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统计挖掘与机器学习：大数据预测建模和分析技术 [美]布鲁斯·拉特纳（Bruce Ratner） 机械工业出版社 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
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智能优化算法与涌现计算 李士勇；李研；林永茂 清华大学出版社 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
智能优化正在成为智能科学、信息科学、人工智能中最为活跃的研究方向，它在科研、工程、经济、管理、国防乃至民生诸多领域发挥着越来越大的作用，已经成为多种学科交叉融合研究的前沿课题。有关智能优化算法方面的书籍国内外已出版了多种，但其内容的广度还远落后于该领域的快速发展。为弥补这方面的不足，本书全面收集了国内外已提出的原创的智能优化算法和涌现计算150种。每种算法从算法提出、优化原理、数学描述、实现步骤及算法流程等方面加以介绍。全书视野开阔，取材全面而新颖，逻辑严谨，系统性强，撰写上由浅入深，深入浅出，启迪思维。本书可供人工智能、智能科学、计算机科学、信息科学、自动化、系统科学、管理科学等相关领域教师和研究生教学用书或参考书，亦可作为相关专业科研人员、工程技术人员学习参考。
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人工智能算法大全：基于MATLAB 李一邨 编著 机械工业出版社 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
本书的编程语言以MATLAB为主，分别从学习方式和理论知识两个方面来对机器学习（实现人工智能的方法）的算法进行分类介绍。通过阅读本书，读者可以对人工智能的子集——机器学习形成一个系统、全面、完整的认识，并且在今后的研究工作中逐步拓展，*终形成自己的体系。全书共6篇，分别为特征处理算法、分类和聚类算法、神经网络算法、优化算法、基于不同数学思想的算法以及集成算法，每一篇都对该类别中常见算法的思想、流程、核心知识和优缺点等内容进行了详细介绍，并通过实际的案例分析和代码展示，对算法的具体应用进行了完整解析。 本书适用的读者对象包括金融机构的量化投资经理、科研工作者、互联网企业的算法工程师、大中专院校相关专业师生，以及其他对实现人工智能的机器学习技术感兴趣的读者。
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一本包含代码的参考书零基础学习深度学习基于NumPy的Python语言实现卷积神经网络本书用极少的数学知识，深入浅出地介绍了机器学习、卷积神经网络的相关概念以及实践中特别重要的数据预处理。书中没有借助深度学习库，完全使用Python语言基于NumPy库实现了神经网络和卷积神经网络，并给出了代码。为了方便读者理解深度学习和更好地使用深度学习库，如TensorFlow，书中特别对误差反向传播算法和神经网络的优化方法进行了深入分析。在此基础上，本书进一步实现了经典的VGG网络和移动端MobileNetV2网络，同时介绍了GoogLeNet、ResNet和SENet。
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