十二五职业教育国家规划教材·高职高专机电一体化专业规划教材：工业机器人与机械手
通过本书，你将学会如何使用TensorFlow行移动端机器学习应用的发，以及了解如下内容： ● TensorFlow对移动平台支持的起源和思路 ● TensorFlow对硬件加速技术的支持 ● TensorFlow Lite的架构和实现原理 ● TensorFlow在各种移动平台和嵌式平台上的发实例 ● 基于TensorFlow和谷歌云行机器学习的方法 ● 基于TensorFlow的机器学习服务框架 ● 基于TensorFlow的各种源技术和工程实践
（1）320个公式的详细推导解析。 在充分捕捉第1版 南瓜书 的读者需求后，第2版扩充了对 西瓜书 解读的覆盖面，公式解读数量由250个上升至320个。 （2）机器学习初学小白提升数学基础能力的强推练习册！ 延续第1版思路，第2版以本科数学基础视角对 西瓜书 中的内容做了更一步的解读：新增20个对 西瓜书 图片/定理的解读；新增数学知识的解读，同时将其前置在所用到的章节处，不再以附注的形式给出，便于目录查阅；在部分章节篇处加注学习建议和些许见解，一步照顾数学基础薄弱的读者。 （3）以源方式多人协作，内容品质已被广大读者认可。 南瓜书 PDF版源教程于2020年5月发布之初荣登 GitHub Trending第2， 南瓜书 纸质版出版2年后，16次印刷共7万余册。配套视频【吃瓜教程】播放量超16.2万，经过源教程、图书及视频的充分迭代后，形成第2版 南瓜书 ，质量
1. 武汉市一线教师写作，适合校园展创客教育使用。 2. 以掌控板和mPython代码编程为支撑。 3. 图书结构合理，难度适中，适合中小学校学生学习。
深度学习是机器学习的一个分支，其基础是一组试图使用模型架构建立高水平抽象模型的算法。本书结合R语言介绍深度学习软件包H2O，帮助读者理解深度学习的概念。本书从在R中设置可获取的重要深度学习包始，着转向建立神经网络、预测和深度预测等模型，所有这些模型都由实际案例的辅助来实现。成功安装了H2O软件包后，你将学习预测算法。随后本书会解释诸如过拟合数据、异常数据以及深度预测模型等概念。zui后，本书会介绍设计调参和优化模型的概念。本书适合那些胸怀大志的数据科学家，他们精通R语言数据科学概念，并希望可以使用R中的包一步探索深度学习范式。读者需要对R语言具备基础的理解，并熟悉统计算法和机器学习技术。通过阅读本书，你将能够:● 建立R包H2O训练深度学习模型；● 理解深度学习模型背后的核心概念；● 使用自动编码器识别
本书对智能制造理论、政府政策推动、企业*实践等三个维度行有机整合，力求为读者展现全球智能制造恢弘演化的立体画卷。通过大量的理论前沿、客观数据和管理事实，更加具体且直地描述智能制造的发展与实践，并给出了全球*产业 汽车制造的中外实践，以及国家竞争能力典型代表 国防军工的*创新应用。
大部分现代分布式应用的核心就是队列。它提供了缓存、优先级区分和消息路由的能力。RabbitMQ是一款高性能的消息代理服务器，基于高级消息队列协议。它经受住了实践的检验，足够快速，足够强大，几乎可以满足所有消息投递的需要。仅需要一些简单的设置，就能立即使用它管理低级别服务通信、应用集成和分布式系统的消息路由。本书是构建和维护基于消息的应用程序的实用指南。本书详细介绍了RabbitMQ，其中重介绍了它的工作机制。不论是简单的网络服务，还是复杂的分布式设计，都可以从中找到真实系统的示例与详细解释。还可以从中领略到核心架构决策和有效运营管理流程发所需的深刻见解。 具体内容包括： ◎AMQP协议（Advanced Message Queueing Protocol） ◎使用MQTT、Stomp和HTTP行通信◎非常有价值的故障诊断技术 ◎数据库集成本书适合那些对面向消息的
本书通过7个金融细分领域实践路径的梳理，揭示了 科技 金融 模式的深度融合，探索了金融科技领域在未来的变革与发展，将带领读者从多元视角了解金融科技3.0时代。
