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Python AI-机器学习-深度学习 循序渐进，看了就能掌握！扫码看视频，你想知道的知识点，这里都有！
人工智能（Artificial Intelligence， AI）是目前非常火的研究方向，应用前景广阔。人工智能的核心是机器学习， Python语言设计非常好，快速、坚固、可移植、可扩展，并且具有很多图像加强库以及数值和科学计算工具。这些对于人工智能应用来说都是非常重要的因素。 机器学习和深层学习的深度很深，可以利用的范围也很广，市场上的很多书籍晦涩难懂。这本书采用 理论简述 实际数据集 Python 程序实现算法 分析数据的思路，根据实际数据集的分析目的，采用合适的主流机器学习算法来解决问题。
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Unity3D人工智能编程精粹 清华大学出版社 新华书店正版，多仓就近发货，85%城市次日达，团购优惠咨询在线客服！
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机器学习：贝叶斯和优化方法（原书第2版） 全景式呈现机器学习方法和新研究趋势，重写了关于神经网络和深度学习的章节，扩展了关于贝叶斯学习的内容
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美团机器学习实践 人工智能机器学习算法落地实践指南 内容涵盖搜索 推荐 风控 计算广告 图像处理等领域 展示美团技术底蕴 系统阐述大型互联网公司机器学习真实场景实践
美团科学家张锦懋作序推荐，美团技术委员会执行主席刘彭程以及美团科学家、副总裁夏华夏倾力推荐 美团AI O2O智慧结晶，机器学习算法落地实践，内容涵盖搜索、推荐、风控、计算广告、图像处理领域 作者来源于一线资-深工程师，内容非常接地气，可指导开发一线的工程师
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控制论与科学方法论 自营 万有引力书系金观涛华国凡著科学控制人工智能AI科技科学史技术哲学系统之美真实与虚拟广东人民出版
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深度学习花书deep learning中文版 AI书籍图灵奖得主作品 神经网络框架算法机器人系统编程机器学习人工智能教程 新华书店正版，多仓就近发货，85%城市次日达，团购优惠咨询在线客服！
AI圣经！深度学习领域奠基性的经典畅销书！长期位居美国亚马逊AI和机器学习类图书榜首！所有数据科学家和机器学习从业者的图书！特斯拉CEO埃隆·马斯克等国内外众多专家推荐！深度学习是机器学习的一个分支，它能够使计算机通过层次概念来学习经验和理解世界。因为计算机能够从经验中获取知识，所以不需要人类来形式化地定义计算机需要的所有知识。层次概念允许计算机通过构造简单的概念来学习复杂的概念，而这些分层的图结构将具有很深的层次。本书会介绍深度学习领域的许多主题。本书囊括了数学及相关概念的背景知识，包括线性代数、概率论、信息论、数值优化以及机器学习中的相关内容。同时，它还介绍了工业界中实践者用到的深度学习技术，包括深度前馈网络、正则化、优化算法、卷积网络、序列建模和实践方法等，并且调研了诸如自然语
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构建Agentic AI系统：打造能推理、可规划、自适应的AI智能体 智能时代新纪元：自主AI智能体的构建与实战?揭秘能推理、可规划、自适应的下一代AI系统?
