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本书讲述了深度学习架构与实践，共分为两个部分，部分（即～6章）为基础理论，主要对深度学习的理论知识进行了详细的讲解；第2部分（即第7～12章）为应用实践，以具体的实际案例为场景，通过理论和实践相结合的讲解方式使读者能够对深度学习技术有更好的理解。本书可以为读者提供一条轻松、快速入门深度学习的路径，有侧重地阐明深度学习的经典知识和核心要点，从架构和实践两个方面，让读者对深度学习的系统架构和若干领域的应用实践有清晰和深入的掌握。
本书从理论到实践，循序渐进地介绍人工智能算法的基础知识，帮助读者敲开人工智能算法之门。本书共有8 章，分别为算法入门、算法之内力、算法之招式、算法之武功秘籍、算法工程的组成部分、算法工程实战、进阶学习、思考与展望。本书主要讲解算法的历史背景与基本概念、与算法相关的数学基础知识、信息学算法与数据结构的概念与知识点、业界常用的几类机器学习算法模型；本书还会介绍算法工程比较完整的组成部分，以及一个典型的算法工程项目，手把手带领读者体验算法的
本书中的设计模式捕捉了机器学习中反复出现的问题的很好实践和解决方案。作者是谷歌的三名工程师，他们整理了已证实的方法，帮助数据科学家解决整个ML过程中的常见问题。这些设计模式将数百位专家的经验编纂成直接、平易近人的建议。在这本书中，你会找到关于数据和问题表示、操作化、可重复性、可再现性、灵活性、可解释性和公平性的30种模式的详细解释。每个模式包括对问题的描述、各种可能的解决方案，以及针对您的情况选择很好技术的建议...
本书首先介绍了在具有完整位置和速度信息的全局坐标系中导航和运动规划的模型和算法。第二部分研究了机器人在势场中的运动，势场是由机器人的期望和知识的环境状态定义的。第三部分介绍了机器人在未知环境中的运动以及利用感测信息进行环境映射的相应任务。第四部分从二维和三维两个方面研究了多机器人系统和群体动力学...
本书以应用为导向，从机器视觉的硬件构建、算法实现及应用案例研究三个层次，系统地介绍了机器视觉的基本知识, 以及图像处理、模式识别和机器视觉应用问题的一般求解方法。本书理论与实际相结合，分享了机器视觉在物体识别和测量、实时3D环境建模以及机器人的视觉伺服应用等方面的解决方案。 本书可作为工程领域非电类专业的大学高年级学生和研究生的教材或自学资料，也可供从事优选制造、智能控制研究与应用的科技人员及管理人员学习...
本书带你入门学习如何使用树莓派与Arduino构建一个具有高级功能的机器人。本书将一步步地讲授构建机器人的过程，你将学到如何利用树莓派提供的强大计算能力，如何利用Arduino与传感器和电动机进行更好的交互，并利用这些优点来构建机器人硬件系统。同时学会Python编程基础知识，并利用其进行更强大的智能功能开发。然后通过使用OpenCV和USB网络摄像头，你将制造一个可以追逐球的机器人。 本书适合开始探索机器人领域的创客、爱好者和学生
《AI源码解读：机器学习案例（Python版）（人工智能科学与技术丛书）》以人工智能发展为时代背景，通过20个应用机器学习模型和算法的实际案例，为工程技术人员提供较为详细的实战方案，以便深入学习。在编排方式上，全书侧重对创新项目的过程进行介绍，分别从整体设计、系统流程和实现模块等角度论述数据处理、模型训练和模型应用，并剖析模块的功能、使用和程序代码。为便于读者高效学习、快速掌握人工智能开发方法，该书配套提供项目设计工程文档、程序代