中国人工智能学会副理事长焦李成先生推荐中国信息通信研究院云计算与大数据研究所所长 何宝宏博士作序推荐源自前华为技术专家的集大成之作人工神经网络的大师级学院派作品聚焦于原理讲解 不涉及编码实现 旨在传授纯粹的人工神经网络知识近年来，人工神经网络又一次成为了人工智能领域的研究热。随着研究工作的不断深，人工神经网络在图像识别、语音识别、自动语言处理、自动控制、数据挖掘、预测估计以及生物、医学、经济等领域取得了越来越多令人惊叹的成功应用。本书采用了浅显易懂、简洁明快的风格来讲解人工神经网络的原理性知识，其内容涵盖了生物神经元的基础知识、关键的数学知识，以及多种常见而典型的人工神经网络模型，如感知器（Perceptron）、多层感知器（MLP）、径向基函数神经网络（RBFNN）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络
（1）百度旗下“深度学习技术及应用国家工程实验室”、百度技术学院联合北航人工智能专家共同撰写，行业实践与学术理论兼顾 （2）李德毅院士、百度公司总裁张亚勤博士、百度公司高级副总裁/AI技术平台体系总负责人王海峰、北京航空航天大学计算机学院教授/博士生导师吕卫锋 、百度技术委员会理事长/百度技术学院院长陈尚义联袂推荐
内容基础且实用。本书是关于迁移学习技术在NLP领域的实用指南，能够帮助读者快速了解相关的机器学习概念，并将其应用于现实世界的问题。 内容技术新。本书详细介绍了如何使用迁移学习技术来解决新场景、新任务和新环境的问题，使得机器学习系统更加可靠和鲁棒。 具有实战性。本书提供了如何使用迁移学习来改NLP模型的实践指导，读者可以学习如何从预训练模型始，调整以满足确切的需求，从而提供先的结果。 涵盖广泛主题。本书涵盖了各种NLP应用程序，包括垃圾电子邮件分类器、IMDb电影评论情绪分析器、自动事实检查器、问答系统和翻译系统等，使读者能够全面了解迁移学习在NLP领域的应用。 参考价值高。本书不仅适合拥有NLP基础的机器学习和数据科学的发人员阅读，同时也适合高等院校计算机及相关专业的学生和软件学院的学生参考，具有很
Kaldi的出现，被业内公认为极大地降低了语音识别技术学习与使用的门槛，成为广受欢迎的工具。 本书由Kaldi的知名贡献者和社区技术骨干撰写，结合实际场景，系统全面地阐述了Kaldi的基础理论和应用知识，非常适合门，是珍贵的学习资料。本书特色： 1 以Kaldi脚本实例为线索，结合大量示例，降低学习门槛 2 详述各类实践技巧，举一反三 3 实际场景问题分析与解决方案 4兼述语音技术其他关键应用：语音唤醒（关键词识别）、说话人识别、语种识别
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。
（1）作者就职于某世界100强企业的数据实验室 （2）作者长期从事人工智能、数据科学、分布式系统等领域的研发工作，在人脸识别领域有丰富的实践经验 （3）核心内容涵盖机器学习、深度学习、计算机视觉、人脸识别等方面的原理、技术和算法 （4）不仅能帮助读者零基础门，而且能指导读者完成工程级别的实践，从零实现一个工程级的人脸识别引擎
1.吴曼青院士、刘利刚教授、陈绪博士作序推荐，周鹏远、李力恒、许彬院士等国内外十余位精英倾心编著。 2.结合国内外多位相关领域专家的精彩见解，由浅深地剖析了元宇宙的重要技术、生态和发展，将读者快速带元宇宙世界，了解元宇宙的重要知识。 3.层次分明，提供多个视角，方便不同群体阅读和了解元宇宙。
深述理论，跳出公式看深度学习，这边风景独好！ 注重实战，跨越从知道到做到的鸿沟，一线经验实战！ 细解源码，知其然更知其所以然，与版本无关！ 实操案例，拿来即用学得会做得到，轻松门人工智能！
本书是一部探讨和讲述将目前仅局限于计箅机软件设计领域的面向对象(OO)的理论及方法.如何在当代工业控制系统的设计中进行全面、彻底推广的专著。
提出如下3种算法： ① 基于三维项集矩阵和向量的频繁项集挖掘算法。 ② 融合惩罚因子和时间权重的协同过滤算法。 ③ 基于用户属性和项目评分的协同过滤算法。 给出了一个图书推荐原型系统的构建方案。
