
机器学习常用算法速查手册 用Python处理结构化数据,本书代码经过精心剪裁,长度适中,以便你灵活将其运用到自己的项目中。
本书以详细的授课笔记、表格和示例,帮助你掌握Python机器学习基础知识,学习建模处理结构化数据。你参加相关培训时,可将这份宝贵的学习指南作为补充材料,你开始下一个机器学习项目时,可将其作为便捷的参考资源。 本书适合程序员、数据科学家和AI工程师,它不仅综述了机器学习的全过程,还带你了解了结构化数据处理的全过程。从本书中,你将学到分类、回归、降维和聚类等多个主题的相关方法。
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机器学习新修订版机器学习公式详解周志华西瓜书人工智能及其应用零基础入门书 程序设计数据分析神经络与机器学习的开山之作景
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AI时代 学什么 怎么学 解读AI时代学习法 掌握未来核心竞争力 不被淘汰 人工智能启蒙实践书入门启蒙实践探索知识科普百
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乐高:实战EV3 郑剑春 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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微波遥感导论 苗俊刚、刘大伟 著 9787111390718 机械工业出版社 【速开发票,优质售后,支持7天无理由退换】
《微波遥感导论》共9章,可分为3个部分,第一部分是关于微波遥感基础内容的介绍,主要包括微波遥感的基本概念、微波遥感的发展过程,以及微波遥感的理论基础——平面电磁波的传播和电磁场与介质的相互作用等内容;第二部分是关于微波遥感技术的介绍,包括微波有源和无源遥感系统等;第三部分是关于遥感图像处理和微波遥感应用等内容的介绍。 通过《微波遥感导论》的学习,使学生对微波遥感理论与技术的基本原理和典型遥感器有一定的理解和掌握,并了解微波遥感技术的主要应用领域。本书可作为电磁场与微波技术专业本科高年级学生的教学用书,也可作为从事微波遥感理论与技术研究的专业人员的参考用书。
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一本书读懂AI Agent 技术、应用与商业 王吉伟 著 机械工业出版社 【新华书店正版图书书籍】 新华书店 正版全新书籍 正规发票 多仓就近发货 85%城市次日送达
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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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机器人系统设计及应用 郭彤颖,安冬 主编 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!
《机器人系统设计及应用》是我国目前市场上较少的机器人专业图书之一,作者是中国科学院沈阳自动化研究所的郭彤颖教授,在机器人方面做了多年的研究,并参与许多相关的项目,积累了大量的经验。郭彤颖教授的《机器人系统设计及应用》一书的内容主要涉及了机器人的设计及应用两个方面。设计部分简明概括,易于理解,其内容包括机器人运动机构、执行机构、感知系统、控制系统的设计,以及机器人的运动学和动力学的相关知识;应用部分全面生动,实例丰富,主要介绍了工业机器人、移动机器人、特种机器人、服务机器人的应用实例。《机器人系统设计及应用》将现有的机器人技术介绍的非常详细和全面,尤其是介绍了大量典型的机器人工程应用实例,实用性非常强,相信对从事机器人行业的技术人员能产生好的帮助和启发。
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工业机器人操作 对工业机器人应用基础、ABB工业机器人操作等讲解非常透彻,是工业机器人编程和操作的入门书。
1、对工业机器人应用基础、ABB工业机器人操作、工业机器人的调整与保养等讲解非常透彻,是工业机器人编程和操作的入门书。 2、内容从生产实际出发,贴合职业技能标准,突出实用性。
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AI,学会豆包和DEEPSEEK就够了!清华大学出版社张卓然王莉然张旭 著【新华书店】
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本书旨在帮助读者在短时间内理解和运用强化学习。本书的主要特点是:点明问题,以问题为驱动组织内容;注重解释算法的原理;语言力求简练与严谨。
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计算机视觉:模型、学习和推理 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!
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例说STM32(第3版)刘军,张洋,严汉宇北京航空航天大学出版社(正版旧书)9787512426382 【正版原版旧图书,保证质量,电子发票,支持7天无理由退换!】
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Spark机器学习 人民邮电出版社 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——原理、算法与应用 全书深入浅出,兼具广度与深度,帮助读者真正掌握机器学习、深度学习的原理与应用
全面系统地讲述了深度学习、机器学习的主要算法,包括有监督学习,无监督学习,强化学习的54种算法。对算法的思想,推导与证明,实现要点有清晰透彻的阐述 对机器学习、深度学习算法在计算机视觉,自然语言处理,语音识别等领域的应用有详细的介绍 配有20个实验程序,包含18份源代码,帮助读者正确的掌握算法与开源库的使用 配有25个讲解视频,对复杂、难以理解的知识点有清晰透彻的讲解
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通信的数学理论 信息论领域的奠基之作,信息论之父香农携手数学家韦弗,共同阐述通信、计算、智能三大领域共同的理论源头
大佬作者:信息论之父香农携手数学家韦弗,奠定通信与计算的理论基石; 全球经典:风靡世界的信息论经典,英文版销量超40000册,累计印刷20+次; 学界基石:通信、计算、智能三大领域共同的理论源头
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本书作者长期参与一线教学,是学校工业机器人技术专业负责人,带领学生参加工业机器人比赛多次获奖,有很丰富的教学和实践经验。本书采用了多个教学实例进行三维建模的讲解,步骤清晰,易于理解,使读者跟随书中步骤就能进行实体建模,学会软件的操作应用。
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机器学习的数学 雷明著 人工智能深度学习AI教程书籍 程序员的数学参考书 Python算法概率论微积
上海交通大学特别研究员、*、百度算法专家、优酷首席科学家、谷歌机器学习开发者专家力荐教材,彻底解决机器学习的数学问题。
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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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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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人工智能(第3版) 站在人工智能教改和科研前沿,以基本理论与方法为主体,注重阐述人工智能新方法与技术
1.教材第1版入选普通高等教育 十一五 *规划教材,第2版入选普通高等教育 十二五 *规划教材,被多所985、211高校采用。 2.作者硕士博士先后师从南京大学莫绍揆先生、国防科技大学陈火旺先生,打下了扎实的理论基础。目前,担任军队人工智能专业组专家。多年从事人工智能科研和教学工作,并借鉴了国内外优秀人工智能教材的习题及案例。 3.教材以基本理论与方法为主体,反映人工智能技术发展现状,以方便学生理解和培养学生具备继续学习能力为目标;教材定位力求扩大适应面。 4.用比较多的篇幅论述人工智能的应用,除包括问题状态与搜索、知识表示、知识库系统、机器学习、自然语言技术处理、机器人学等内容外,还增加了智能体、语音处理、神经网络、自然启发式优化算法、互联网智能等内容。 5.注重实践。附录I介绍了人工智能程序设计语言Prolog
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自主移动机器人导论(第2版)(国外名校教材精选) 自主移动机器人导论(第2版)
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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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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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