计算机视觉解决方案日益普及，在医疗、汽车、社交媒体和机器人等领域取得了不错的进展。 《计算机视觉实战：基于TensorFlow 2》将帮助你了解全新版本的谷歌机器学习开源框架TensorFlow 2，你将掌握如何使用卷积神经网络（CNN）完成视觉任务。 《计算机视觉实战：基于TensorFlow 2》从计算机视觉和深度学习基础知识开始，教你如何从头开始构建神经网络。你将掌握一些让TensorFlow成为广泛使用的Al库的特性，
本书深入浅出讲解深度学习，对复杂的深挖其本质，让其简单化；对简单的深挖其联系，让其丰富化。从理论知识到实战项目，内容翔实。 本书分为两篇，基础篇主要讲解深度学习的理论，实战篇是代码实践及应用。基础篇（~13章）包括由传统机器学习到深度学习的过度、图像分类的数据驱动的方法、Softmax损失函数、优化方法与梯度、卷积神经网络的各种概念、卷积过程、卷积神经网络各种训练技巧、梯度反传、各种卷积网络架构、RNN递归神经网络和序列模型、基于DL
本书是一本看懂计算机视觉的实战指南，使用理论与实践相结合的思想，真正一站式搞定理论学习、算法开发到模型部署上线。 全书内容共分为四个部分。部分包括、2章，主要讲解深度学习和计算机视觉基础，如计算机视觉领域的经典网络和常见的目标检测算法；第二部分包括第3～6章，主要讲解图像处理知识，结合应用案例，对知识点进行分析说明；第三部分包括第7～11章，主要讲解计算机视觉中的实战项目，对实现细节做了追本溯源的讲解；第四部分包括2～13章，主要讲解
本书集合了基于应用领域的不错深度学习的模型、方法和实现。本书分为四部分。部分介绍了深度学习的构建和神经网络背后的数学知识。第二部分讨论深度学习在计算机视觉领域的应用。第三部分阐述了自然语言和序列处理。讲解了使用神经网络提取复杂的单词向量表示。讨论了各种类型的循环网络，如长短期记忆网络和门控循环单元网络。第四部分介绍一些虽然还没有被广泛采用但有前途的深度学习技术，包括如何在自动驾驶上应用深度学习。学完本书，读者将掌握与深度学习相关的关键
智能体AlphaGo战胜人类围棋专家刷新了人类对人工智能的认识，也使得其核心技术强化学习受到学术界的广泛关注。本书正是在如此背景下，围绕作者多年从事强化学习理论及应用的研究内容及国内外关于强化学习的很近动态等方面展开介绍，是为数不多的强化学习领域的专业著作。该著作侧重于基于直接策略搜索的强化学习方法，结合了统计学习的诸多方法对相关技术及方法进行分析、改进及应用。本书以一个全新的现代角度描述策略搜索强化学习算法。从不同的强化学习场景出发
本书分为四个部分。 第1部分简单概述人工智能。 第2部分对概述进行扩展，并加深读者对机器学习的理解。 第3部分涉及神经网络，即计算机通过使用相互连接的多层人工神经元层来模拟人脑的结构和功能。 第4部分介绍一些使用人工智能辅助商业的常用工具。 ...
本书是人工智能和机器学习领域专业多年实践的结晶，深入浅出讲解机器学习应用和工程实践，是对机器学习工程实践和设计模式的系统回顾。全书分别从项目前的准备，数据收集和准备，特征工程，监督模型训练，模型评估，模型服务、监测和维护等方面讲解，由浅入深剖析机器学习实践过程中遇到的问题，帮助读者快速掌握机器学习工程实践和设计模式的基本原理与方法。 本书内容安排合理，架构清晰，理论与实践相结合，适合想要从事机器学习项目的数据分析师、机器学习工程师以及
本书从机器学习的基本原理入手，以常见模型为驱动，配以精心设计的实践案例，为大家呈现了机器学习理论知识和应用方法。书中运用 Python 语言及 scikit-learn 库实现了几大常见机器学习模型的训练程序和预测程序，让读者能够理论联系实际，在学习、工作中应用机器学习。 本书适合打算入门机器学习的人阅读...