机器人是当前科技领域发展的重要方向之一,受到科技界和企业界的广泛重视。 特别 是近 5 年来,互联网+、大数据和以深度学习为代表的人工智能技术等推动机器人技术有了 进一步发展,人们预测,机器人或许成为下一代工业革命的引领者。 “机器换人”等现象的不 断涌现,表明机器人将推动现有产业升级换代,甚至产生新业态。
机器人操作系统（ROS）是科研和工业领域非常受欢迎的机器人软件框架。该系统性能强大，可以在机器人中实现多种功能，而不需要从零始实施。 本书首先介绍机器人操作系统的基础知识，以便你了解差分驱动机器人的基本原理。然后，介绍机器人建模知识以及如何使用机器人操作系统行设计和模拟。着将设计机器人硬件和口驱动器。之后，讲述如何使用机器人操作系统对深度传感器和激光雷达行配置和编程。后，将使用Qt框架为机器人创建图形用户界面。 学习完本书内容后，你将清楚地了解如何将所有元素集成和组装到机器人中，以及如何捆绑软件包。 本书将介绍以下内容： ? 如何从头始设计差分驱动机器人。 ? 如何使用机器人操作系统和URDF对差分机器人建模。 ? 如何使用机器人操作系统和Gazebo模拟差分机器人。 ? 如何设计机器人硬件电子器件。 ? 如何将机器
本书对元宇宙近年来的发展变化行了归纳；展现了各种科技设备带元宇宙后，人们体验到的沉浸感、现实感以及感知反馈；分析了元宇宙如何凝聚虚拟现实、游戏引擎、社交网络、云计算、大数据、人工智能、区块、3D 印等新技术，而成为当今的创新集合，同时让人们认识元宇宙建立的过程、技术发展、应用场景、创新机会以及未来人类文明发展等，畅想生命的未来发展趋势 人类数字迁徙之路。元宇宙涵盖范围广，突破了习惯的思维方式，能与不同传统行业结合，创造新的经济模式，将推动数字经济发展，为经济全球化辟新途径。 本书采用时下流行的轻松、诙谐语言，易于阅读。不仅适合各行业的干部、企业家们学习，也适合愿意在科技迅猛发展中，寻找新赛道的人们。
沿袭 鱼书 系列风格，提供实际代码，边实践边学习，无须依赖外部库，从零始实现支撑强化学习的基础技术。 本书有什么特? ●把握潮流中的变与不变 在快速发展变化的深度学习领域，有变化的事物，有不变的事物。有些事物会随潮流而消逝，有些则会被传承下去。本书从马尔可夫决策过程、贝尔曼方程、蒙特卡洛方法、时间差分法等强化学习基础方法，自然而然地过渡到神经网络和深度学习，从前沿视角为读者遴选出最值得关注的强化学习理论和方法。 ●内容丰富，讲解简明易懂 作为超高人气 鱼书 系列第四部作品，本书延续了这一系列的写作和讲解风格，搭配丰富的图、表、代码示例，加上轻松、简明的讲解，能够让人非常信服地理解强化学习中各种方法之间的关系，于不知不觉中登堂室。 ●原理与实践并重 本书旨在确保读者能够牢固掌握强化学习的独特
1.直观易懂，算法学习不再难：图文并茂，将复杂的数据结构和算法原理简化为易于理解的步骤图，让读者在轻松愉快的氛围中掌握算法的核心。 2.全面覆盖，算法基础详尽讲解：内容全面，从基础的数据结构到高级的算法应用，如图论、安全、聚类和数据压缩等，为读者提供了一个全面的算法知识体系。 3.修订升级，内容更加完善：在原有基础上行全面的增补和更新，确保内容的时效性和实用性。无论是新的算法动态，还是常见的编程实践，都力求为读者提供前沿的知识。 4.零基础友好，自学轻松上手：摒弃枯燥的理论和复杂的代码，采用简单易懂的文字和生动的图示，让算法学习变得轻松有趣。无论你是编程新手还是希望巩固算法基础的从业者，本书都是自学算法的理想选择。
1.全领域覆盖：一册通AI生产力工具 2.零门槛上手：66个AI工具 实操技巧 真实案例 3.可视化图解：对初学者友好的分布 流程图 4.提示词秘籍：独家拆解三大提问法
一直以来，作者刘晋峰就想有一种价格便宜、设计灵活、能培养孩子动手能力和思维训练的机器人制作方法，以普及机器人制作活动。在多年的单片机教学和科普活动辅导中，他发现这其实不难。很多孩子手中废弃的电动玩具就是非常好的机器人制作材料，价格便宜的单片机又为机器人提供了一颗跃动的“芯”。计算机编程和电路设计还能促孩子的学习，充分利用其宝贵的时间。机器人制作完全可以成为一种普及性很高的课外活动，如何引导这项活动成为作者编写《玩机器人学单片机》的初衷。
