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本书是深度学习领域的入门教材，系统地整理了深度学习的知识体系，由浅入深地阐述了深度学习的基础知识、主要模型以及前沿研究热点，使得读者能有效地掌握深度学习的相关知识，并具备以深度学习技术来处理和解决大数据问题的能力。全书共 15章，分为三个部分。部分为机器学习基础：第 1章是绪论，概要介绍人工智能、机器学习、深度学习；第 2～3章介绍机器学习的基础知识。第二部分是基础模型：第 4～6章分别讲述三种主要的神经网络模型：前馈神经网络、卷积神
《人与机器听觉：听见声音的意义》由谷歌首席科学家Lyon撰写，是一部关于听觉研究的系统性学术著作。 《人与机器听觉：听见声音的意义》中提出利用CARFAC模型模拟耳蜗对声音信号的分析，利用带有精细时序结构的SAI表征听觉神经模式，明确反对将耳蜗视作傅里叶频率分析器的做法。 《人与机器听觉：听见声音的意义》内容系统且全面，涵盖人类听觉原理、机器听觉理论、精密听觉模型建模和机器听觉应用实例，还包括对听觉研究史上的标志性人物及事例的
迁移学习解决的是系统如何快速地适应新场景、新任务和新环境的问题，在目标域中只有少量标记数据可用时，它赋予了机器学习系统利用辅助数据和模型来解决目标问题的能力。这使得机器学习系统更加可靠和健壮，并且让机器学习模型在面对不可预见的变化时尽可能达到预期的性能。在企业层面，迁移学习允许知识的重复利用，使得每次获得的经验可以重复地应用于现实世界。 本书为迁移学习方向首本算法、理论、应用方面成熟、成体系的总结，相关领域研究的系统性参考。为迁移学
本书通过讲解监督学习的两大支柱——回归和分类——将机器学习纳入统一视角展开讨论。书中首先讨论基础知识，包括均方、*小二乘和*大似然方法、岭回归、贝叶斯决策理论分类、逻辑回归和决策树。然后介绍新近的技术，包括稀疏建模方法，再生核希尔伯特空间中的学习、支持向量机中的学习、关注EM算法的贝叶斯推理及其近似推理变分版本、蒙特卡罗方法、聚焦于贝叶斯网络的概率图模型、隐马尔科夫模型和粒子滤波。此外，本书还深入讨论了降维和隐藏变量建模。全书以关于神
本书从实战角度出发，为所有程序员和开发人员提供了使用Swift进行AI和机器学习开发的一站式服务。全书分为三部分：di一部分介绍机器学习和人工智能背后的基础知识；第二部分讨论许多有趣的主题，包括计算机视觉、音频、运动和语言；第三部分详细研究为第二部分的应用程序提供支持的技术...
本书内容包括: 人类是如何学习的 ; 智能软件 ; 映射问题和算法 ; 机器学习解决方案的一般步骤 ; 数据因素 ; .NET中的机器学习 ; 实现ML.NET管道 ; ML.NET任务和算法等...
本书帮你掌握通过机器学习和深度学习来识别和解决复杂问题所需的基本技能。本书使用了流行的Python机器学习生态系统中的真实示例，将成为你在学习机器学习的艺术和科学并成为一名成功的从业者道路上的完美伴侣。本书中使用的概念、技术、工具、框架和方法将教会你如何成功思考、设计、构建和执行机器学习系统和项目，并利用这些知识解决一些来自不同领域的实际问题，包括零售、运输、电影、音乐、计算机视觉、艺术和金融。本书将教会你解决自己遇到的机器学习问题！
本书结合了分布式计算、大数据、机器学习、深度学习、强化学习等技术，以群体智能为主线，讲述了分布式人工智能的原理和应用。它介绍了分布式计算的框架技术、智能核心、分布式体系与架构。本书介绍了大数据的框架、高速计算、海量存储；介绍了人工智能的经典算法，并且结合分布式技术，进行大规模分布式架构与演进；介绍了群体智能与博弈，结合分布式、大数据、智能核心，讲解了群体智能技术系统的发展方向与开发方式。 本书内容通俗易懂，案例丰富，实用性强，特别适合
这本机器学习畅销书基于TensorFlow 2和Scikit-Learn的新版本进行了全面更新，通过具体的示例、非常少的理论和可用于生产环境的Python框架，从零帮助你直观地理解并掌握构建智能系统所需要的概念和工具。 全书分为两部分。第一部分介绍机器学习基础，涵盖以下主题：什么是机器学习，它试图解决什么问题，以及系统的主要类别和基本概念；第二部分介绍神经网络和深度学习，涵盖以下主题：什么是神经网络以及它们有什么用，使用TensorF
本书简洁且全面地介绍了现代神经网络、人工智能和深度学习技术，专门为软件工程师和数据科学家设计。第1章逐步介绍神经网络的基础知识。第2章比较TensorFlow 1x和TensorFlow 20编程模型。第3章重点介绍回归。第4章介绍卷积神经网络及其在图像处理中的应用。第5章讨论了CNN在图像、视频、音频和文本处理方面的高级应用。第6章重点介绍生成对抗网络。第7章介绍词嵌入。第8章介绍基本嵌入方法的各种扩展。第9章介绍自动编码器。第10
本书是一本区分统计数据挖掘和机器学习数据挖掘的图书。它创造性地汇编了数据挖掘技术，解决了对经典和现代统计方法框架的扩展，用于预测建模和大数据分析。SM-DM为数据挖掘领域新晋的数据科学家所面临的共同问题提供了适当的解决方案。它的展示侧重于数据科学家(通常被称为统计学家、数据采矿者和数据分析师)的需求，提供实用但又强大的、简单而又有洞察力的量化技术，其中大部分使用了新机器学习影响改进的“旧”统计方法...