本书对机器学习算法的基本原理和Python程序实现进行了系统的介绍，每种算法都采用Sklearn程序实现并用Matplotlib进行数据可视化。为了帮助读者更加高效、直观地学习，作者为本书录制了13个微课视频，读者可以用手机扫描书中的二维码进行观看，也可以将视频下载后进行观看。本书共8章，包括机器学习概述、Python机器学习与可视化、关联规则与推荐算法、聚类算法、分类算法、回归与逻辑回归、人工神经网络、支持向量机等内容。本书可以作为
本书既是关于联邦学习技术和上手实践方法的介绍，又是关于联邦学习在业界，特别是金融科技行业应用实践的案例展示。 章介绍联邦学习的发展背景和历程，以及金融业中数据共享的机遇和挑战。第2章~第5章介绍不同类型的机器学习方法在联邦学习模式下的实现，以及关键算法原理。第6章介绍联邦学习开源框架FATE的架构和部署，以及在金融控股集团内大数据平台上建立跨机构统一数据科学平台的实施方案。第7章从建模者的角度展示了典型建模流程的实战过程。第8章和第9
本书分两篇全面介绍了自动化技术及多学科交叉的机器人技术在工业中的应用。篇工业自动化篇介绍了自动化、基本规律和原理，讲解了气动和液压的重要概念及其在工业自动化中的应用，详述了泵和压缩机、流体配件、气缸与马达、控制阀，并对回路及其在液压、气动和流体设计中的应用进行了讨论，同时介绍了工业自动化中的电气控制和电子控制。第2篇机器人技术篇概述了机器人技术，介绍了机器人传感器、机器人末端执行器、机器人编程、机器人技术在工业中的应用，以及实时嵌入式
本书先从背景出发，阐述黑盒模型存在的问题以及不解决黑盒问题模型可能带来的后果，引出可解释机器学习的重要性；随后，我们从可解释机器学习的研究方向，分为内在可解释模型算法和模型事后解析方法两部分进行介绍，阐述不同模型的原理、应用及其可解释性。z后通过三个不同的应用场景，介绍在银行实战中的数据挖掘方法，由问题、处理方法出发，结合可解释机器学习模型结果，证明模型的有效性和实用性，期望读者通过对本书的阅读，可以更快更好的解决实际业务问题，而非纸
数字化智能化车间建设是实现智能生产的关键。本书介绍了数字化智能化车间的基本概念，提出了数字化智能化车间的体系架构模型，对数字化智能化车间技术体系中的虚拟车间建模与仿真优化、制造物联网技术及应用、生产过程智能管控、基于大数据的车间运行智能决策支持等关键内容进行了深入探讨，并结合企业应用案例进行详细说明...
本书首先介绍深度学习方面的数学知识与Python基础知识，线性模型中的线性回归模型和logistic模型；然后讲述正向传播算法、反向传播算法及深度神经网络的完整训练流程，输出层的激活函数和隐藏层的常见激活函数，深度学习的过拟合和欠拟合，应对过拟合的方法，以及使用TensorFlow 2建立深度神经网络模型的步骤；接着介绍卷积神经网络及其两个重要的组成部分—卷积和池化，以及如何使用TensorFlow 2建立卷积神经网络；很后讨论如何从
l 人类躯体死亡，思维是否有可能继续存在，从而实现思维不朽？思维克隆人、网络人等虚拟人将如何颠覆人类对“我”的定义？ l 利用思维克隆技术，我们能否重新构建所爱之人的记忆、行为方式以及人格特征？思维克隆人和其生物学原型有着怎样的区别？未来，我们该如何界定思维克隆人的社会地位和法律地位？ l 毫无疑问，思维克隆人的出现将会对传统人类社会产生深刻的哲学影响、社会影响、法律影响以及伦理影响，人类传统社会将被彻底颠覆。那么，作为人类的我们
机器学习是人工智能发展和研究过程中得到很广泛重视和应用的方向，与人工智能并行发展的量子计算，其被广泛关注的领域之一是量子机器学习算法。量子计算的到来使现有的密码算法受到冲击，而建立在密码学大厦之上的区块链技术也将受到影响，基于量子密码体系的区块链即量子区块链系统便是一种探索。本书主要对机器学习、深度学习、区块链和量子计算技术及其应用进行全面介绍和论述，主要内容包括机器学习基础原理、量子信息与量子计算、量子计算与机器学习、区块链技术基础
OpenCV是一个跨平台计算机视觉和机器学习软件库，也是计算机视觉领域的开发人员必须掌握的技术。本书基于Python 3.8全面、系统地介绍OpenCV 4.5的使用，并配套示例源代码、开发环境与答疑服务。 本书共分15章，主要内容包括计算机视觉概述、OpenCV的Python开发环境搭建、OpenCV基本操作、数组矩阵、图像处理模块、灰度变换和直方图修正、图像平滑、几何变换、图像边缘检测、图像分割、图像金字塔、图像形态学、视频处理，
本书分12章介绍了支撑人工智能各领域的基础知识，包括神经网络、模糊控制、遗传算法、问题解决、搜索算法、游戏算法、机器学习、知识表示、专家系统和智能体等，并通过模拟方式对人工智能的基本思路进行了阐述，同时还讲解了目前应用于人工智能编程的Lisp和Prolog语言。书中涵盖的技术已经得到实际运用，其作为人工智能研究的基础，对读者理解人工智能极其重要。本书共12章，各章内容相互独立，可不分先后顺序阅读。其中，第2章~第10章均通过Excel
本书聚焦于人工智能如何从实验室走出来、如何从用户场景和服务去落地人工智能。先讲解了人工智能的发展现状、定义、发展历史, 以及人工智能的研究价值, 然后讲解了人工智能崛起的三大基石, 让读者了解到人工智能如何实现商业落地, 然后通过具体事例讲解人工智能如何在生活服务、娱乐、医疗、金融、文化、教育、工业等领域进行商业落地...
