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PyTorch机器学习从入门到实战 PyTorch，机器学习
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Python大数据与机器学习实战 算法多、代码多、注释多、案例多，凝聚作者十余年开发和培训经验，帮你快速转型成为大数据工程师。
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广东省人工智能产业技术发展研究报告.2018 以自主创新为核心，以广东省人工智能产业技术优势和特色为主导，有效推动人工智能产业技术健康、快速发展。
随着人工智能技术的不断突破，应用领域的日益扩展，人工智能产业越来越受到世界发达国家的高度重视，被公认为有发展前景和革命性的高新技术产业。广东省基于广泛的创新创业环境和深厚的产业基础，正在成为全国人工智能产业技术创新活跃、发展规模较大的地区之一。 本书依托广东省人工智能产业技术研究与发展规划研究成果进行编写，以自主创新为核心，以广东省人工智能产业技术优势和特色为主导，对于引导政府主管部门、科研机构、企业等相关单位积极参与人工智能产业技术攻关，加速科技创新成果转化及应用，有效推动广东省人工智能产业技术健康、快速发展，同时带动其他战略性新兴产业技术的发展具有重大现实意义。
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机器学习的数学基础(英)马克.彼得.戴森罗特机器学习机械工业出版社新华书店正版
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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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机器学习基础：从入门到求职 根据知名企业算法岗的面试经验，从学习笔记中提炼而成。可以带你快速入门并应用机器学习，手推算法模型原理，走近机器学习求职的起点。
《机器学习基础：从入门到求职》的定位是帮助求职者快速入门并掌握机器学习相关的基础核心知识，降低学习成本，节省更多的时间。 但是《机器学习基础：从入门到求职》并未介绍如何求职、如何面试，而是把机器学习算法相关岗位的常见问题罗列在前言，读者可阅读前言后自行判断哪些方面需要提升，然后学习本书中的相关章节，带你走近机器学习求职的起点。
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本书介绍智能控制的基本概念、原理、方法、技术和应用。比较详细地阐述了模糊控制、神经网络控制、专家系统控制及集成智能控制系统的作用机理、类型结构、控制特性、设计要求与方法、应用示例，对不同的控制系统，阐述的重点和方法也有所区别。在本书的*后，讨论了智能控制应用研究中存在的问题及智能控制技术的发展趋势。 作为教材及教学参考书并兼顾到相关工程技术人员的学习和参考，本书力求能反映出智能控制技术研究的**成果，在内容的先进性、科学性和实用性方面做到**结合。在内容选择、讲授的系统性和逻辑性方面考虑研究生的学习特点，力求做到取材新颖、逻辑严谨、系统性强。
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Python人脸识别：从入门到工程实践 世界100强企业资深AI工程师撰写，全面讲解人脸识别各项基础技术、原理和算法，从零实现工程级人脸识别引擎
（1）作者就职于某世界100强企业的数据实验室 （2）作者长期从事人工智能、数据科学、分布式系统等领域的研发工作，在人脸识别领域有丰富的实践经验 （3）核心内容涵盖机器学习、深度学习、计算机视觉、人脸识别等方面的原理、技术和算法 （4）不仅能帮助读者零基础入门，而且能指导读者完成工程级别的实践，从零实现一个工程级的人脸识别引擎
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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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本书基本概念清晰，理论联系实际，注重内容的实用性和物理背景，增加工程应用背景的典型例题分析，可读性强，便于自主学习，可作为高等学校自动化专业的必修课教材、电子信息类和电气工程类专业的平台课程教材，也可供相关领域专业技术人员参考。
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机器学习基础——原理、算法与实践 机器学习基础，精挑细选机器学习的常用算法，扫清数学基础弱和编程实践难两大障碍，帮助初学者快速入门。专设QQ群，提供学习辅导和资源下载。
初学者学习机器学习课程通常会碰到两大障碍，*大障碍 数学基础，机器学习需要学习者具备数学基础，对于那些已经走向工作岗位的学习者来说，困难更大一些，从头开始学习和理解数据分布和模型背后的数学原理需要花费很长的时间和精力，学习周期非常漫长。第二大障碍 编程实践，并不是所有人都擅长编代码，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，才能更深入地理解算法。 《机器学习基础 原理、算法与实践》就是为了让初学者顺利入门而精心设计的。通过学习帮助读者扫除机器学习的两大学习障碍。书中讲述了机器学习常用算法的基本原理，读者在学习并深入理解这些精挑细选的算法后，能够理解并学会使用适合的算法来解决实际问题。此外，《机器学习基础 原理、算法与实践》使用MATLAB R2015b实现了常用的机器学习