聚焦 ?全面覆盖生成式AI与智能体系统：从基础理论到高级实践，深入解析变分自编码器、生成对抗网络、自回归模型等核心技术，为开发者提供坚实基石。 ?实战导向的代码示例与操作指南：内含丰富的Python代码、CrewAI框架应用案例及多智能体协作实现，助您快速落地AI智能体项目。 ?前沿技术深度探讨：涵盖智能体反思与内省、工具使用与规划、多智能体协调模式（如“协调者-工作者-委派者”设计），突破传统AI局限。 ?伦理与安全并重：独家章节讨论信任构建、偏见缓解、隐私保护及伦理治理，确保AI系统负责任发展，契合行业合规需求。 ?行业应用全景扫描：聚焦创意内容生成、对话式AI、机器人技术、决策支持等真实场景，赋能医疗、金融、制造等多领域创新。
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机器视觉从入门到提高 机械工业出版社 新华书店正版，多仓就近发货，85%城市次日达，团购优惠咨询在线客服！
提供推荐易学的机器视觉技术基础知识；详解机器视觉软件使用，机器视觉与工业机器人、PLC的通信知识
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数学，作为一门基础学科，是学习和研究现代科学技术必须掌握的基本工具。 人工智能是目前计算机科学*热门的一个领域，而机器学习作为实现人工智能的一种方法，其底层逻辑都是数学。 AI时代，得数学者得天下！ 1、全书结合300余幅插图 100余个示例 50余个公式推导，用讲故事和实例的形式介绍人工智能、机器学习中的数学基础知识，趣味性较强。 2、全书以初中阶段数学知识为基础，内容由浅入深，涉及数学计算均列出详细步骤，可让读者快速入门。 3、注重数学的友好性，所述概念和术语均以理解为主，并选择比较简单的案例辅助读者理解，对重点内容反复强调。 4、本书大体上由线性代数、高数、概率三部分组成，每一部分仅对机器学习中常见的数学知识进行介绍。对于繁琐的计算以Python编程的方式实现，让程序员们有归属感。
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本书面向机器学习领域的新手和希望学习如何使用scikit-learn库开发机器学习算法的开发人员。读者需要具备 Python编程方面的一些知识和经验，但不需要任何关于scikit-learn或机器学习算法的先验知识。 本书通过大量实例应用与活动练习，手把手教你一步一步地构建完整的机器学习程序和如何将一些流行的算法应用于现实生活中的数据集中。 学完本书，将获得诸多技能并有信心编写机器学习算法。
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超简单的机器学习——人气讲师为你讲解AI在工作中的应用 人气讲师来也，专治学不会！丰富案例，通俗讲解，轻松讲解，解析机器学习的商业应用看我就对了！
人气讲师来也！不一样的机器学习和人工智能商业应用宝典： 丰富案例，通俗讲解，轻松讲解。互动性满满的讲解方式，活泼丰富的体例设计，总结于实际教学经验的知识点讲解方式，对新手应该牢牢掌握的机器学习和AI商业应用知识点进行了全面的总结和详细地讲解，超详细讲解，消灭 看不懂 。
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超简单系列 Excel VBA python 机器学习 人工智能ai入门书籍
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Scikit-Learn机器学习核心技术与实践 精选案例全面讲解Scikit-Learn开发技术，手机扫码看微视频讲解，开发人员案头手册
《Scikit-Learn机器学习核心技术与实践》的特色如下： 内容全面实用 本书在讲解中结合了多个实用性很强的项目案例，带领读者掌握Scikit-Learn开发的相关知识，以解决实际工作中的问题。 实例驱动教学 本书采用理论加实例的教学方式，通过这些实例实现了对知识点的横向切入和纵向比较，让读者有更多的实践演练机会，并且可以从不同的方位展现一个知识点的用法。 扫码看视频讲解 本书每个二级目录后面都放置了一个二维码，扫描二维码可以在线观看视频讲解，读者可以一边阅读图书，一边在线观看视频，提高学习效率，加深对书中案例的理解和应用。
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机器学习原理与Python编程实践 机器学习原理与Python编程实践，专为初学者顺利入门设计，解决机器学习中数学基础和编程实践的两大障碍