本书侧重对卷积神经网络的介绍, 而深度学习的内容不止于此。所以, 作者将深度学习分别为有监督学习、无监督学习和强化学习三类, 将图像分类、目标检测、人脸识别、语音识别、 生成对抗网络和AlphaGo等应用场景归入不同的类别, 并分别对其原理进行了概括性的讲解...
本书主要介绍了全球深度学习技术和产业发展现状及趋势，以及人才隋况；阐述了我国的深度学习发展现状，包括基础理论、底层技术、应用技术和产业应用情况；重点介绍了我国深度学习相关的热点和亮点，包括AI芯片、深度学习框架、自动化深度学习建模、深度学习模型和行业应用等。同时对深度学习行业的发展和现状做了系统的总结，并阐述了下一步的趋势和影响。 本书适合人工智能、计算机、网络通信、微电子等方面的本科生、研究生，以及相关专业的教师、产业工程科技
1.一本工业机器人联网应用实用手册：本书介绍了机器人联网使用后的各种应用功能，对通信格式、参数设置、数据链接、实时控制都有详细说明，提供了编程样例。还介绍了无缝信息链接SLMP技术，具有重要的实际参考价值。2.提供实际生产现场联网应用完全解决方案和典型案例：以CC-Link总线为代表，介绍了现场总线的技术规范，包括主从站连接、参数设置、PLC 编程，重点介绍了工业机器人在现场总线中的应用案例和机器人与触摸屏的连接使用案例。 ...
1、本书面向中小学校内科技教师，培训机构科技老师；热爱机器人技术的孩子及家长；机器人赛事参赛人员。2、内容定位为便于读者平时阅览学习以及比赛时查找资料的工具书。3、针对STEM教育的应用性需求，对中小学生创客活动，提高工程素养和动手能力，都会很有帮助。4、本书作者指导的北信科水之队屡获世界比赛冠军。 ...
本书介绍了人工智能和大数据的技术发展及相关应用领域。全书共分为4章： 章智能的含义，第2章数字学习，第3章算法的统治，第4章人工智能的用途。书中主要内容包括智能的定义、商业智能、人工智能、商业智能的发展历史、学习的定义、数字学习、大数据和物联网的影响、基于大数据的人工智能、监督学习和无监督学习、算法的定义、AI简史、人工智能的应用。为了方便读者阅读，本书在多个附录中介绍了AI和大数据的相关技术和术语。 本书适合从事人工智能项目开发的读
读者对象：希望在预测分析和机器学习领域建立扎实基础的机器学习工程师、数据工程师和数据科学家 1）便于学习，所有的理论后都附有基于Python的具体实例； 2）版本新，适用Python3.5以上版本； 3）实例丰富，场景多样，配套代码完备。...
本书结合实际例子详细介绍了数据挖掘和机器学习领域关联规则模型、朴素贝叶斯模型、贝叶斯网络模型、基线模型、聚类模型、通用回归模型、回归模型、高斯过程模型以及K*近邻模型九种模型的表达方式及构建知识。读者*好同时结合《PMML建模标准语言基础》一书进行学习，以便融会贯通，灵活运用，更好地把PMML语言应用到自己的项目实践中。本书的读者对象为从事数据挖掘、机器学习、人工智能系统开发的人员以及教师和学生，也可以作为大数据及机器学习爱好者的自学
?一线大厂推荐工程师倾囊相授?教你从零开始构建前沿、实用的推荐系统知识体系?揭秘巨头公司推荐系统背后的逻辑?梳理深度学习推荐系统的发展脉络，厘清每个关键模型和技术的细节?引导读者掌握工业界模型设计背后真正的 银弹?诸葛越、唐杰、张俊林、刘知远、杨子等产学界专家倾情力荐，朱小强作序...
