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机器学习是人工智能领域一个极其重要的研究方向，而深度学习则是机器学习中一个很好接近AI的分支，其思路在于建立进行分析学习的神经网络，模仿人脑感知与组织的方式，根据输入数据做出决策。深度学习在快速的发展过程中，不断有与其相关的产品推向市场，显然，深度学习的应用将会日趋广泛。 本书是关于深度学习的理论、算法、应用的实战教程，内容涵盖深度学习的语言、学习环境、典型结构、数据爬取和清洗、图像识别分类、自然语言处理、情感分析、机器翻译、
本书深入讲解神经网络和深度学习技术，侧重于阐释深度学习的核心概念。作者以技术原理为导向，辅以贯穿全书的MNIST手写数字识别项目示例，介绍神经网络架构、反向传播算法、过拟合解决方案、卷积神经网络等内容，以及如何利用这些知识改进深度学习项目。学完本书后，读者将能够通过编写Python代码来解决复杂的模式识别问题...
本书以理论和实践相结合的形式深入浅出地介绍强化学习的历史、基本概念、经典算法和一些前沿技术, 共分为三大部分: 第一部分 (第1-5章) 介绍强化学习的发展历史、基本概念以及一些经典的强化学习算法 ; 第二部分 (第6-9章) 在简要回顾深度学习技术的基础上着重介绍深度强化学习的一些前沿实用算法 ; 第三部分 (第10章) 以五子棋为例详细讲解战胜了人类顶级围棋选手的Alpha Zero算法的核心思想...
本书分六章, 内容包括: 智慧城市概论 ; 智慧城市总体规划 ; 智慧城市大数据 ; 智慧城市大数据开发与应用 ; 智慧城市大数据与人工智能应用 ; “城市智慧大脑”案例...
本书是一本人工智能应用技术方面的入门教材，介绍了网络、设备、制造、安全、大数据、多媒体等应用领域在智能化方面的发展。本书从人工智能应用的角度，全面系统地阐述了计算机网络、移动互联网、物联网、出版印刷、互联网安全、云计算与大数据、图像处理、生物特征识别、多媒体交互等在智能化方面的应用和实践，主要内容包括人工智能导论；三种智能网络（智能计算机网络、移动互联网、智能物联网）；三类智能设备（智能媒体设备、智能制造设备、智能移动终端）；三种AI
本书适合初学者快速入门深度学习算法和TensorFlow框架。我们已讲故事的方式向读者一步步地介绍每个核心算法，很好详细地剖析算法原理，手把手实现每个算法实战，不但让读者能够了解算法的工作原理，更重要的是教会读者如何一步步地思考问题并解决问题。具体地，我们会介绍目前深度学习的数学原理，反向传播算法，卷积神经网络，循环神经网络，对抗生产网络，自编码器，神经网络结构搜索，图卷积网络等等一系列前沿核心算法。使读者不仅可以明白原理，还能学以致
本书向企业高管和学生介绍了在机器学习中如何使用工具，不需要使用微积分、矩阵或向量代数就可以清楚、简洁地解释目前*流行的算法。本书的重点是业务应用程序，并提供了许多案例，比如评估一个国家进行靠前投资的风险、预测房地产的价值，以及可以细致到将零售贷款分为可接受或不可接受模式。书中示例的数据、工作表和Python代码都在作者的网站上，本书同时还提供了一套完整的幻灯片，供教师使用，教师可自行下载使用...
本书比较全面、系统地介绍了自动控制理论的基本内容和控制系统的分析、校正及综合设计方法。全书分为8章...
主要内容 ● 了解异常检测的含义及其重要性 ● 熟悉利用scikit-learn进行异常检测的统计和传统机器学习方法 ● 借助Keras和PyTorch了解Python深度学习的基本知识 ● 掌握度量模型性能的基本数据科学概念：AUC、准确率和召回率等 ● 将深度学习应用于半监督和无监督异常检...
读者将： ● 使用Microsoft Cognitive Services API构建可用于生产环境的解决方案 ● 解决自然语言处理和计算机视觉中的企业问题 ● 探究机器学习开发生命周期——从正式的问题定义到规模化部...
