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机器学习 周志华 机器学习入门教材书籍 机器学习基础知识 机器学习方法 人工智能 机器学习中文教科书
内容全面；结构合理；叙述清楚；深入浅出。人工智能领域中文的开山之作！ 这是一本面向中文读者的机器学习教科书, 为了使尽可能多的读者通过本书对机器学习有所了解, 作者试图尽可能少地使用数学知识. 然而, 少量的概率、统计、代数、优化、逻辑知识似乎不可避免. 因此, 本书更适合大学三年级以上的理工科本科生和研究生, 以及具有类似背景的对机器学习感兴趣的人士. 为方便读者, 本书附录给出了一些相关数学基础知识简介.
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ROBO-ONE委员会编著的《双足步行机器人进化技术》是《双足步行机器人制作指南》的续篇，以参加ROBO—ONE(双足步行机器人格斗竞技大赛)的机器人为题材，全面介绍机器人硬件制作、机器人动作(运动)生成(程序)、无线通信操控及控制器等内容。本书不仅介绍了串口型伺服电机和各种传感器的构造及其装机方法，同时介绍了对于机器人运动有着重要作用的传感器的控制方法。双足步行机器人的初学者可以通过学习本书掌握正确制作运动机器人的知识，而对于双足步行机器人的制作已有一定经验的读者，则可以通过阅读本书进一步提高制作水平。
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本书是“计算机原理高等学校计算机专业教材精选”之一，全书共分9个章节，主要对人工智能技术知识作了介绍，具体内容包括知识表示技术，知识推理技术，模糊逻辑技术，神经网络技术，遗传算法，专家系统等。该书可供各大专院校作为教材使用，也可供从事相关工作的人员作为参考用书使用。
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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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工业机器人编程指令详解 工业机器人实用编程指令及工业应用实例详解
1.内容实用，案例为主：对工业机器人的基本和特殊功能、编程指令、状态变量、参数功能及设置、机器人专用输入输出信号的使用及专用编程软件应用等方面做了全面的、深入浅出的介绍。。2.侧重机器人高级应用：结合具体的工业应用案例来对照学习具体的编程指令及参数设置，加深对编程指令的理解。
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OpenCV是用于构建计算机视觉应用程序的一个开源库。本书将全面介绍新发布的OpenCV 4版本所提供的大量新特性和平台改进。 首先，你将了解OpenCV 4的新特性并安装OpenCV 4来构建计算机视觉应用程序。然后，你将探索机器学习的基础知识，学习设计用于图像处理的各种算法，循序渐进地掌握监督学习和无监督学习，并将获得使用Python中的scikit-learn开发各种机器学习应用程序的实践经验。接着，你将学习决策树、支持向量机（SVM）、贝叶斯学习等各种机器学习算法，以及如何将这些算法应用于目标检测等计算机视觉操作。之后，你将深入研究深度学习和集成学习，并探索它们在现实世界中的应用，如手写数字分类和手势识别等。*后，你将学习用于构建图像处理系统的英特尔OpenVINO工具包。 学习完本书，你将掌握使用OpenCV 4构建智能计算机视觉应用程序所需要的机器学习
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scikit-learn机器学习 第2版 掌握Python机器学习的有效工具 搞定scikit-learn的指南
机器学习是一个非常热门的技术，本书内容涵盖多种机器学习模型，包括流行的机器学习算法，例如K近邻算法、逻辑回归、朴素贝叶斯、K 均值算法、决策树以及人工神经网络。与此同时，还讨论了数据预处理、超参数优化和集成方法等主题。阅读完本书之后，读者将学会构建用于文档分类、图像识别、广告检测等任务的系统，还将学到如何使用scikit-learn类库的API从类别变量、文本和图像中提取特征，如何评估模型的性能，并对如何提升模型的性能建立直觉。除此之外，还将掌握在实践中运用scikit-learn构建高效模型所需的技能，并能够通过实用的策略完成高级任务。
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金融中的机器学习 聚焦于金融业的机器学习入门教程，书中包含大量基于Python语言的编程项目，理论与实战相结合，金融数据科学家与分析师的晋升宝典，提供配套代码资源下载。
1. 本书是聚焦于金融业的现代机器学习使用指南 2. 配套代码 图片讲解帮助读者快速上手 3. 详细的理论推到和算法分析，引导读者了解机器学习的内核 4. 知识点与代码示例环环相扣，理论与编程实践完美结合
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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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工业机器人实操进阶手册 图解工业机器人操作●编程●应用 从入门到精通，完全图解+逐步进阶
