机器学习与深度学习算法基础 从算法原理、算法思维到公式再到代码实战，图解13种经典机器学习算法+4种深度学习模型，不仅告诉你是什么，还告诉你为什么，以及怎么用！
1.全面：涉及机器学习领域中常见的经典模型，以及新兴的深度学习中的卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等模型。 2.细致：不仅对算法思路的进行了详细的梳理和分析，还对算法中每个步骤、每条公式的含义都进行了细致的讲解。 3.通用：让读者学习到经典模型的算法步骤和数学形式，更重要的是理解每个算法形成的思路和过程，培养算法思维，获得在日常工作和学习中更为通用的能力。 4.扩展：每章的*后一节都有一个关于相关话题的讨论，可以使读者拓展视野，增加阅读的深度、广度。
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Scala机器学习 全面、系统讲解使用Scala在Spark平台上实现机器学习算法的实用技术、方法和*实践。
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概率图模型 基于R语言 "热门机器学习研究方向 贝叶斯网络和马尔可夫网络分析方法 深度学习书籍 全彩印刷 热门机器学习研究方向 贝叶斯网络和马尔可夫网络分析方法 深度学习书籍 全彩印刷"
概率图是什么？一种可视化概率模型的方法，有利于设计和开发新模型，在人工智能、机器学习和计算机视觉等领域应用广泛。读者可以从本书中学到哪些知识？ 理解概率图模型的概念，为特定的问题选取特定的概率图模型。 调整模型参数，自动发现新的模型。 从简单到复杂，逐步理解贝叶斯模型的基本原理。 把标准的线性回归模型转换为强*的概率图模型。 理解当今产业界广泛使用的模型。 使用推断和近似推断算法，计算后验概率分布。本书是市场上基于R语言的概率图图书。异步社区提供配套代码下载，网址http://www.epubit.com.cn/book/details/4893。
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ChatGPT使用技巧+Prompt魔法+提示工程+AI绘画+Stable Diffusion（套装共2册） 提示词标准工具书！Al商业化先行者、Al绘画培训专家全新力作
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近几年来统计模式识别方向，**一本书国外著作。作者著名。
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《国家智能制造标准体系建设指南（2015年版）》的权威案例解读，工业和信息化部部长作序推荐。
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TensorFlow机器学习项目开发实战 本书几乎涵盖了目前机器学习的各个热门主题，是读者学习和掌握 TensorFlow 应用的良好助手。项目实例极具参考价值并提供详尽的源代码分析！
TensorFlow 改变了机器学习的应用方式。本书告诉开发人员如何利用 TensorFlow 在各种实际项目中的优势 简单性、高效性和灵活性。在本书的帮助下，开发人员不仅可以学习如何使用不同的数据集构建高级项目，还可以使用 TensorFlow 生态系统中的一系列库来解决常见问题。
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城堡里学无人机：原理、系统与实现 央视推荐：无人机世界推荐！从原理、系统与实现三个角度理解无人机系统
《城堡里学无人机：原理、系统与实现》主要内容： 无人机历史 姿态控制原理 硬件 数学模型的分析与使用 自动控制的实现与理解 职业与学习建议 《城堡里学无人机：原理、系统与实现》主要特点： 从原理、系统与实现三个角度理解无人机系统，深入浅出读懂复杂硬件与艰涩公式背后的逻辑，构建知识与实践之间的桥梁 《城堡里学无人机：原理、系统与实现》适合的读者： 无人机爱好者、无人机系统开发者、各行各业的无人机应用者、有意进入无人机行业的读者、相关院校和专业的师生
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本书作者千贺大司、山本和贵及大泽文孝均为数据专家，且在日经BP社主办的学习交流会 从零开始了解 机器学习 实践讲座 中担任讲师，通过实际操作针对Azure ML进行了解说，具有丰富的实操经验。 通过本书的学习，读者无需编程，完全是通过拖拽和配置完成，操作简单，可快速掌握Azure ML用法，从而把更多的精力放在理解数据和算法上。
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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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MLOps实践——机器学习从开发到生产（全彩） 系统介绍MLOps的方方面面，聚焦于可落地的MLOps实践，为企业推进机器学习生产化提供了有价值的参考。
1.哈佛大学统计学博士，香港大学博士生导师刘中华倾情作序，业内大咖孙明俊、李毅成、陈宇、周鹏飞、秦予平联袂力荐。 2.本书系统地介绍了MLOps的方方面面，聚焦于可落地的MLOps实践，为企业推进机器学习生产化提供了有价值的参考。 3.本书不仅可以作为企业智能数字化转型的实践参考，也可以作为ML领域从业者的经验手册。 4.本书适合数据科学家、软件工程师、ML工程师及希望学习如何更好地组织ML实验的研究人员阅读。
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与AI同行 我的大模型思考 周鸿祎 现当代人工智能科普读物经济学理论读本 解读AI发展历程书籍 Sora的诞生 AI革命
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自动化技术不仅改革了传统的操作模式、管理模式，而且无论是高速、大批量制造企业，还是追求灵活、柔性和定制化的企业，都要依靠自动化设备与自动化技术的应用，不仅需要自动化技术开发、设计的工程技术人才，更需要大量具有自动化思想、掌握自动化技术知识与应用能力的高技能人才。夏洪永编著的《自动化概论》关注于自动化技术应用实践中的职业岗位、职业活动与职业能力需求，从基础层面上去描述自动化技术与自动化类专业，特别是解析了职业活动的4个主体内容，为初学者引导了学习的方向。