初学者学习机器学习课程一般都会面临两大障碍。*大障碍是数学基础。机器学习要求有数学基础，书中大量的公式是初学者的噩梦，尤其是对于已经离开大学走向工作岗位的爱好者来说，从头开始去学习和理解数据分布和模型背后的数学原理需要花费很多的时间和精力，学习周期非常漫长。第二大障碍是编程实践。并不是所有人都擅长编代码，而只有亲手用代码实现机器学习的各种算法，亲眼见到算法解决了实际问题，才能更深入理解算法。除非想做高精尖的前沿研究，理论研究和公式推导并非大多数人的专长，如果只是想更合理地应用机器学习来解决实际问题，掌握必需的数学知识就可以理解问题该如何解决，使用Python编程实现机器学习算法也比使用C 或Java等语言容易得多。 本书就是为了让初学者顺利入门而设计的。首先，本书只讲述机器学习常用算法的基本
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人工智能开发丛书--数据挖掘与机器学习：PMML建模（下） 当前国内独一关于数据挖掘和机器学习语言PMML的图书
本书是当前国内独一关于数据挖掘和机器学习语言PMML的图书。潘风文博士具有大数据领域二十多年的丰富经验，取得诸多成果，本书是作者长期研发经验的积累结晶。
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码上行动：利用Python与ChatGPT高效搞定Excel数据分析 AI时代Excel数据分析提升之道：知识精进+学习答疑+上机实训+综合实战+ChatGPT应用，零基础入门，极速提升数据分析效率！
（1）本书面向零基础读者，无须额外的背景知识即可学习Python Excel进行数据分析。本书讲解细致，便于读者由浅入深地学习。 （2）内容系统、体系完整，可以帮助读者快速全面地了解Python的基本语法并掌握开发能力。 （3）理论与实践相结合，每个理论都有对应的代码示例，读者参考代码示例完成编写，就可以看到实践效果。 （4）本书配有实训与问答，方便读者阅读后尽快巩固知识点，做到举一反三、学以致用。 （5）将AI前沿产品ChatGPT应用到Python进行Excel数据分析学习的过程中，演示了如何利用ChatGPT提高学习和开发的效率。
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共生：4.0时代的人机关系 在人工智能驱动一切的时代，人类需要坚持自我能动性。
1、 工作自动化 是错误的说法，也是对于自动化消灭工作岗位这一问题的错误思考方式。当我们谈到自动化时，无论有多么基础或是多么复杂，我们所谈论的始终都是任务自动化，而不是工作自动化 始终如此。 2、 担心机器人或机器抢走你的工作，就好比你在海上迷失了方向，并且担心自己会被巨型鲨鱼吃掉。但在巨型鲨鱼决定跳出水面将你一口吞下之前，有许多事物可能会伤害你。同样的道理也适用于商业领域。 3、 有人可能会争辩称，像脸书、推特和油管这样的平台利用算法向特定用户推荐内容和广告，是在小心翼翼地 走钢索 一边是提供以用户为中心、为用户量身定制的Z佳体验，另一边是利用人性的弱点来影响人们的意见、行为和行动。不妨想想看，虚假新闻和误导性广告的发布者是多么容易瞄准特定的人群。再想想看，通过改变算法来提高特定内容
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增强现实（augmented reality）技术旨在增强人类的感知能力。随着相关技术（如图像图形处理技术、模式识别技术、多媒体技术、信息技术等）以及显示与跟踪设备的高速发展，增强现实技术开始迈出实验室，在医疗、交通、教育培训、航天、工业维修等领域得到初步的应用。乐观者甚至预言，不久的将来增强现实终端有可能会取代智能手机等移动终端，成为下一代智能计算与显示平台，在各个专业领域得到大规模应用，并将以颠覆性的方式改变人对世界的认知手段，从而极大地改变我们的生活方式。
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Sora AI视频生成案例解析与场景应用+Sora掘金一本通（套装共2册）
? 全面内容讲解 10章专题内容讲解＋32个专家提醒奉送＋81个典型案例讲解＋120个技能知识介绍＋250多张精美插图，轻松掌握AI短视频的创作方法。 ? 同步视频教学 108分钟教学视频＋100多个效果文件奉送，书中提供大量二维码，手机扫码即可随时随地学习，更好地掌握所有操作方法。 ? 海量资源赠送 74组AI绘画提示词 100多个效果文件 108分钟视频解说 165页PPT课件 31集《AI摄影》教学视频 40集《AI办公》教学视频 58集《AI助手》教学视频 12000多组AI绘画与短视频提示词等，助您轻松踏上AI短视频与绘画之路！ 一本书全面精通Sora，成为AI短视频掘金高手！ 技术原理 模型框架 功能详解 指令编写 提示词库 商业变现 8章专题内容布局＋73个官方视频示例分析＋490多张图片全程图解 随书还赠送了8大资源：106分钟同步教学视频＋111页PPT教学课件＋112组AI提示词＋119个效果文件 57集
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机器学习系统：设计和实现 中国工程院高文院士|英国皇家工程院郭毅可院士|ACM杰出科学家陈雷教授联袂推荐