◆图解工业机器人操作、编程、应用 从入门到精通：本书从实用的角度，根据实际操作的要求，介绍了工业机器人从结构、安装连接、选型到操作、设置参数、编程指令等方面的内容。 ◆逐步进阶：内容循序渐进，由浅入深，读者可根据本书的内容顺序，一步一个台阶的学习前进，快速掌握工业机器人的实际知识和应用方法。 ◆实用性强，作者有三十年工业机器人操作应用的实践经验：根据实际的应用成果，介绍了工业机器人在抛光、测量分拣、码垛等方面的应用，提供了详细的编程方法。
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机器学习导论（原书第2版） Springer人工智能三大重点导论之一，全新修订，浅显易懂，速学入门实战基础人工智能书籍入门深度学习人工神经网络决策树遗传算法集成学习多标签学习无监督学习书籍图书
关于本书 本次修订包含了3章全新的内容，它们是工业界有关机器学习实际应用的重要议题。这3章分别涉及了多标签领域、无监督学习及其在深度学习中的应用、归纳的逻辑方法以及归纳逻辑编程。许多章节有所扩展，内容的展现方式也得到了增强。本书还包含了许多新的习题、已解决的实例、启发思维的实验和需要独立完成的编程作业。 本书特色 通过提供实用的建议、采用直观的例子和对相关应用进行有意义的探讨，本书以一种易于理解的方式介绍了机器学习的一些基础性概念。主要内容包括贝叶斯分类器、近邻分类器、线性与多项式分类器、决策树、神经网络和支持向量机。本书后面几章展示了如何以 提升（Boosting） 的方式将这些简单的工具组织起来、怎样将它们应用于更加复杂的领域以及如何处理各种高难度的实际问题。有一章还专门介绍了非常流行的
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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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从零起步掌握强化学习技术精髓，称霸人工智能领域！ 《深入浅出强化学习：原理入门》针对初学者的需求，直接分析原理，并辅以编程实践。从解决问题的思路，层层剖析，普及了传统的强化学习基本方法和当前炙手可热的深度强化学习方法，直接将读者带入强化学习的殿堂。读完本书，读者能在熟练掌握原理的基础上，直接上手编程实践。 本书的叙述方式简洁、直接、清晰，值得精读！
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《物联网与传感器技术》力图从计算机网络、协议与网络服务、中间件、传感网与传感器等方面入手，介绍物联网技术的组成、设计和应用案例，使读者能够掌握相关的基本概念和系统组成，以及基本的设计应用。考虑到读者的差异，针对物联网设计和应用中的问题作了较详细的介绍。对射频识别技术、物体位置的“无线定位”、低功耗无线传输的网络技术，以及ZigBee、WiFi、蓝牙等技术和常用的传感器等做了比较完整的介绍。同时还对信息传递中交换时的握手协议与网络服务和海量的信息处理所涉及的“云计算”作了简要介绍。本书由范茂军研究员担任主编。
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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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本书重点突出，基于经典控制理论的正交函数系构造方法；在分析该正交函数系特点的基础上，研究Hankel算子的紧矩阵表达及其奇异值分析问题，进而给出Nehari问题的正交函数基下的简单求解方法；*后，运用上述结果进行离散系统鲁棒综合问题的阐述。在把握重点的基础上，本书在内容上相互衔接、注重逻辑性；在结构上，试图建立较完备的理论体系。
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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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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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机器学习算法竞赛实战 算法竞赛实战手册，kaggle、阿里天池、广告算法竞赛入门，系统介绍算法竞赛的基本理论和上分技巧，赠送完整代码资源，《计算广告》作者刘鹏、《深度学习推荐系统》作者王喆推荐。
深刻剖析Kaggle、阿里天池、腾讯广告算法大赛等算法竞赛内容，结合多个领域模块进行实战讲解； 《计算广告》作者刘鹏、《深度学习推荐系统》作者王喆等倾力推荐！ 1.多年实战经验汇集 作者在众多竞赛平台多次获得好成绩，本书汇集了他们在竞赛圈多年的实战经验。 2.基本理论与竞赛技巧结合 本书系统的介绍了算法竞赛，包括算法竞赛的基本理论知识以及竞赛中的上分思路和技巧。 3.众多竞赛选手参与 结合国内多名竞赛选手建议，对本书结构进行细致编排，结合多个领域模块进行实战讲解，剖析竞赛本质的内容。 4.提供完整数据与代码 本书将会开源大量的获奖竞赛完整数据与代码，供读者快速上手掌握常见的实践方法与竞赛技巧。
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机器学习及其硬件实现 [日]高野茂之 涵盖多种机器学习硬件和平台，以及各类机器学习硬件加速器解决方案
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