本书将传统的图像处理技术、机器学习时代的图像技术，到目前炙手可热的深度学习时代的图像处理技术融汇贯通起来。生动的结合了目前热门的应用，以抖音、美颜相机、手机自带的滤镜和美颜功能为切入点，专注于人脸图像的各种处理，大量实际案例，带领读者与一线AI图像算法工程师在项目实践中的如何设计算法流程，如何优化算法逻辑，如何将算法应用到实际的场景中。另外本身的最后一章，深扒了目前抖音、美颜相机、天天P图、淘宝、京东等APP里面图像技术的应用场景以及
1.你即使不是深度学习专家，也可以利用Keras这个深度学习库轻松构建深度学习模型。 2.本书涵盖了使用Keras时所需的深度学习概念，并提供了可实操的Python源代码。通过示例代码，你可以直观清晰地理解深度学习模型结构。 3.作者独具特色地利用乐高玩具模块，充满创意地实现了多种深度学习模型，非常直观、浅显地展现了各类深度学习算法。...
《人机交互基础》介绍了人机交互的发展历史、人机交互设计的认知基础与认知过程、交互的基本形式与交互设备、交互系统设计的目标与原则、交互系统设计方法及交互系统评估等，对新一代人机交互技术进行了介绍和展望。《人机交互基础》可用作计算机类专业学生（包括研究生和本科生）的基本教材，也可以供人机交互设计及相关领域的研究人员用作参考...
本书是OpenCV开发人员的必读指南，手把手教你使用OpenCV和CUDA实现GPU加速的计算机视觉项目开发，帮你快速掌握利用GPU实时处理复杂图像数据的高效技术。全书共11章，第1章介绍CUDA架构及应用；第2章介绍如何使用CUDA为GPU编写程序；第3章介绍如何从CUDA程序中调用线程，以及多个线程如何相互通信；第4章介绍CUDA streams和CUDA events等高级概念；第5章介绍在所有操作系统中安装支持CUDA的Ope
本书面向初学者，采用全彩图解+视频讲解的形式介绍了人工智能的基础知识及开发案例，从无代码到图形化编程到代码编程，循序渐进，让读者逐步掌握人工智能技术，体验人工智能带给自己的乐趣。本书首先通过mDesigner+开源硬件的结合赋予创客作品以“智能”，接着介绍了与人工智能密切相关的深度学习及其所需要的编程语言、编程框架及编程环境等知识，进而结合不同的场景，详细讲解了人工智能在视觉、听觉、无人驾驶等不同领域的实际应用。本书强调人工智能理念的
本书内容包括神经网络的基础，深度神经网络的优化和验证，深度神经网络开发和训练环境的构建，使用TensorBoard进行网络训练的监控，以及模的超参数优化。本书详细介绍的深度学习问题，包括基本的回归问题、二元分类问题和多元分类问题；还包括较为复杂的卷积神经网络对图像的分类和使用预训练CNN进行的迁移学习；使用递归神经网络进行时间序列预测、自然语言分类，以及通过sequence-to-sequence模型进行机器翻译；深度强化学习的智能体
本文围绕基于学习的自适应控制。首先，重点介绍一些重要的数学工具；然后重点阐述本书的重点内容：基于模型的或经典的自适应控制、无模型自适应控制和自适应控制的学习；第三章着重基于极值搜索的迭代反馈增益，给出机电一体化的应用实例；第4章介绍多参数的极值搜索控制算法自动调整反馈增益，给出强大的非线性控制器加模型学习算法；第5章是基于极值搜索的间接自适应控制，给出两个不同的MES算法，*后两章重点介绍极值搜索为基础的非线性系统参数辨识算法和求极值
《强化学习》一书内容系统全面，覆盖面广，既有理论阐述、公式推导，又有丰富的典型案例，理论联系实际。书中全面系统地描述了强化学习的起源、背景和分类，各类强化学习算法的原理、实现方式以及各算法间的关系，为读者构建了一个完整的强化学习知识体系；同时包含丰富的经典案例，如各类迷宫寻宝、飞翔小鸟、扑克牌、小车爬山、倒立摆、钟摆、多臂赌博机、五子棋、AlphaGo、AlphaGo Zero、AlphaZero等，通过给出它们对应的详细案例说明和代
工业机器人作为一种高科技集成装备，对专业人才有着多层次的需求。 本书根据机器人行业发展趋势，从生产实际出发，详细讲解了工业机器人的应用基础、KUKA工业机器人的现场编程与操作、WorkVisual的编程与操作、KUAK工业机器人的运输与安装、KUAK工业机器人的调整与保养等内容。 本书实用性与可参考性强，可为从事工业机器人操作与维护相关工作的工程技术人员提供帮助，也可供普通高等院校、职业院校机电专业、机器人专业的师生学习参考...