数据科学与人工智能数学基础课旨在帮助读者快速打下数学基础，通俗讲解每一个知识点。 全书分为3篇，共17章。其中篇为基础篇，主要讲述了高等数学基础、微积分、泰勒公式与拉格朗日；第2篇为核心知识篇，主要讲述了线性代数基础、特征值与矩阵分解、随机变量与概率估计、概率论基础、数据科学的几种分布、核函数变换、熵与激活函数；第3篇为 应用篇，主要讲述了回归分析、假设检验、相关分析、方差分析、聚类分析、贝叶斯分析等内容。书中案例均是与AI相关的案例
本书主要介绍了Google云平台中有关机器学习的多种工具，以及如何使用它们来进行机器学习。这些工具对使用者在机器学习理论方面的要求很低，读者可以在仅了解一点有关机器学习基础知识的前提下使用它们。本书在使用每种机器学习的工具或技术之前，都会对相应的理论进行较为详实的介绍。但也同时考虑了机器学习理论的复杂性，在对理论知识的介绍中避免了复杂的数学公式，取而代之的是生动浅显的例子。其中很多示例是使用Python代码在Google云平台上实现的
在本书中，两位作者解释了为什么服务需要服务网格，并逐步演示了Istio如何适应分布式应用程序的生命周期。你将了解用于启用和管理Istio中多种功能的工具和API。本书涵盖了Istio的几大核心能力：安全、流量控制和可观察性，通过大量的示例展现了Istio的自身特性，并结合实际场景对其进行深入解读。虽然本书没有对Istio具体的代码实现逻辑进行研究，但对于抢先发售接触Istio或想要进行生产实践的读者，具有一定的指导作用...
《实践深度学习》共6章，章主要介绍深度学习推荐的器材、操作系统及中间件的安装方法;第2、3章解读了深度学习示例中的基本术语;第4章则通过示例程序说明了VGG-16、ResNet-152的具体操作方法，并给出了提升估测精度的方法。而第5章介绍了基于26层网络的Yolo和有助于医学图像目标识别的U形23层网络模型。第6章以训练擅长井字棋游戏的计算机为例，全面展示了强化学习的操作方法...
内容简介这是一部深度讲解如何在Linux操作系统环境下用软件虚拟出一台“物理”计算机的著作。两位作者都是百度的技术专家，一位是百度的主任架构师，一位是百度智能云的副总经理，都在操作系统和虚拟化等领域有多年的实践经验。本书从计算机体系结构、操作系统、硬件等多个方面深度探索了如何从CPU、内存、中断、外设、网络5个维度去虚拟化Linux系统，不仅剖析了其中的关键技术原理，而且深入阐述了具体的实现。全书共6章：章：CPU虚拟化介绍了X86架
为什么要学编程？如何学编程？怎样才能具有编程思维、计算思维，适应人工智能时代？ 编程要好玩，孩子才会有兴趣。本书案例均源自于生活，引导孩子通过不断观察身边事物，发现更多乐趣，原来编程可以这样玩，人工智能可以这样用。 分解问题，小能力实现大创意。玩也会遇到问题，教会孩子分析、拆解问题，小能力也可以实现大创意。 发散思考，迭代升级。从小需求出发，让孩子不断思考提出好问题，迭代升级，切实提升孩子思维能力。 发
本书是你了解计算机视觉的一站式指南。利用Python、TensorFlow、Keras和OpenCV的功能执行图像处理、对象检测、特征检测等项目。通过对卷积神经网络的介绍，你将学习如何使用Keras构建深度神经网络，以及如何使用它对Fashion-MNIST数据集进行分类。关于对象检测，你将学习到使用TensorFlow实现简单的面部检测器，以及复杂的基于深度学习的对象检测器（例如Faster R-CNN和SSD）的工作原理。你也将学
本书通过具体的编程实践案例，全面系统地讲述了机器学习涉及的核心内容。首先介绍新特性以及安装OpenCV 4构建计算机视觉应用程序。你将探索机器学习的基础知识，学习设计用于图像处理的各种算法。本书将逐步介绍有监督学习和无监督学习。你将获得使用Python中的scikit-learn开发各种机器学习应用程序的实践经验。后续章节将重点介绍决策树、支持向量机、贝叶斯学习等各种机器学习算法，以及如何将这些算法应用于目标检测等计算机视觉操作。然后
《人工智能 从小白到大神（案例 视频）》主要从人工智能的发展之路说起，结合丰富的应用与实战实例，详细阐述了 Python 入门、人工智能数学基础、手工打造神经网络、TensorFlow 与 PyTorch、卷积神经网络、目标分类、目标检测、图像语义分割、循环神经网络、自然语言处理、生成对抗网络、强化学习等行业前沿知识。 《人工智能 从小白到大神（案例 视频）》以实践为导向，着重介绍人工智能应用，突破原有对人工智能的晦涩讲解方式，通过
内容简介这是一部指导读者如何将软件工程的思想、方法、工具和策略应用到机器学习实践中的著作。作者融合了自己10年的工程实践经验，以Python为工具，详细阐述机器学习核心概念、原理和实现，并提供了数据分析和处理、特征选择、模型调参和大规模模型上线系统架构等多个高质量源码包和工业应用框架。旨在帮助读者提高代码的设计质量和机器学习项目的工程效率。全书共16章，分为4个部分：第壹部分 工程基础篇（1～3）介绍了机器学习和软件工程的融合，涉及理
《虚拟现实与增强现实：从视觉革命到思维革命的演进》一书聚焦VR-AR的概念、特征、发展历程和关键技术，以及其在医疗、工业、教育、能源、新零售、新媒体、智能建造和数字城市等领域的应用。《虚拟现实与增强现实：从视觉革命到思维革命的演进》从计算机视觉变革的视角，通过提炼和分析计算机视觉新技术和VR-AR典型实践来阐述由此引发的各个领域、不同行业的模式变迁，从而提升读者对VR／AR的认知水平...