本书分为三大部分。基础篇覆盖机器学习框架使用者所需要了解的核心系统知识和相关编程案例；进阶篇覆盖了机器学习框架开发着所需要理解的核心知识和相关实践案例；拓展篇详细讨论了多种类的机器学习系统，从而为广大机器学习从业者提供解密底层系统所需的基础知识。
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深入机器学习 概念及原理讲解深入浅出、形象生动，数学原理及公式推导过程详细、大专可懂，包含算法完整实现，可真正上手实战
机器学习对于众多软件从业人员的诱惑是无需多言的。然而樱桃好吃树难栽，大多数初学者终未能到达成功的彼岸，不少甚至连 中途 未到就放弃了。 工作关系，我也曾经多次试图走进机器学习的殿堂。每次所下的决心虽然不小但却无功而返。放弃的原因并不复杂，经常都是由于对一个概念、一个原理、一个公式实在无法理解所导致的。比如，我看过的书中，关于线性回归都是引用现成的算法函数，没有看到过这个函数在数学上倒底是怎么实现的，因此对于给定的几个散点，如果不借助现成的算法函数，我确实没搞明白怎么才能拟合出相应的回归方程。线性回归是机器学习算法中基本、简单的算法，但我怎么敢说自己真正理解了线性回归呢？ 相关的图书买了不少看了不少，浪费些脑细胞不算事儿，心里不好迈过的那道坎是买书浪费了很多钱。作为一名老图书编辑
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Python机器学习中的数学修炼 砥砺基础、步步为营 点破公式背后的层层玄机 循序渐进、润物无声 为你打开一道通向机器学习世界的数学之门
数学是机器学习和数据科学的基础，任何期望涉足相关领域并切实领悟具体技术与方法的人都无法绕过数学这一关。本书系统地整理并介绍了机器学习中所涉及的数学基础，这些都是笔者从浩如烟海的数学知识中精心萃取的，在学习和研究机器学习技术时所必须的内容。具体包括微积分（主要是与*化内容相关的部分）、概率论与数理统计、数值计算、信息论、凸优化、泛函分析基础与变分法，以及蒙特卡洛采样等话题。为了帮助读者加深理解并强化所学，本书还从上述数学基础出发进一步介绍了回归、分类、聚类、流形学习、集成学习，以及概率图模型等机器学习领域中的重要话题。其间，本书将引领读者循序渐进地拆解各路算法的核心设计思想及彼此间的关联关系，并结合具体例子演示基于Python进行实际问题求解的步骤与方法。真正做到理论与实践并重，让读
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时间序列分析实战：基于机器学习和统计学 从实战角度介绍时间序列分析中的创新和实例，结合统计法和机器学习技术解决常见问题，提供在线资源（示例代码练习等），兼顾Python和R这两种语言，帮助读者快速上手
天气、股票、心跳都会产生时间序列数据，物联网、数字化医疗和智慧城市的兴起更是产生了大量的时间序列数据。随着数据的规模快速增长，应用机器学习和统计方法进行时间序列分析的做法越来越普遍，也越来越重要。 本书从实战角度介绍时间序列分析中的创新技术和实际用例，帮助你结合使用传统的统计方法和先进的机器学习技术来解决时间序列分析中的常见问题。由于Python和R都是时间序列分析常用的语言，因此本书兼顾这两种语言并对时间序列进行系统的阐释，可以让数据分析师、数据工程师和其他与数据打交道的读者快速上手。 * 发现并整理时间序列数据 * 针对时间序列进行探索性数据分析 * 模拟时间序列 * 存储时间序列 * 为时间序列生成并选择特征 * 测量误差 * 使用机器学习和深度学习分析时间序列 * 评估模型的精度和性能
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2册高效玩转DeepSeek实战指南零基础快速上手DeepSeek教程 AI时代个人和企业的效率指南 职场AI办公助理一
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◆ 独特、创新、跨学科的教学设计，增进孩子们的合作意识。◆ 较强的趣味性、实践性和探索性，激发孩子们的学习兴趣。◆ 综合运用的多学科知识，让孩子们不断获得新的体验和技能。
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机器学习中的加速一阶优化算法 北京大学林宙辰教授领衔撰写的机器学习一阶优化算法著作，Michael Jordan院士、徐宗本院士、罗智泉院士推荐
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机器学习漫画小抄 机器学习公式详解 深度学习 机器学习闪卡 机器学习漫画小抄
