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终极算法：机器学习和人工智能如何重塑世界佩德罗?、多明戈斯 著中信出版社9787508668673 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
算法是机器学习和大数据的核心，算法就是大数据的灵魂。本书的作者是国际的算法问题专家，机器学习方面的大牛，网上流传很多他的机器学习入门讲座和PPT，他的长处是能比较通俗地讲出复杂技术的原理。在算法领域，有一个No Free Lunch定理，也就是“一个算法对于某个问题类的优势都会被它对于另外一个问题类的劣势平均掉”。但是，作者通过这个书名提出，存在一种“**算法”，它可以从数据中提取过去、现在和未来的知识，供人们学习。作家在全书中，展示了算法的5大领域，基本覆盖了机器学习的重要分支与重要问题，然后用一些举例、类比的方式阐述相关算法的起源和思路。特别像大学老师在具体讲课前的导言合集，容易给读者留下深刻的印象。
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在人工智能浪潮的大背景之下,机器视觉的应用广度已经覆盖各个行业，机器视觉与应用研究主要的目的是让计算机实时处理传感器感知信息、用图像和图像序列来识别和认知三维世界，终达到让机器人或机器具有 视觉 功能，满足社会对机器的智能化需求。该书理论与实际结合，分享了机器视觉在物体识别和测量、实时3D环境建模以及机器人的视觉伺服应用解决方案。
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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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数据科学与商业分析 用机器学习与统计学优化商业决策 数据科学入门教程，基于R语言，前芝加哥大学统计学教授带你应用统计学+机器学习+经济学解决从数据到业务实操的*后一公里问题
1.亚马逊北美首席经济学家，前芝加哥大学统计学教授带你解决从数据到业务实操的*后一公里问题； 2.书中通过大量数据分析示例讲解如何利用R语言编写脚本来解决复杂的数据科学问题； 3.本书是解决数据业务问题的实践指南，旨在通过大量真实的一线案例，介绍如何将业务问题和数据联系起来； 4.本书详细展示应用统计学+机器学习+经济学进行数据分析，进而驱动和优化商业决策的过程。 5.基于R语言。
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《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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Spark机器学习 第2版 spark机器学习入门与进阶实战 Spark项目管理委员会成员作品 注重技术实践 通过大量实例演示如何创建有用的机器学习系统
Apache Spark是分布式计算框架，专为满足低延迟任务和内存数据存储的需求而优化。现有的并行计算框架，鲜有能在兼顾速度、可扩展性、内存处理和容错性的同时，还提供灵活、表达力丰富的API的。Apache Spark就是这样一个难得的框架。本书简要介绍了Spark基础知识，重在通过详细的例子和现实应用来讲解常见机器学习模型，并涉及大规模文本数据的处理、Spark Streaming下的在线机器学习和模型评估方法，以及使用Spark ML Pipeline API创建和调试机器学习流程等。第2版经过全面修订，新增有关机器学习数学基础以及Spark ML Pipeline API的章节，内容更加系统、全面、与时俱进，适合所有欲借助Spark来实现常见机器学习应用的开发者。 Spark以及机器学习基础知识介绍。 获取公开的机器学习数据集，使用Spark对数据进行载入、处理、清理和转换。 借助Spark机器学习库，利用协同过滤
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感器技术是一门实践性很强的技术。本书在综述常用传感器技术基础上，详细介绍了机器人系统中的常用传感器的原理和特点，讨论了在使用传感器过程中的标定和校准问题。另外，结合目前科技前沿知识，阐述了多传感器信息融合的相关知识和在工业机器人中的应用实例。该书结构严谨，内容丰富，既注重理论性与系统性，又注重实用性和前瞻性。
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机器学习算法 麻省理工学院“机器学习算法”课程教材，介绍可解释的机器学习，探索理论计算机科学和机器学习这两个领域能够互相借鉴的知识
本书基于麻省理工学院在2013年秋季、2015年春季和2017年秋季开设的 Algorithmic Aspects of Machine Learning 课程编写，探索理论计算机科学和机器学习这两个领域能够互相借鉴的知识，以此把它们关联起来。向理论计算机科学家介绍机器学习中的重要模型和主要问题，并以一种可访问的形式向机器学习研究人员介绍前沿研究成果以及现代算法工具，包括矩量法、张量分解法和凸规划松弛法。
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