三部分结合不同的应用场景给出综合案例，展示如何开发具有不同功能的机器人。 本书理论联系实际、应用性强，适合作为高校计算机等专业机器人相关课程的教材或参考书，也适合对智能机
《用Python动手学统计学》是面向零基础读者的统计学入门书，对同一个知识点分别使用文字、公式和Python 示例代码加以讲解，循序渐进地介绍了统计学和Python 的基础知识、使用Python 进行统计分析的方法、正态线性模型和广义线性模型等统计模型，以及机器学习等。通过阅读本书，读者不仅可以通过书中例子深刻理解统计学术语、统计分析方法和预测方法等，还可以学到十分前沿的机器学习知识，以及如何使用Python 实现数据可视化和建模等。
《人工智能与开源硬件/科技教师能力提升丛书》将人工智能与开源硬件紧密结合，尝试用开源硬件实现人工智能的功能，为科技教师提供人工智能课程资源。 《人工智能与开源硬件/科技教师能力提升丛书》选取了在人工智能领域较为典型的应用，包括语音识别、图像识别、无人驾驶、物联网等，并以项目式教学（project-based learning，PBL）的形式将知识的讲解和学习融入项目中。 《人工智能与开源硬件/科技教师能力提升丛书》中的案例具有
人工智能的迅猛发展，对整个人类、社会和时代的进步起到了不可估量的作用。然而，人工智能的未来奇点在哪儿？人工智能是否具有人类意识？人工智能会导致人类大规模失业吗？会替代人类吗？本书以通俗易懂的语言，图文并茂的方式不仅描绘了人工智能发展的历史、现状与未来，而且探讨了人工智能发展可能对经济、政治、军事、法律等方面的影响，其中更是采用红黑双方的辩论方式使读者对人工智能的认知更清晰、更理性。同时，对未来人工智能社会的可能情形和人工智能产业的发展
本书共12章：第1章介绍机器学习的基本概念和理论，并介绍用于机器学习的R软件环境的准备；第2章介绍如何应用R来管理数据，进行数据的探索分析和数据可视化；第3～9章介绍典型的机器学习算法，包括k近邻分类算法、朴素贝叶斯算法、决策树和规则树、回归预测、黑盒算法——神经网络和支持向量机、关联分析、k均值聚类，并给出大量的实际案例和详细的分析步骤，例如乳腺癌的判断、垃圾短信的过滤、贷款违约的预测、毒蘑菇的判别、医疗费用的预测、建筑用混凝土强度
《深度学习经典案例解析（基于MATLAB）》分为“基础篇”“应用篇”和“实战篇”。通过17个案例循序渐进地介绍了深度学习网络的构建、训练、应用，以及如何基于MATLAB快速生成可执行的C、C++代码并在硬件上部署实现，内容讲解由浅及深、层层递进。本书所讲解的案例均配有代码实现，并对代码进行了详细注解，读者可通过阅读代码对本书讲解的内容进行更加深入的了解。《深度学习经典案例解析（基于MATLAB）》适合对人工智能、深度学习技术感兴趣的工
缪哲 著
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