内容简介本书围绕机器学习算法中涉及的概率统计知识展开介绍，沿着概率思想、变量分布、参数估计、随机过程和统计推断的知识主线进行讲解，结合数学的本质内涵，用浅显易懂的语言讲透深刻的数学思想，帮助读者构建理论体系。同时，作者在讲解的过程中注重应用场景的延伸，并利用Python工具无缝对接工程应用，帮助读者学以致用。 ?全书共5章。?章以条件概率和独立性作为切入点，帮助读者建立认知概率世界的正确视角。?第2章介绍随机变量的基础概念和重要
本书力图从政策、技术、产业、应用四个维度，全面阐述优选人工智能发展的竞争格局、创新态势、产业体系、行业应用与趋势走向，系统介绍人工智能如何赋能并改变人们生产生活的方方面面，进而成为人类社会必不可少的新型基础设施。本书即可以作为政策制定者、行业研究人员、人工智能相关专业人员的参考读物，又可作为广大科技爱好者、大中小学生的科普读物...
本书从零开始解释神经网络是如何工作的, 然后以训练一个小神经网络为例, 手动进行所有的计算。本书涵盖前向和反向传播的内在机理, 有助于读者理解神经网络的主要原理。还介绍如何准备用于神经网络开发的数据, 并为许多非传统的神经网络处理任务提出各种数据准备方法。书中讨论的另一个大主题是使用Java进行神经网络处理...
本书系统地介绍统计分析和机器学习领域中很为重要和流行的多种技术及其基本原理，本书在详解有关算法的基础上，结合大量Python语言实例演示了这些理论在实践中的使用方法。具体内容包括线性回归（包括岭回归和Lasso方法）、逻辑回归、支持向量机、感知机与神经网络、聚类分析（包括K均值算法、EM算法、密度聚类等）、降维与流形学习、集成学习、KNN、朴素贝叶斯、概率图模型（包括贝叶斯网络和HMM模型）等内容...
大数据和机器学习等的兴起使得商业分析领域越来越倚重数据科学。本书详细介绍了商业数据科学中的关键元素，汇集了机器学习、经济学以及统计学领域的核心原则和很好实践，内容涵盖识别商业政策中的重要变量、通过实验测量这些变量，以及挖掘社交媒体以了解公众对于政策修改的反应，为从事商业数据科学的数据科学家和商业人士提供了推荐工具。书中通过大量数据分析示例讲解如何利用R语言编写脚本来解决复杂的数据科学问题...