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机器学习中的概率统计 Python语言描述 资深AI技术专家撰写，清华大学毕业，GitChat畅销专栏升级，系统讲解机器学习中概率统计核心知识和计算技巧
（1）作者是AI技术专家，毕业于清华大学； （2）内容围绕机器学 算法涉及的概率统计知识展开 （3）加强基础知识与常用算法、应用案例之间的联系 （4）运用 Python 工具，做到和工程应用的无缝对接 （5）精心设计的典型案例，帮助读者高效构建机器学习概率统计理论与实践体系
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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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机器学习的数学原理和算法实践 零基础学机器学习算法入门教程书籍，细致讲解机器学习相关数学知识，通俗易懂的算法原理与公式详解，经典且实用的机器学习实战案例
1.形象直白阐述机器学习算法原理 2.细致讲解关键数学原理 3.代码分段解读，帮助读者上手实操 4.编程实践案例经典实用
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随着一系列的技术突破，深度学习推动了整个机器学习领域的发展。现在，即使是对这项技术几乎一无所知的程序员也可以使用简单有效的工具来实现“可以自动从数据中学习”的程序。这本畅销书的更新版通过具体的示例、非常少的理论和可用于生产环境的Python框架（Scikit-Learn、Keras和TensorFlow）来帮助你直观地理解并掌握构建智能系统所需要的概念和工具。 在本书中，你会学到一系列可以快速使用的技术，从简单的线性回归开始，一直到深度神经网络。书中提供了大量的代码示例，并且每章的练习题可以帮助你应用所学的知识，你只需要有一些编程经验。 通过本书，你将能够： ·使用Scikit-Learn通过端到端项目来学习机器学习基础知识。 ·探索几个模型，包括支持向量机、决策树、随机森林和集成方法。 ·探索无监督学习技术，如降维、聚类和异常检测。 ·深入
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《传感器原理实验》可作为各高等院校理工科及高职、中职电子信息科学与技术专业、电气工程及其自动化专业、计算机科学与技术专业等开设的“传感器技术”课程的配套实验教材或参考用书.
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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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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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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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计算机视觉：模型、学习和推理 计算机视觉的经典教材，全面讲述与现代计算机视觉研究和应用相关的机器学习基础知识和核心技术。
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高等学校应用基础型人才培养规划教材·实验实训 传感器系统实验教程
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从0到1用AI赚钱+零基础玩转deepseek全2册手把手教你吃透AI赛道红利 AI工具实操详解 优质图书 正版保障
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机器学习中的加速一阶优化算法 北京大学林宙辰教授领衔撰写的机器学习一阶优化算法著作，Michael Jordan院士、徐宗本院士、罗智泉院士推荐
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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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图文详细、示例丰富，同时配备诸多附加资源，非常适合作为自学和教学指南。 美国经典教材，在Amazon上，被评价为自Russell Norvig的《人工智能：一种现代方法》之后更好的教材，更加适合本科生使用。 当前，人工智能的发展进入了新的历史阶段，成为科研、教学和创业等领域关注的热点。我国正在大力培养人工智能领域的专业人才，一些高校成立了人工智能学院，还有许多高校开设了人工智能相关专业。 本书是作者结合多年教学经验、精心撰写的一本人工智能教科书，堪称 人工智能的百科全书 。全书涵盖了人工智能简史、搜索方法、知情搜索、博弈中的搜索、人工智能中的逻辑、知识表示、产生式系统、专家系统、机器学习和神经网络、遗传算法、自然语言处理、自动规划、机器人技术、高级计算机博弈、人工智能的历史和未来等主题。 本书提供了丰富的