读者对象：1、希望在多个平台的C 环境下始使用OpenCV的计算机视觉新手；2、计算机视觉工程师；3、从初级到高级的各级学生、教师、研究人员；4、其他对计算机视觉和OpenCV感兴趣的人员 1、鼓励 复制 粘贴 运行 这种学习方式并尝试将数学基础保持在*限度； 2、涵盖计算机视觉热门主题，提供完整的项目代码; 3、新增 为项目找到*OpenCV算法 、 避免OpenCV中的常见陷阱 ； 4、超越基础知识，从更高层次来设计和实现复杂图像识别项目。 5、版本新：OpenCV的API（v4.0.0）
随着物联网（IoT）技术不断发展并在一系列专业和消费产品应用中变得越来越普遍，工程师们在物联网硬件中设计新一代灵活、低成本、低功耗的嵌式存储器的需求越来越大。本书可以帮助他们满足这种需求。本书由存储器方面国际领先的专家和多项专利持有人共同撰写，使工程师能够快速了解物联网硬件中*的存储器实现方式。
读者对象：本书非常适合知道如何在 Python 中编程并了解深度学习基础知识的读者。本书面向具有传统机器学习实践经验，或希望在实践中探索深度学习世界并将其实现部署到生产中的发人员。 本书是一本深度学习实践指南，聚焦于PyTorch深度学习各场景的动手实现，不涉及模型层面的原理剖析。书中通过大量示例及代码，详细展示如何使用PyTorch构建深度学习模型原型、构建深度学习工作流和将原型用于生产。全书共7章。第1章介绍使用PyTorch行深度学习的方法和PyTorch的基本API；第2章演示如何构建一个简单神经网络；第3章深探讨深度学习工作流和PyTorch生态系统；第4章介绍基于PyTorch构建的CNN；第5章介绍RNN并探讨序列数据处理；第6章详细介绍生成对抗网络（GAN）；第7章介绍强化学习；第8章介绍将PyTorch应用于生产的三种不同方法。
读者对象： 1）人工智能相关专业的研究人员；2）信息科学和计算机科学爱好者；3）统计学或相关IT专业学生；4）不具备专业数学知识的人群。 （1）三位作者资历深厚，分别是阿里巴巴的数据架构师和NLP专家、百炼智能的NLP专家（前明略数据的技术合伙人和科学家）、七牛云AI实验室NLP OCR方向负责人； （2）以实战为导向，绕各种复杂数学公式与证明，确保读者零基础门，详细讲解自然语言处理 的各种核心技术、方法论和经典算法； （3）阿里巴巴达摩院高级算法专家、百炼智能CEO、七牛云AI LAB负责人、天善智能创始人联袂推荐。
随着计算机技术、大数据科学以及深度计算理论的发展，人工智能已广泛应用于各行 各业，把人工智能技术作为大学教育的通识课程，已经成为各高等学校的通行做法。但如 何设面向所有专业的人工智能课程，这是一件具有挑战性的教学改革课题。本书的作者 们在总结多年来人工智能相关领域科学研究的基础上，结合通识课程的要求，编写了这本 书。这是一个有意义的尝试。
1. 李国杰院士新作，承载了他多年来在计算机科学领域深研究的工作结晶 2. 产学研三重背景，兼具工程科学与人文科学的思维 3. 涵盖了科技自立自强、理解人工智能、做强先计算、人才培养教育等多个方面，内容深度广度兼备，引发读者深思考科技创新的未来。 4. 关注信息科学技术发展，倡导自主创新品牌建设。书中分享了科研中所遇到的挑战，以及克服困难的经验方法，对于年轻科研工作者来说具有很好的启示作用。
1.本书借孙悟空师徒四人取经的经典故事科普人工智能技术和应用，阐述自然语言处理、计算机视觉、音视频处理等人工智能技术和应用，配合丰富的实验内容，通过百度EasyDL平台体验AI技术的奥秘； 2.本书寓教于乐，结合课堂教学和实验，以及家庭亲子实践的方式，学习和体验AI技术的奥妙，适合8~16岁青少年学习AI门的启蒙书； 3.教育界多位知名青少年教育专家评推荐。