本书以Python语言和Tensorflow为工具，由浅入深地讲述了深度学习程序设计的基本原理、算法和思考问题的方法，内容包括自顶向下的程序设计、递归程序设计、面向对象的程序设计、反向传播算法、三层神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、生成式对抗网络和目标检测等。本书重在研究代码背后深刻的计算机理论和数学原理，试图说明代码是对理论和思想的实现手段，而不是目的。学以致用是本书的宗旨，提高读者编程水平和动手能力是本书的目的。本书通过大量有
深度学习是人工智能发展的第三次浪潮，相关算法在计算机视觉、自然语言处理、游戏、机器人、无人驾驶及医疗诊断等众多领域取得了显著的成果，在国内外引起了广泛的关注。目前深度学习技术在产业界发展成熟，广大高等院校也相继开设人工智能相关专业。为满足广大读者对于深度学习的学习需求，作者编著了此书。本书按照神经网络到深度强化学习的脉络介绍深度学习的演进与相关理论，帮助读者形成关于深度学习和强化学习系统全面的知识体系。《深度学习从神经网络到深度强化学
这是一部从流程、理论、方法角度系统讲解如何从0到1设计与研发智能硬件产品的著作。作者是智能硬件产品领域的资深专家，曾就职于字节跳动和360等知名企业，主导和参与过的产品曾获得过德国iF设计奖、德国红点奖、美国IDEA奖、金点设计奖等设计大奖。 本书内容涵盖智能硬件产品的产品创意、市场分析、产品定位、用户研究、需求分析、概念生成与测试、工业设计、产品原型、定价决策、产品发布的全生命周期，不仅手把手教读者如何把产品做出来，而且还告诉读者
本书是编者在系统总结教学和科研经验的基础上编写而成。本书较全面地介绍了ERDAS IMAGINE的主要功能和应用实例，主要包括ERDAS IMAGINE应用基础、数据预处理、图像增强、图像分类、矢量功能及专题地图制作等基本图像处理功能和高光谱图像处理、雷达图像处理、空间分析、光谱分析、空间建模及批处理、立体分析、虚拟GIS等专题功能。一些章节配有具有典型意义的实例与练习，并在随书光盘中辅以相应数据，以便学生课后练习和复习。 本书强调科
视觉系统能够提供丰富的环境感知信息，是自主移动机器人为重要的环境感知系统之一。本书以机器人足球世界杯RoboCup中的中型组足球机器人系统为背景，描述了国防科学技术大学机器人足球研究组近十年来在足球机器人实时动态视觉感知问题上的研究成果和新进展，主要内容包括：视觉系统设计与标定、颜色编码化和非颜色编码化目标识别、目标跟踪与状态估计、视觉自定位等。本书主要成果均在实践中尤其是实际中型组机器人足球比赛中得到了充分应用和检验，较好地解决了机
TensorFlow是Google所的机器学习框架，也是机器学习领域研究和应用的热门对象。 本书主要介绍如何通过TensorFlow来构建真实世界的机器学习系统，旨在让读者学以致用，能尽快地上手项目。本书的特色是通过实例来向读者介绍TensorFlow的经典知识。本书共有12章，包含手写识别器、猫狗分类器、翻译器、文本含义查找、金融中的机器学习、医疗应用等多个实例，完整地向读者展示了实现机器学习应用的全流程。 本书适合
机器学习算法评估力求用科学的指标，对机器学习算法进行完整、可靠的评价。 本书详细介绍机器学习算法评估的理论、方法和实践。全书分为3个部分。部分包含章～第3章，针对分类算法、回归算法和聚类算法分别介绍对应的基础理论和评估方法：第2部分包含第4章～第8章，介绍更复杂的模型（如深度学习模型和集成树模型）的对比与评估，并且针对它们实际应用的业务场景介绍一些特有的评估指标和评估体系：第3部分包含第9章～1章，总结算法评估的常用工具、技术
本书包括3部分：部分介绍机器学习的基本概念，它们是机器学习的预备知识；第2部分系统介绍几种成熟的机器学习算法和技术；第3部分介绍贯穿整个机器学习工作流程的21个很好案例，并且讨论具有前瞻性的方法和想法，它们被认可为是机器学习未来的研究重点。本书中的代码均在Python 3中测试通过。 本书适合高等院校相关专业的大学生、研究生或教师阅读学习，以及不具有机器学习或统计背景但是想要快速补充机器学习算法知识，以便在实际产品或平台中应用
本书主要从模型与方法、政策资源获取与结构化、政策文本计算、政策扩散、自动简报生成、垂直领域专家观点可信度及系统设计与实现等方面介绍了政策研究自动化关键技术研发与应用研究的相关内容，旨在为政策研究提供一些新的思路、方法与借鉴。 本书的具体研究内容如下。 章绪论，阐述政策研究自动化的基本出发点、推荐条件及相关方法等。 第2章模型与方法，阐述政策研究自动化的模型与方法，包括文本语言模型、文本生成模型、政策扩散模型、网