《TensorFlow深度学习从入门到进阶》以TensorFlow为主线进行讲解，书中每章节都以理论引出，以TensorFlow应用巩固结束，理论与实践相结合，让读者快速掌握TensorFlow机器学习。《TensorFlow深度学习从入门到进阶》共11章，主要包括TensorFlow与深度网络、TensorFlow编程基础、TensorFlow编程进阶、线性回归、逻辑回归、聚类分析、神经网络算法、卷积神经网络、循环神经网络、其他网络
《Keras不错深度学习》是不错深度学习技术的综合指南，内容包括自编码器、生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）和深度强化学习（DRL），在这些技术的推动下，AI于近期取得了令人瞩目的成就。《Keras不错深度学习》首先对多层感知器（MLP）、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）进行了概述，这些是本书中介绍的更不错技术的构建模块。之后探索了包括ResNet和DenseNet在内的深度神经网络架构以及如何创建自编码器。
阐述可穿戴传感器原理、设计、制造和实施。主要内容包括穿戴式柔性传感器的制备与表征，穿戴式传感器的物理特性、设计和应用穿戴式医疗传感器信号调理智能电路，以及基于Python的传感器数据采集、数据提取和数据分析的基于GUI的软件开发...
务实地解决AI问题需要更多地关注结果而不仅是技术。归根结底，花费数月时间为一些永远无法投入生产的任务选择*佳的机器学习算法只是徒劳无功和浪费金钱。将更多的机器学习技术投入到生产过程的一种方式就是停止辛勤工作，使用云提供商提供的现成解决方案是避免这种辛勤工作的强大技术。从英雄驱动式开发转向鼓励业务连续性和交付解决方案的组织行为对各方都有益处...
知识图谱旨在将人类知识组织成结构化知识系统，是人工智能实现真正意义的理解、记忆与推理的重要基础。知识图谱作为典型的符号表示系统，如何有效用于机器学习算法，面临着知识表示、知识获取和计算推理等方面的诸多挑战。近年来，以神经网络为代表的深度学习技术引发了人工智能的新一轮浪潮。 本书介绍了作者团队在知识图谱与深度学习方面的研究成果，展现了数据驱动的深度学习与符号表示的知识图谱之间相互补充和促进的技术趋势。本书内容对于人工智能基础研究具有一定
OpenCV以其易得、易懂、易用为靠前学术界和工业界所熟知。作为经典的图形图像类开源软件，OpenCV可以说是兼具“大而全”和“小而精”特点。“大而全”是指OpenCV全面涵盖了从教科书式的基本图像处理单元算法，到更复杂的不错算法，直至近期新的围绕机器学习的算法。“小而精”是指其每个算法的实现被社区反复锤炼、优化，甚至满足一些项目需求的KPI，可以直接用于产品化。本书的作者团队长期从事图形图像和视频编解码处理的算法研究、软件的功能实现
本书以独特的方式讲解数据科学，不仅让读者可以轻松学习数据科学理论，又可以动手（手算和机算）进行数据科学实战。本书特色：全彩印刷，图形、表格、思维导图丰富；避免深奥的数学证明，采用简单的数学说明；用各种学习图将本书内容贯穿起来；实战计算，包含小型数据的演算和大型数据的实战程序。 本书共13章，内容涵盖丰富的数据科学模型，包含关联分析、聚类分析、贝叶斯分类、近邻法、决策树、降维分析、回归模型等算法。利用小数据例题介绍计算步骤，同时用R
《机器学习中的基本算法》一书共分八章。、二章简要介绍了机器学习的基本概念、研究内容、算法体系，以及相关的优化理论与优化算法。第三至四章详细介绍了几类作为分类器和回归器的支持向量机算法，包括算法出发点、建模思想、理论推导和算法在数据分类、识别、拟合、预测等方面的应用。第五、六章着重介绍了两类常用的数据预处理方法，一是数据的特征提取方法，另一是数据的聚类方法。第七、八章介绍了几类常用的神经网络算法和数据相关分析算法...
本书的重点不仅在于讲解 Kotlin 的语法与语义，还将展示何时以及为何应该使用某个指定的语言特性。本书的目标不一定会涵盖每一个 Kotlin 语法与库的细节。但在*后，本书添加了很多基本原理的内容，让即使只有 Kotlin 初级知识的读者也可以理解本书的内容。当你认真学习 Kotlin 的细节后，你就可以使用这门受欢迎的语言构建 Android 应用、Web 应用以及其他程序。Kotlin 不仅可以用于任何应用 Java 的地方，还
[日]熊田千佳慕 著,张勇 译
[美]艾玛·克莱因 著,韩冬 译
刘争争
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汪曾祺
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