脑机口研究先驱、巴西世界杯 机械战甲 发明者米格尔 尼科莱利斯扛鼎力作！ 外骨骼、脑联网、大脑校园、记忆永生 2015年度关于人类未来*不可错过的 精彩大片 ！看脑机口如何激发人类潜能、绘制人类未来新图景！ 财讯传媒集团首席战略官段永朝专文推荐！清华大学心理学系主任彭凯平，英特尔中国研究院院长吴甘沙，浙江大学生物医学工程与仪器科学学院教授、求是高等研究院常务副院长郑筱祥，2003年诺贝尔化学奖得主彼得 阿格雷等各界精英联袂推荐！ 湛庐文化机器人与人工智能系列。
适读人群：人工智能相关领域架构师、技术经理、算法工程师。 1.偏重落地：本书作者拥有在企业从事人工智能工程化的实际经验，本书内容偏重从工程化的角度探讨如何让人工智能在企业中落地。 2.本书以实际落地项目为例，从浅到深介绍了在企业中实施人工智能工程化的场景与细节，以及目前人工智能在企业中的优势和劣势。 3.可读性强：相比于学术资料，本书并不要求读者具有深厚的数学功底，作者用尽量浅的数学知识介绍了实施人工智能工程化和搭建AI中台的方法。
1.定位独特。中国共产党成立100周年献礼的主题出版图书，站在民族复兴高度，反映我国信息行业有代表性的高精尖科研成果。 2.作者知名。知名专家撰写，以充分反映信息技术领域的成就和成果。 3.亮突出。内容结构上既反映信息技术领域的发展概况，聚焦有重大影响力的亮；展示重大成果，感受科技之美，讲背后故事，宣扬传承科技精神。 4.创新引领。融合出版，融文、图、音频、视频、动画等于一体，限度地提升读者的阅读体验。
深度学习及神经网络算法涵盖较广的计算机和数学领域，本书系统讲述深度学习的原理及应用，并介绍目前流行的深度学习框架PyTorch。从理论知识到实战项目，内容翔实。 ★通俗易懂 深度学习需要一些公式推导，本书在推导公式之前详细讲解前置知识，助力读者更好地理解理论知识。 ★详略得当 本书在重难出配有视频讲解，扫描书中提供的二维码可观看对应章节的视频讲解；相关知识领域，例如CUDA，本书也会在讲解深度学习之余介绍它的基本使用，帮助读者全方位地了解深度学习这个领域。 ★深浅出 深计算机硬件，给出简明结论。书中包含大量细心编写的代码，带领读者一起思考和实现理论。
本书利用多面体模型描述了如何实现不同阶段循环变换技术，是国内首个详细介绍该模型和循环优化技术的特殊编译参考书籍。
2016，是人工智能60周年。从*主席的工业4.0，到国务院出台的关于积极推 互联网 行动的指导意见中明确将之作为重布局的11个领域之一，到机器人 十三五 规划，再到微软、谷歌和Facebook等全球科技巨头将2016作为人工智能*关键的发展节，国内外在人工智能领域的全球化布局证明：人工智能将成为产业新风口，掀起新一轮技术创新热潮。 人类生活与工作的方式也正在被人工智能逐一颠覆：越来越多的工作被机器取代， 关灯工厂 遍布全球，人类劳动力面临着极大威胁；越来越多智能家居投使用，苹果Siri、谷歌无人驾驶汽车、扫地机器人等智能机器，正引领人类一个极大的便利时代；越来越多的好莱坞科幻大片将人工智能作为核心主题，大肆渲染着它的颠覆性影响。那么，人工智能究竟是天使，还是魔鬼？未来的机器人是否真的会具备***的人类智慧，而取代
人工智能的安全性是当今人们广泛关注的热话题。人们在享受人工智能技术给生活带来各种便利的同时，无时无刻不在担心人工智能技术可能会带来的各种风险。 本书就为读者答疑解惑，全方面、多视角地深剖析人工智能安全这一主题，内容丰富精彩。 本书由中国工程院院士方滨兴亲自主编，作者格局大、站位高，具有强烈的使命感、责任感，以全方位、多学科的研究方法，创性地诠释了人工智能安全主题，使本书具有创新性、前瞻性、实用性。
《微控制器的应用(全国高职高专院校规划教材)》由曹金玲主编，本书以AT89S52单片机为对象，重介绍单片机的应用技术。全书共有6章，包含12个训练项目，内容包括单片机基础知识、单片机寻址方式与指令系统、中断与定时、并行输与输出、串行通信、A／D和D／A转换等，每章后配有练习题和讨论题。
1. 人工智能属于当前社会各界关注的热，本书系统地介绍了人工智能的定义、发展历程及其对各个领域的影响，有助于读者从宏观上深刻理解人工智能的本质，把握技术发展趋势。2. 本书为国内原创图书，能够结合我国的实际和政策，更有指导意义。
