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《机器学习导论》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、隐马尔可夫模型。分类算法评估和比较，组合多学习器以及增强学习等。机器学习的目标是对计算机编程，以便使用样本数据或以往的经验来解决给定的问题。已经有许多机器学习的成功应用，包括分析以往销售数据来预测客户行为，人脸识别或语音识别，优化机器人行为以便使用最少的资源来完成任务，以及从生物信息数据中提取知识的各种系统。为了对机器学习问题和解进行统一的论述，《机器学习导论》讨论了机器学习在统计学、模式识别、神经网络。人工智能。信号处理、控制和数据挖掘等不同领域的应用。对所有学习算法都进行了解释，以便读者可以容
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《人机情感交互》详细介绍：人机情感交互概念的基础上，分析了当前人机情感交互的研究前沿，特别是在情感模型、人脸表情交互、语音信号情感交互、肢体行为情感交互、生理信号情感识别、文本信息中的情感提取和情感仿生代理等方面的新研究成果，使读者对人类与计算机之间的情感交互具有更深的理解，对促进我国在该领域的快速发展具有积极意义。 《人机情感交互》适合信息类、计算机类等专业研究生、高年级本科生阅读，还可供情感计算、人机交互和人工智能等相关领域的研究人员参考使用。
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《智能科学技术著作丛书：面向复杂系统的群集智能》是作者在国家自然科学基金项目资助下，关于群集智能与涌现计算研究成果的总结。该书从复杂系统和复杂性科学研究的角度，阐述了以蚁群和粒子群为代表的群集智能理论与方法，包括群集智能优化与应用、基于群集智能的共进化优化原理、混合变量和多群体共进化群集智能方法、基于群集智能的劳动分工（多任务蚁群劳动分工、多状态蚁群劳动分工和混合蚁群劳动分工）建模与仿真、基于群集智能的蚁群墓地构造和元胞自动机结构涌现、复杂系统视角下的群集智能分析等方面的内容。 《智能科学技术著作丛书：面向复杂系统的群集智能》取材新颖，内容充实，集中展示了作者近期的研究成果和国际上的前沿研究进展。
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