机器学习重点关注的是预测 利用历史和未来之间的关系，根据所知道的预测想知道的。机器学习的核心是一种基于数学/算法的技术，本书聚焦于两类能够实现有效预测结果的算法族，并借助当前流行的 Python 语言来展现如何应用这些算法，使掌握机器学习更加简单。本书展示了如何利用 PySpark 将这两类算法扩展到需要使用多个分布式处理器的超大规模数据集上。 1.深入浅出，简单术语。本书没有用复杂的数学公式，而是用简单的术语来解释算法，并提供示例代码来帮助读者快速上手。 2.针对小白设计，内容丰富易懂。本书专为没有专业数学或统计学背景的读者设计，包含如下内容： ● 为任务选择合适的算法； ● 学习相关机制以及准备数据； ● 通过代码演示算法的PySpark实现，可扩展到使用数百个处理器的大规模数据集上； ● 掌握核心Python机器学习算法包
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DeepSeek实用操作指南 入门搜索答疑写作 李尚龙 著 deepseek实用操作指南AI人工智能书籍DS从入门到精通
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发展型机器人：由人类婴儿启发的机器人 跨越心理学、机器人学、计算机科学等领域，全面探索发展型机器人学的理论基础和研究动态
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“中国制造2025”出版工程--机器人环境感知与控制技术 围绕机器人视觉感知与控制国家工程实验室的多项研究成果编写
本书围绕机器人视觉感知与控制国家工程实验室的多项课题成果，详细介绍智能机器人的环境感知与控制技术及其应用。作者从事机器人环境感知研究多年，具有丰富的理论和实践经验
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Python机器学习经典实例 第2版 监督学习技术、预测建模、无监督学习算法等前沿话题的实例代码展示，用Python库来解决机器学习实际问题，提供本书源代码以及书中彩图文件下载。
本书采用新的方法来处理实际的机器学习和深度学习任务。 本书能够帮助你学会如何使用 Python 生态系统中新的库来构建强大的机器学习应用，指导你使用标准化的方法实现多种机器学习算法，如分类、聚类和推荐引擎等。本书还介绍了如何应用有监督学习和无监督学习技术来解决实际问题。 后，本书结合实例讲解了更先进的技术，包括强化学习、深度神经网络和自动化机器学习等。 读完本书，你将掌握应用机器学习技术所需的各项技能，并能利用整个 Python 生态系统去解决现实问题。 提供本书源代码以及书中彩图文件下载。 本书主要包括以下内容： ■使用预测建模解决实际问题 ■探索数据可视化技术，以实现数据交互 ■学习构建推荐引擎 ■理解如何处理文本数据，并构建分析模型 ■处理语音数据，使用隐马尔可夫模型识别语音中的单词 ■掌握强
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工业机器人系统安装调试与维护 详细讲解工业机器人系统安装、调试、维护的方法及要点
1、讲解了工业机器人系统安装调试的基础内容，详细解读了工业机器人的执行机构、传感系统、传动系统与驱动系统等几大系统。 2、详细介绍了工业机器人的控制、安装、调整与保养等内容。 3、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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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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《人机工程学》以人、机、环境三要素为对象，以人为中心，按照人体因素、人机界面、作业环境、人机系统设计分析为顺序展开论述，重点落实在如何应用人机工程学的原理和方法进行人机系统的设计与分析评价。在注重理论与应用相结合．引介**的应用领域的基础上，侧重于结合实例探讨人机工程方法在现代制造领域的设计应用，力求使读者既能获得基本理论知识和方法。也能在设计实践中加以应用与研究。本书共十章。全书由刘刚田统稿。
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★真正威胁你的不是人工智能，而是懂得如何运用人工智能的人 ChatGPT、通用大模型、元宇宙、人形机器人、数字疗法 未来已来，面对无处不在的人工智能，是视而不见，还是积极拥抱变化？如何才能成为不可取代的人，处处领先一步？ ★多维度解析人工智能发展态势，发掘机遇，直面挑战 分析当前现状： 从电器到智能器，从搜索引擎到生成式大语言模型，在这个由算法和人类智慧共同编织的世界里，我们所面对的是一幅由多种灰色调构成的复杂而多元的画面。 预测未来趋势： 人工智能不是要取代人类，而是与我们形成强大的协同效应，共同创造更大的价值。 直面纷繁困境： 如何为日益强大的人工智能技术制定法规，确保人类能够掌控这项技术，而不是被它掌控。 ★助你在未来世界定位自己，成为AI时代的领跑者 助力决策： 刷新对人工智能的
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道德机器：如何让机器人明辨是非 当代科学文化前沿丛书 人工智能道德研究的奠基之作！英国《自然》《泰晤士高等教育》，德国《明镜周刊》，美国《纽约时报》《新闻周刊》等世界各大媒体重磅推荐！