1.本书借孙悟空师徒四人取经的经典故事科普人工智能技术和应用，阐述自然语言处理、计算机视觉、音视频处理等人工智能技术和应用，配合丰富的实验内容，通过百度EasyDL平台体验AI技术的奥秘； 2.本书寓教于乐，结合课堂教学和实验，以及家庭亲子实践的方式，学习和体验AI技术的奥妙，适合8~16岁青少年学习AI门的启蒙书； 3.教育界多位知名青少年教育专家评推荐。
1.内容兼具专业性和易读性，核心读者群体明确且具有一定力。 2.可以在行业会议中行推广。 3.装帧考究，排版精良，适合读者行深度阅读。3.装帧考究，排版精良，适合读者行深度阅读。
探索数字人前沿：技术、应用、安全与未来趋势全解析！
1. 本书立足于人工智能与合成生物学交叉领域，目前尚无此类书籍； 2. 人工智能与合成生物学均为新兴前沿技术，取得了众多颠覆性突破并以成为焦学科，本书紧贴 生物技术 AI 概念，以系统性学习及科普为目的，读者兴趣感强； 3. 本书编委均在合成生物学或人工智能领域从业多年，具有一定的社会影响力，书中也融了众位编者多年合成生物学与人工智能领域的科研成果与思考；
TensorFlow：实战Google深度学习框架(第2版)
前谷歌专家、现Tensorflow创业新贵，新版力邀现谷歌专家加盟，共话新版核心技术与前沿案例。 本书前版作为业界首著伴随Tensorflow火遍全球，旨在面向生产商业场景，彻底贯通原理实践。 深原理走访主创结合真实项目，AI、ML团队争相赞誉力荐，与Tensorflow一道成为事实标准。 代码全面升级为1.4 版，重关注新版功能，增设专题论述TF高层封装和深度学习自然语言应用。
全面、深剖析机器学习的算法原理和模型构建等核心技术 结合大量实例和两个实战项目案例展现各种算法的实际应用 详解监督学习、无监督学习和强化学习的理论基础与应用场景 详解模型训练中的风险函数、参数寻优方法，以及欠拟合与过拟合解决方案 深解析机器学习常用经典模型的基本原理及其Python实现 详解数据标准化、异常值检测、缺失值处理和特征筛选等数据预处理技术 详解两个典型项目实战案例，带领读者动手实践，提高实际发水平 内容丰富：详解机器学习的基础知识和相关算法原理并行实践，还对深度学习的基础知识行讲解，帮助读者系统掌握机器学习的完整知识体系。 循序渐：从机器学习的基本概念和环境搭建始讲解，逐步深其算法原理和模型构建等核心技术，最后行项目实战，学习梯度非常平滑。 理论结合实践：不仅深剖析机器学习的常用算
本书语言简明，案例丰富，实用性强，适合有志于机器学习领域的研究者和爱好者、海量数据挖掘与分析人员、金融智能化从业人员阅读，也适合作为高等院校机器学习相关专业的教材。
本书旨在为读者提供与机器学习有关Python3的基本编程概念。前4章快速介绍了Python 3、NumPy和Pandas。第5章介绍了机器学习的基本概念。第6章主要介绍机器学习分类器，例如逻辑回归、kNN、决策树、随机森林和SVM。第7章介绍了自然语言处理和强化学习。本书还提供了基于Keras的代码示例作为理论讨论的补充。此外还为正则表达式、Keras和TensorFlow 2提供了单独的附录。
《细说机器学习：从理论到实践》是一个详细介绍现代机器学习理论、经典算法与流行框架及编程实现的机器学习门书。 从统计学、线性代数与概率论等机器学习的基础知识讲起，然后介绍机器学习的基本概念，继 而讲解常用算法与编程实现，最后介绍高级知识、框架实践与项目案例，兼顾理论与应用，详 尽易懂。 每个知识配合示例练习，全书共设计200多个编程实例，向读者展示机器学习算法与框架的实际应用。 全书涉及面广，如神经网络、卷积网络、集成学习、迁移学习等当前机器学习热均有所涉及 。 结合作者多年机器学习研究与发经验，采用流行的Python语言实现，讲解细致，娓娓道来， 适合转型想人工智能领域的大学生、发人员、技术人员和研究人员阅读。
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