知识图谱的发展历史源远流长，从经典人工智能的核心命题――知识工程，到互联网时代的语义Web，再到当下很多领域构建的数千亿级别的现代知识图谱。知识图谱兼具人工智能、大数据和互联网的多重技术基因，是知识表示、表示学习、自然语言处理、图数据库和图计算等多个领域技术的综合集成。本书全面覆盖了知识图谱的表示、存储、获取、推理、融合、问答和分析等七大方面，100多个基础知识点的内容，同时囊括多模态知识图谱、知识图谱与图神经网络的融合、本体表示学习
本书从一个完全不了解机器学习的程序员的视角出发，通过一系列生动有趣的具体应用实例，运用诙谐的语言以循序渐进的方式比较系统地介绍机器学习的本质思想、基本理论和重要算法，比较细致地剖析线性模型、感知机模型、浅层神经网络、深度神经网络的设计原理与编程方法，引导读者亲自动手从零开始打造和完善机器学习的底层代码，逐步消除对机器学习算法原理的认知盲点，让广大初学者能够较为轻松地掌握机器学习和深度学习的基本理论和编程技术。本书是从零基础初学者的思维
机器学习是设计与应用算法的科学，可从数据中进行学习和预测，其应用已经很好普遍。金融领域集中了大量的交易数据，为人工智能技术的运用奠定了良好的数据基础。本书面向金融领域的读者，介绍了机器学习技术的原理与实践。 本书包括10章，介绍了神经网络算法、结构化数据的处理、计算机视觉处理技术、时间序列分析、自然语言处理、生成模型的应用、强化学习技术、数据建模与调试、贝叶斯推理和概率编程等内容。 本书由资深金融从业者编写，融合了其在金融项目中关于机
本书是一本神经网络实践进阶指南，适合对AI和深度学习感兴趣并且想进一步提高技能的读者阅读。本书从机器学习基础、深度学习应用和不错机器学习这三个方面入手，结合算法理论、代码实现和应用场景，介绍了机器学习的新动向和新技术。本书分为三部分：部分网络神经入门，主要介绍了人工智能历史、机器学习概述和神经网络基础；第二部分，深度学习应用，主要是基于卷积神经网络图像处理、文本挖掘、循环神经网络、利用迁移学习重用神经网络；第三部分，不错应用领域，主要
《机器学习实战使用R、tidyverse和mlr》将使用RStudio和很好棒的mlr程序包开启你的机器学习之旅。这本实用指南简化了理论,避免了不必要的复杂统计和数学知识,所有核心的机器学习技术都通过图形和易于掌握的示例进行清晰的解释。每一章的内容都十分引人入胜，你将掌握如何把新的算法付诸实践，以解决各种预测分析问题，包括泰坦尼克沉船事件中不同乘客的幸存概率、垃圾邮件过滤、毒酒事件调查等。 主要内容 使用tidyverse程序包处理和
本书主要内容包括普通最小二乘法回归、岭回归、Lasso回归、弹性网络回归、正交匹配追踪回归、贝叶斯回归、广义线性回归、随机梯度下降回归、被动攻击回归、鲁棒回归、多项式回归、支持向量机回归、核岭回归、最近邻回归、高斯过程回归、决策树、神经网络模型、保序回归、岭分类、逻辑回归分类、随机梯度下降分类、感知机、被动攻击分类、支持向量机分类、最近邻分类、高斯过程分类、朴素贝叶斯模型、决策树分类和神经网络分类、无监督学习、半监督学习等。全书结合具
机器学习是关于从数据中建立预测或描述模型，以提升机器解决问题能力的学科。在建立模型后，需要采用适当的优化算法来求解模型的参数，因此优化算法是机器学习的重要组成部分。但是传统的优化算法并不完全适用于机器学习，因为通常来说机器学习模型的参数维度很高或涉及的样本数巨大，这使得一阶优化算法在机器学习中占据主流地位。 本书概述了机器学习中加速一阶优化算法的新进展。书中全面介绍了各种情形下的加速一阶优化算法，包括确定性和随机性的算法、同步和异步的
2023年以来，OpenAI相继发布了聊天机器人模型ChatGPT、新一代多模态大模型GPT-4等产品，以强大的能力俘获了大量用户，颠覆了用户对于AI的认知。 本书以ChatGPT为中心，对ChatGPT的相关知识进行详细的讲解。本书共12章，前5章从ChatGPT概述、技术底座、内容变革、产业格局、商业展望5个方面对ChatGPT进行了解读，帮助用户全面了解ChatGPT，对其形成完整的认知。第6～12章从传媒、教育、娱乐、电商、金
本书以“工业是主体”作为撰写主线，突出工业互联网的工业属性，以及工业属性赋予工业互联网的关键性、基础性、先导性、决定性作用，由此形成了本书工业互联网生态系统模型(IIEM)的实体维和资源维...