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StatQuest 图解机器学习 全彩 美国亚马逊800多五星好评 油管订阅者超135万人 硅谷守护神 漫画图解 机器学习 统计学 神经网络 人工智能 AI数据科学 适合小白入门学习
Josh Starmer博士的YouTube账号 StatQuest 订阅者超135万人 视频的总观看量突破7500万次（截至2025年2月统计的数据） 他帮助世界各行各业的人赢得数据科学竞赛、通过考试、顺利毕业、成功求职或实现晋升，因此被大家誉为 硅谷守护神 。 他独特的图文表达形式和幽默的语言风格深受观众喜爱。这本《StatQuest图解机器学习》结合了他创新的视觉呈现方式，深入浅出地阐释了机器学习的基础知识和高阶知识，是一本轻松理解机器学习的 漫画书 。是我们都爱的StatQuest统计学和机器学习书。
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Spark 3.0大数据分析与挖掘：基于机器学习 掌握Spark 3.0 ML常见算法与用法，拓宽数据分析与挖掘的技术思路
本书详解Spark 3.0 ML机器学习框架进行大数据分析与挖掘的方法，配套示例源码、PPT课件、数据集、开发环境、思维导图和答疑服务。
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机器学习 公式推导与代码实现 基于NumPy与sklearn，介绍26个主流机器学习算法的实现，完备的公式推导，解决机器学习中的数学难题，
完备的公式推导，解决机器学习中的数学难题 基于NumPy与sklearn，介绍26个主流机器学习算法的实现 "机器学习实验室"主理人倾力打造，近40000读者已验证
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自主移动机器人与多机器人系统：运动规划、通信和集群 本书旨在为移动机器人研究提供理论基础、实践指导和现成的导航算法。
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高效玩转DeepSeek 刘典著 全面提升AI应用能力的实战手册 DeepSeek教程从入门到精通 从零基础到DeepS
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机器学习实战：基于Sophon平台的机器学习理论与实践 星环科技人工智能平台团队实战总结，机器学习的实战书籍，既能了解人工智能相关的算法原理，也能结合可落地的具体应用场景进行实战。
（1）星环科技人工智能平台团队合著，凝结星环科技人工智能和大数据团队丰富的实战经验 （2）从技术视角提供当前人工智能相关技术的深入介绍，不仅讲解人工智能知识体系的理论基础，也可以指导基于实战的平台环境进行操作。 （3）针对各种类型的机器学习问题，基于星环自研的人工智能平台（Sophon）环境，结合真实案例，依照数据、分析、建模的演进历程进行系统化阐述并进行实战讲解。
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机器学习提升法 理论与算法 机器学习理论，人工智能导论，机器学习导论和算法图解，提升法创始人、哥德尔奖得主的代表作，书中附有大量的应用实例和插图并提供书中彩图文件。
1.本书是提升法的创始人、哥德尔奖得主的代表作； 2.将提升法背后的各种理论举重若轻、抽丝剥茧、深入浅出地详加介绍； 3.充分考虑入门读者的需求，对所有材料都进行了适当的裁剪，每章后附有练习题； 4.书中有大量的应用实例和插图； 5.提供书中彩图文件。 提升法（boosting）是一种机器学习方法，其思想是通过组合许多较弱的、不准确的 经验法则 来创建一个高度精确的预测器。围绕提升法已发展出非常丰富的理论，涉及一系列的主题，包括统计学、博弈论、凸优化以及信息几何学。提升法也在生物学、计算机视觉和语音处理等领域获得了成功应用。 本书由提升法的提出者、罗伯特 夏皮雷（Robert. E. Schapire）和约夫 弗雷德（Yoav Freund）亲自执笔，汇集、组织、简化并实质性扩充了关于提升法的研究成果，以不同背景的读者都可以轻松阅读并理解的方式
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机器学习与优化 毛罗·布鲁纳托（Mauro Brunato） 著；罗伯托·巴蒂蒂（Roberto Battiti）、王彧 【正版】
本书是机器学习实战领域的一本佳作，从机器学习的基本概念讲起，旨在将初学者引入机器学习的大门，并走上实践的道路。本书通过讲解机器学习中的监督学习和无监督学习，并结合特征选择和排序、聚类方法、文本和网页挖掘等热点问题，论证了“优化是力量之源”这一观点，为机器学习在企业中的应用提供了切实可行的操作建议。
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