1. AlphaGo一路凯歌， 银翼杀手 日益逼近现实 本书预言：在未来数年内，人工智能系统很可能摆脱人类监管，自主做出决定，甚至会走上反抗人类、毁灭人类的道路！ 2. 如何让智能机器人遵守人类道德？人工智能专家如何能设计出符合人类道德规范的机器人？本书提出的基础框架，为人工道德智能体（AMAs）的设计指明了方向！ 3. 本书乃人工智能道德研究的前沿之作和奠基之作，出版以来，以预言家的远见卓识，风靡欧美各国和日本、韩国。极大地促进了诸多发达国家的机器人立法。 4. 英国《自然》、《泰晤士高等教育》，德国《明镜周刊》，美国《纽约时报》、《新闻周刊》、《NBC新闻》、《芝加哥论坛报》等世界各大媒体重磅推荐！
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SQL机器学习库MADlib技术解析 掌握MADlib，使用SQL快速实现机器学习
作为一名数据库开发人员或DBA，当面对聚类分析或主成分分析等问题时可能会一筹莫展。原因很简单，用经典SQL语言实现这类复杂模型基本是不可能的。现在，DBA利用MADlib，只需使用SQL查询就能实现简单的机器学习，这也正是编写本书的初衷。MADlib与其他机器学习工具具有完全不同的设计理念。它不是面向程序员的，而是面向数据库开发人员或DBA的，是基于SQL的大数据机器学习库。MADlib将SQL的简单易用性与机器学习的复杂算法相结合，充分利用了两者的优势和特点。对于广大传统数据库应用技术人员来说，学习和从事机器学习工作的门槛将大大降低。对用户而言，MADlib提供了可在SQL查询语句中调用的函数，不仅包括基本的线性代数运算和统计函数，还提供了常用的、现成的机器学习模型函数，实现了分类、聚类、关联、回归、预测、评估等应用中的常见算法。用户
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文心一言：人人都能上手的AI工具 文心一言使用宝典，5大应用场景，100+实际案例，5个插件，文心一格+百度智能云·一念，你的工作、学习、生活全能助手。一书在手，百事无忧！
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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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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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Spark机器学习 当机器学习遇上非常流行的并行计算框架Spark......
Apache Spark是一个分布式计算框架，专为满足低延迟任务和内存数据存储的需求而优化。现有并行计算框架中，鲜有能兼顾速度、可扩展性、内存处理以及容错性，同时还能简化编程，提供灵活、表达力丰富的强大API的，Apache Spark就是这样一个难得的框架。 本书介绍了Spark的基础知识，从利用Spark API来载入和处理数据，到将数据作为多种机器学习模型的输入。此外还通过详细的例子和现实应用讲解了常见的机器学习模型，包括推荐系统、分类、回归、聚类和降维。另外还介绍了一些高阶内容，如大规模文本数据的处理，以及Spark Streaming下的在线机器学习和模型评估方法。 如果你是一名Scala、Java或Python开发者，对机器学习和数据分析感兴趣，并想借助Spark框架来实现常见机器学习技术的大规模应用，那么本书便是为你而写。有Spark的基础知识，但并不要求你有实践经验
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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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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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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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本书对所有重要的机器学习方法和新近研究趋势进行了深入探索，通过讲解监督学习的两大支柱 回归和分类，站在全景视角将这些繁杂的方法一一打通，形成了明晰的机器学习知识体系。 新版对内容做了全面更新，使各章内容相对独立。全书聚焦于数学理论背后的物理推理，关注贴近应用层的方法和算法，并辅以大量实例和习题，适合该领域的科研人员和工程师阅读，也适合学习模式识别、统计/自适应信号处理、统计/贝叶斯学习、稀疏建模和深度学习等课程的学生参考。 此外，本书的所有代码均可免费下载，包含MATLAB和Python两个版本。 第2版重要更新 重写了关于神经网络和深度学习的章节，以反映自第1版以来的新进展。这一章从感知器和前馈神经网络的基础概念开始讨论，对深度网络进行了深入研究，涵盖较新的优化算法、批标准化、正则化技术（如Dropout
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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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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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