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【图灵得主作品】深度学习deep learning中文版 花书AI书籍 神经网络框架算法机器人系统编程
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机器学习与应用 全面系统地讲述机器学习算法与理论，论证推导详细，深入浅出。并配以算法使用实验代码，知名库源代码分析，以及实际应用介绍
1. 内容全面深入。全书系统地讲解机器学习算法与理论，主要算法的理论讲解透彻、结构清晰，均有详细的推导和证明过程。
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机器学习系统 Cloudera 公司的数据科学主管Sean Owen作序推荐！一本介绍介绍机器学习、反应式系统和反应式机器学习，使用Scala、Spark 和Akka构建大规模机器学习系统的实用指南。
如果正在构建用于小规模使用的机器学习模型，那么本书不太适合你。但是，如果你是开发人员，正在构建需要快速响应的、可靠的且具有良好用户体验的产品级ML应用程序，那么本书再适合不过。本书涵盖机器学习系统的原理和实践，这些原理和实践非常容易运行和维护，而且对用户来说具有良好的可靠性。 《机器学习系统》教你设计和实现可用于产品的ML系统。在使用Spark构建管道、使用Akka创建高度可伸缩的服务，以及在大量数据集上使用强大的机器学习库(如MLib)时，你将学习反应式设计的原则。这些例子是使用Scala语言编写的，但是同样的思想和工具在Java中也适用。
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联邦学习 人工智能不可错过的下一个风口！面向数据安全和隐私保护机器学习学术成果和应用案例，数据孤岛和数据保护难题破解之法！
《联邦学习》凝聚了杨强教授带领的微众银行AI团队在联邦学习领域的多年学术成果和工程经验 全面、系统论述联邦学习理论、算法、平台及应用的中文专著 剖析了联邦学习与数据安全、隐私保护的前沿学术成果 涵盖隐私保护技术，联邦学习定义、分类、算法和系统，联邦学习激励机制等 论述联邦学习在计算机视觉、自然语言处理和推荐系统等领域的应用 探讨如何解决用户隐私、数据安全及联邦学习应用落地问题
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人工智能的进化：读懂人工智能 AIGC 读懂ChatGPT 计算机思维离人类心智还有多远？ 中信出版社
人工智能真的会取代我们吗？计算机是怎么学习的？我们人类思维的本质又是什么？未来，AI会统治地球吗？如果你是关心科技前沿，喜欢看科幻电影，也对人类社会未来发展有过担忧，那么你的问题都可以在这本书里找到答案。
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StatQuest 图解机器学习 全彩 美国亚马逊800多五星好评 油管订阅者超135万人 硅谷守护神 漫画图解 机器学习 统计学 神经网络 人工智能 AI数据科学 适合小白入门学习
Josh Starmer博士的YouTube账号 StatQuest 订阅者超135万人 视频的总观看量突破7500万次（截至2025年2月统计的数据） 他帮助世界各行各业的人赢得数据科学竞赛、通过考试、顺利毕业、成功求职或实现晋升，因此被大家誉为 硅谷守护神 。 他独特的图文表达形式和幽默的语言风格深受观众喜爱。这本《StatQuest图解机器学习》结合了他创新的视觉呈现方式，深入浅出地阐释了机器学习的基础知识和高阶知识，是一本轻松理解机器学习的 漫画书 。是我们都爱的StatQuest统计学和机器学习书。
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心智社会：从细胞到人工智能，人类思维的优雅解读 [美]马文·明斯基 著；任楠 译 机械工业出版社 【速开发票，此书为单本而非一套，支持7天无理由退换】
物理学家用几条定律就解释了全世界甚至全宇宙，但对人类的思维来说行不通。 人类思维是一个复杂的过程。“为什么人类下雨不想被淋湿，却愿意在卫生间沐浴”这种3岁小孩都知道的问题，计算机就会感到费解。 人类思维的本质，正是研究人工智能、塑造*高级的“心智社会”的关键所在。 人工智能之父马文·明斯基认为“大脑不过是肉做的机器”，大脑中不具备思维的微小单元可以组成各种思维——意识、精神活动、常识、思维、智能、自我，最终形成“统一的智慧”。这种智能组合就是“心智社会”。 人工智能是有史以来能*大限度增强人类能力的东西，人类并不是进化的终点。
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