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人工智能算法 卷3 深度学习和神经网络 机器学习实战 AI算法 算法导论
全彩印刷，实例讲解易于理解的人工智能基础算法。丰富的示例代码和在线资源，方便动手实践与拓展学习
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精通特征工程 通过Python示例掌握特征工程基本原则和实际应用 增强机器学习算法效果
特征工程是机器学习流程中至关重要的一个环节，然而专门讨论这个话题的著作却很少。本书旨在填补这一空白，着重阐明特征工程的基本原则，介绍大量特征工程技术，教你从原始数据中提取出正确的特征并将其转换为适合机器学习模型的格式，从而轻松构建模型，增强机器学习算法的效果。然而，本书并非单纯地讲述特征工程的基本原则，而是通过大量示例和练习将重点放在了实际应用上。每一章都集中研究一个数据问题：如何表示文本数据或图像数据，如何为自动生成的特征降低维度，何时以及如何对特征进行标准化，等等。*后一章通过一个完整的例子演示了多种特征工程技术的实际应用。书中所有代码示例均是用Python编写的，涉及NumPy、Pandas、scikit-learn和Matplotlib等程序包。- 数值型数据的特征工程：过滤、分箱、缩放、对数变换和指数变换- 自然文本技术
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基于Azure的自动机器学习 微软副总裁作推荐序，本书不仅提供了有深度的技术介绍，还提供了大量实践示例和案例研究，展示了如何使用自动机器学习解决实际问题。
对机器学习的需求在迅猛增长。各行业的组织都努力在其产品和流程中注入智能以取悦客户，扩大业务影响。不过，开发一个好的机器学习模型是一个迭代且耗时的过程。通过使用机器学习来帮助构建模型，自动机器学习可以让这个过程变得更容易。这本实用指南介绍了如何对你的数据应用自动机器学习。 本书不仅提供了有深度的技术介绍，还提供了大量实践示例和案例研究，展示了如何使用自动机器学习解决实际问题。有一定机器学习经验的数据科学家和开发人员可以学习如何使用Automated ML工具来更快、更高效地构建他们的模型。
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分布式机器学习：算法、理论与实践 微软亚洲研究院机器学习研究团队所著，全面阐述分布式机器学习算法、理论及实践的权威著作。
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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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·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·透彻地理解机器学习算法，从数学层面搞懂这些核心算法原理的逻辑，具备推导和证明算法的能力·在解决人工智能工程实践的问题中，能够用数学知识进行分析和建模·精准覆盖人工智能领域中机器学习、深度学习、强化学习相关的数学知识·从机器学习应用的角度讲授数学，让数学在机器学习中的应用无缝衔接·涵盖概率论、信息论、很优化方法等机器学习中的目标函数构造、模型优化以及各种机器学习算法的核心知识·囊括了微积分和线性代数等基本数学知识
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TensorFlow机器学习 简单易学的实例，助你轻松开启机器学习之旅
谷歌的TensorFlow使机器学习比以往任何时候都更快、更简单、更易于使用。本书将教你如何凭借Python和TensorFlow的强大功能轻松开启机器学习之旅。 首先，你将了解TensorFlow的基本**过程，并探索其强大功能。接下来，你将训练和运行自己的*个分类器，并通过解决来自多个行业的问题来了解TensorBoard库的特性，包括数据流图、训练和性能可视化。此外，你还将进一步探索文本和图像分析，并了解CNN模型及其在TensorFlow中的设置。然后，通过训练一个深度学习模型并利用其提供的服务，你将实现一个完整的真实生产系统。随着学习的深入，你还将了解亚马逊Web服务（AWS），并创建一个深度神经网络来解决视频动作识别问题。*后，你将把Caffe模型转换为TensorFlow，并学习高级TensorFlow库 TensorFlow-Slim。 本书包含以下内容： ? 探索如何使用不同的机器学习模型来处理数据；
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机器学习与资产定价 资产定价、机器学习、金融学、经济学、量化投资等相关的从业人员、研究人员、投资人、高校学生和老师的前沿工具书。以经济学推理的方式将机器学习方法和思想引入投资实践和研究之中。
您能否列举出一家国内外的对冲基金是靠机器学习算法挣钱的？ 几年前，对于某些对冲基金来说，机器学习或许还是 不能说的秘密 。但现在看来，机器学习几乎已经成为行业的共识。完全没有使用过任何机器学习技术的头部量化对冲基金已经不存在。事实上，机器学习的相关人才在金融相关的就业市场上早已趋之若鹜。 在投资领域，机器学习与资产定价的有效结合，助推了量化投资的发展。量化基金已经逐渐跻身投资市场的主流，头部的量化机构也都形成了自己鲜明的特色，而其背后都是海量的数据和神秘的模型。当下，以数据为基础的机器学习策略，不仅更具吸引力和成本效益，而且成为竞争优势的关键来源。 通过经济学推理将机器学习方法引入实证和理论资产定价，无论对学界理论研究还是对业界投资务实，都具有深远影响。以人工智能、机器学习并
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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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