本书是在原书第1版的基础上，经过全面的修订、更新和扩展，保留了相同的可读性和解决问题的方法，同时介绍了新的素材和*新发展。全书分为5个部分，重点介绍了人工智能中常见的关键的技术。本书第1部分介绍了基于逻辑的方法，第2部分则重点介绍了基于概率的方法，第3部分介绍了新兴的涌现智能，探讨了基于群体智能的进化计算及其方法。接下来是*新的发展，第4部分详细介绍了神经网络和深度学习。本书*后一部分重点介绍了自然语言理解...
本书共七章。章主要介绍基于机器学习的数据分析。第2章概述一些数据预处理的技术，例如特征提取、转换、特征选择以及降维。第3章概述一些常见的用于预报、预测和分类的机器学习技术，例如，朴素贝叶斯、k近邻、人工神经网络、支持向量机、决策树、随机森林、装袋、提升、堆叠、投票、深度神经网络、循环神经网络和卷积神经网络。第4章主要呈现一些医疗保健领域中的分类案例，包括常用于分析和识别生物医学信号的技术，例如心电图、脑电图和肌电图信号处理，以及人体行
数据驱动的研究正在革新复杂系统的建模、预测和控制。本书面向高年级本科生和研究生，提供了一个综合的视角，展示了如何将新兴的方法，如数据科学、数据挖掘和机器学习技术，应用到工程和物理科学中...
《机器学习：贝叶斯和优化方法（原书第2版）》对所有重要的机器学习方法和新近研究趋势进行了深入探索，通过讲解监督学习的两大支柱——回归和分类，站在全景视角将这些繁杂的方法一一打通，形成了明晰的机器学习知识体系。 新版对内容做了全面更新，使各章内容相对独立。全书聚焦于数学理论背后的物理推理，关注贴近应用层的方法和算法，并辅以大量实例和习题，适合该领域的科研人员和工程师阅读，也适合学习模式识别、统计/自适应信号处理、统计/贝叶斯学习、
本书是关于云计算的“百科全书”，涵盖方方面面的理论知识和广泛的实践内容。这一版添加了关于并发性、云硬件和云软件的新章节，并讨论了大数据和移动应用带来的挑战。全书主要内容包括：以网络为中心的计算和以网络为中心的内容，与并行和分布式有关的概念，云服务供应商、云接入、云数据存储、云软硬件等云生态系统要素，云应用、云资源管理和调度，云安全、移动云等云研究热点。本书适合高等院校计算机相关专业的本科生和研究生学习，也适合该领域的技术人员参考...
本书是人工智能领域的经典书籍，新版做了全面修订，增加了关于机器学习的内容，并更新了代码示例和练习。本书主要讨论智能体（agent）的基本概念和体系结构，从计算的角度介绍相关的规划、学习、推理、协商、交互机制等理论，基于自主送货机器人、诊断助手、智能辅导系统和交易智能体四个原型应用，在一个连贯的框架下研究智能体的设计、构建和实现，并从十个维度考虑设计空间的复杂性。本书适合作为高等院校计算机科学等相关专业的人工智能入门教材，也适合该领域的
本书涵盖了经典和现代的深度学习模型。章节分为三类:第1部分为神经网络的基础。许多传统的机器学习模型可以理解为神经网络的特殊情况。前两章的重点是理解传统机器学习和神经网络之间的关系。支持向量机、线性/逻辑回归、奇异值分解、矩阵分解和推荐系统都是神经网络的特例。本书将这些方法与特征工程方法如word2vec一起进行了研究。第2部分是神经网络的基本原理。训练和正则化的详细讨论在第3章和第4章提供。第5章和第6章介绍了径向基函数(RBF)网络
本书理论与实践相结合，系统阐述强化学习的基础知识，以及如何动手编写智能体以执行一系列实际任务。通过阅读本书，读者将获得深层Q网络、策略梯度方法、连续控制问题以及高度可扩展的非梯度方法等主题领域的可行洞见，还将学会如何构建一个经过强化学习训练、价格低廉的真实硬件机器人，并通过一步步代码优化在短短30分钟的训练后解决Pong环境。此外，本书还专门介绍了强化学习的新发展，包括离散优化（解决魔方问题）、多智能体方法、Microsoft的Tex
本书将虚拟现实（VR）视为一种媒介，更多聚焦于内容而非技术层面，讨论如何实现虚拟现实以及如何创建成功的虚拟现实应用。书中首先介绍相关术语和背景知识；然后重点讨论界面（接口）技术，包括交互技术、内容选择和表示问题，并新增一章讨论人类用户在虚拟现实体验中扮演的重要角色；之后讨论虚拟现实的总体设计，涉及虚拟现实体验的分类以及我们可以从过去的设计中学到的经验；很后对虚拟现实系统和应用的未来进行展望。本书适合所有对虚拟现实应用及实现感兴趣的读者
全书分为4部分。部分对基础知识展开讲解，包括Linux基础和ROS入门。第2部分主要关注一个实际的机器人中的硬件和核心传感器模块的构造，重点讲解机器人上的传感器、差分底盘、树莓派主板开发方面的知识。第3部分是SLAM地图构建的核心算法，SLAM中的数学基础、基于激光的SLAM系统、基于视觉的SLAM系统、混合SLAM系统、新型SLAM系统。第4部分是自航相关的核心技术与应用，包括自航中的数学基础、基于地图的导航、基于环境探索建图的导航
梁实秋
[日]熊田千佳慕 著,张勇 译
宋瑞祥 著
老王子
林奕含
汪曾祺
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