机器学习提升法 理论与算法 机器学习理论，人工智能导论，机器学习导论和算法图解，提升法创始人、哥德尔奖得主的代表作，书中附有大量的应用实例和插图并提供书中彩图文件。
1.本书是提升法的创始人、哥德尔奖得主的代表作； 2.将提升法背后的各种理论举重若轻、抽丝剥茧、深入浅出地详加介绍； 3.充分考虑入门读者的需求，对所有材料都进行了适当的裁剪，每章后附有练习题； 4.书中有大量的应用实例和插图； 5.提供书中彩图文件。 提升法（boosting）是一种机器学习方法，其思想是通过组合许多较弱的、不准确的 经验法则 来创建一个高度精确的预测器。围绕提升法已发展出非常丰富的理论，涉及一系列的主题，包括统计学、博弈论、凸优化以及信息几何学。提升法也在生物学、计算机视觉和语音处理等领域获得了成功应用。 本书由提升法的提出者、罗伯特 夏皮雷（Robert. E. Schapire）和约夫 弗雷德（Yoav Freund）亲自执笔，汇集、组织、简化并实质性扩充了关于提升法的研究成果，以不同背景的读者都可以轻松阅读并理解的方式
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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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群智能优化及其在物流中的应用 智能制造与机器人理论及技术研究丛书
本书力求将理论研究与实际应用并重，围绕着群智能优化算法理论研究及其在物流实际问题优化中的应用，基于作者在群体结构、群体拓扑和个体行为研究的成果，融合复杂网络、人工智能、系统工程等的思想和方法，构建了针对实际物流问题的群智能优化能力提升和应用的理论和实践方法。首先，从群体结构和搜索行为研究出发，提出具有异构分簇的聚类自适应策略，改善了算法性能；其次，从群体间网络关系分析入手，引入复杂网络理论，将网络拓扑演化作为调节群体搜索信息共享的手段，从而避免信息过度集中，提升整体优化能力；再次，从网络拓扑和个体行为控制两方面分析，在种群中引入社会网络的演化调整机制和个体学习行为方法，强化个体之间的交互和协作，优化人工种群的搜索能力；后，将上述策略及方法分别应用在自动化立体仓库货位优化、冷
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《人工智能技术及应用(普通高等教育十二五规划教材)》由张清华主编，本书在总结编者多年的教学及科研经验的基础上编写完成，充分考虑到人工智能这门课程的教学及先修课程的特点，组织部分高校中多年从事人工智能研究和应用的老师，通力合作，力求编写出实践特色突出、适合人工智能学习及应用的教材。 本书通过精心组织和安排，共六章内容：第1章为绪论，第2章为模糊逻辑和专家系统，第3章为人工神经网络，第4章为遗传算法，第5章为人工免疫系统，第6章为人工智能的研究现状和发展趋势。每章前面都有知识结构，目标要求，并依据教学特点精心编排，方便读者根据自己的需要进行选择；每章后面都有小结，并给出了习题，帮助读者巩固本章所学知识。本书作为高等学校IT类专业的教材，内容丰富，通俗易懂，便于自学。
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机器学习 理论 实践与提高 机器学习理论知识梳理 经典的实践案例分析 核心算法讲解 机器学习实战经验分享 基于C语言讲解
机器学习数学和理论知识书目讲解丰富案例，分析实践经验，阐释核心算法教学与实践结合，适合专业人士提高机器算法技能机器学习专家Francis Bach作序
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152张图表，轻松掌握17种常用算法！ 没有复杂公式，零基础也可轻松读懂！ 1.全面 网罗有监督学习和无监督学习的17种算法，涉及回归、分类、降维、聚类等问题。 2.直观 全彩图解，让原本抽象复杂的算法变得一目了然，方便读者快速了解各算法的特征，学会如何选择恰当的算法。 3.易懂 几乎没有数学公式和统计术语，零基础也可轻松读懂。 4.实现 各算法均用Python代码实现，基于Python 3.7版本，读者可下载配套代码资源，边试边学。
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机器学习与R语言（原书第3版） 实践案例与核心理论知识相结合，从对案例数据的探索、整理到模型的建立和评估，提供详尽的步骤和R代码
机器学习的核心是将数据转换为可操作的知识。R提供了一组强大的机器学习方法，可以帮助你快速轻松地发现数据背后隐藏的信息。本书通过清晰和实用的案例来探索机器学习在现实世界中的应用。无论你是经验丰富的R用户还是R初学者，都会从本书中学到如何发现关键信息、做出新的预测并进行可视化。本书的第3版包含更新和更好的库、有关机器学习中的道德和偏差问题的建议，以及深度学习的简介。通过阅读本书，你将学到： 通过示例发现机器学习的起源以及计算机的学习方式。 使用R语言为机器学习准备数据。 使用近邻和贝叶斯方法对重要结果进行分类。 使用决策树、关联规则和支持向量机预测未来事件。 使用回归方法预测数值型数据和估计金融数据。 使用人工神经网络为复杂过程建模 深度学习的基础。 避免机器学习模型中的偏差。 评估模型并
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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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基于新版的 OpenCV 4写作，示例代码基于C++；书中不仅剖析了大量OpenCV函数的调用细节，而且对原理解释清晰明了，让读者不仅知其然而且知其所以然。书中既涵盖了传统的图形、图像算法，也包括了更为现代的机器学习内容，并配以丰富的代码示例，内容丰富，行文通俗。全书介绍了OpenCV 4中近200个函数、120个示例程序，帮助读者熟练掌握OpenCV的应用。
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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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本书分上、下册，分4篇，共41章。第1篇主要介绍传感器应用设计技巧、方法和一些关键技术。其内容包括：红外、图像、热电、磁敏、应变、气敏、湿敏、光纤、电流、超声波、位置、振动、加速度、压力、风速、电容、电感、超导、核辐射、激光、微波、生物等。第2篇主要介绍传感器典型应用，其内容包括：传感器在机器人、飞行器、遥感技术、汽车工业、安全系统、过程工业控制、信息系统、环境污染和公害检测、医学领域、节能系统中的典型应用。第3篇主要介绍传感器与计算机接口，其内容包括：传感器与计算机接口中常见的几项关键技术（传感器的匹配技术，软、硬件线性化技术，去耦抗挠技术）、传感器与计算机接口技巧（传感器输出信号的预处理方法、基本信号的转换、数据采集系统、通信接口、用户输入装置接口、接口举例）、方法等。第4篇主要
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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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