本书在理论方面和实践方面都讲解得浅显易懂，能够让读者快速上手，一步步学会使用Python与Excel相结合进行数据处理与分析。 全书内容分3个部分共12章。第1~4章为入门部分，主要介绍什么是数据分析，以及Python的编程环境和基础语法知识。第5~9章为进阶部分，主要介绍数据处理和分析的各种方法。第10~12章为实战部分，这部分的3个实例综合了本书前面部分的知识点，介绍了如何结合Python与Excel在实际工作中进行数据处理与分析
ChatGPT是OpenAI开发的人工智能聊天机器人程序，于2022年11月推出。它能够自动生成一些表面上看起来像人类写的文字，这是一件很厉害且出乎大家意料的事。那么，它是如何做到的呢？又为何能做到呢？本书会大致介绍ChatGPT的内部机制，然后探讨一下为什么它能很好地生成我们认为有意义的文本...
《实战AI大模型》是一本旨在填补人工智能（AI）领域（特别是AI大模型）理论与实践之间鸿沟的实用手册。书中介绍了AI大模型的基础知识和关键技术，如Transformer、BERT、ALBERT、T5、GPT系列、InstructGPT、ChatGPT、GPT 4、PaLM和视觉模型等，并详细解释了这些模型的技术原理、实际应用以及高性能计算（HPC）技术的使用，如并行计算和内存优化。同时，《实战AI大模型》还提供了实践案例，详细介绍了如
申报课题是高校教师和科研工作者十分重要的工作内容。本书采用倒金字塔思路，对课题申请书进行了拆解，并系统介绍了如何利用 AI 辅助做好课题申报工作。本书第一章对课题申报进行了概述，分别介绍了各级别课题的申报公告和申请书及活页。第二章～第十二章分别介绍如何利用 AI 辅助开展课题申报的具体工作，主要有寻找选题、分析课题立项选题，以及课题论证相关部分的写作，包括研究背景写作、学术史梳理及研究动态写作、研究价值写作、阐释研究对象与框架思路写作
你可以从书中学到使用Scala、Java和Python创建你的第一个Spark程序；在你自己的计算机以及Amazon EC2上建立、配置Spark开发环境；访问公共机器学习数据集，使用Spark载入、处理、清理、转换数据；使用Spark的机器学习库来实现能够利用各种熟知的机器学习模型的程序；等等...
借鉴生物免疫系统的分层防御机理以及层次间的相互作用，作者提出了用于机电设备故障诊断的免疫诊断模型。将故障检测与诊断功能进行整合，研究机电设备异常检测与故障诊断的免疫算法与模型，分层解决设备的状态监测、故障定位与诊断等关键问题，建立了异常状态监测与故障诊断一体化的快速反应机制。第一层，异常追踪监测。在获取设备运行状态数据的基础上，提出基于变化点子空间追踪的异常检测方法，利用最小的计算资源获得更高的稳定性和检测率；第二层，故障诊断。利用连
本书是关于机器学习这一主题内容全面的教科书，涵盖了通常在机器学习导论中并不包括的广泛题材。对机器学习的定义和应用实例进行了介绍，涵盖了监督学习、贝叶斯决策理论、参数方法、多元方法、维度归约、聚类、非参数方法、决策树、线性判别式、多层感知器、局部模型、核机器、图方法、隐马尔可夫模型、贝叶斯估计、组合多学习器、增强学习以及机器学习实验的设计与分析等...
《固定短语的自动提取研究》以固定短语自动提取为研究目标，围绕结合紧密、使用稳定原则，采取统计与规则相结合的算法，并通过历时考察最终取得固定短语。《固定短语的自动提取研究》主要内容包括：领域高频种子词提取、通过统计量对短语的考察、通过句法规则对短语的考察、通过语义对短语的考察、历时分析对短语的考察。《固定短语的自动提取研究》适合高校语言学与应用语言学专业、计算语言学专业读者阅读，也可作为计算机专业学生的参考用书...
[美]艾玛·克莱因 著,韩冬 译
[日]熊田千佳慕 著,张勇 译
刘争争
林奕含
缪哲 著
梁实秋
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