本書從機(jī)器學(xué)習(xí)的基本原理入手，以常見模型為驅(qū)動(dòng)，配以精心設(shè)計(jì)的實(shí)踐案例，為大家呈現(xiàn)了機(jī)器學(xué)習(xí)理論知識(shí)和應(yīng)用方法。書中運(yùn)用Python語(yǔ)言及scikit-learn庫(kù)實(shí)現(xiàn)了幾大常見機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練程序和預(yù)測(cè)程序，讓讀者能夠理論聯(lián)系實(shí)際，在學(xué)習(xí)、工作中應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)。本書適合打算入門機(jī)器學(xué)習(xí)的人閱讀。

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機(jī)器學(xué)習(xí)及其應(yīng)用2021

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《人工智能導(dǎo)論》從人工智能的基本知識(shí)點(diǎn)（知識(shí)表示、搜索策略、確定性推理和不確定性推理等）入手，在全面講解基礎(chǔ)知識(shí)之后，進(jìn)一步介紹人工智能在各領(lǐng)域中的研究，如人工智能在機(jī)器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)、智能體、自然語(yǔ)言處理及其他領(lǐng)域的研究，并且配有豐富的實(shí)例方便讀者理解學(xué)習(xí)，幫助讀者由淺入深地學(xué)習(xí)人工智能知識(shí)�！度斯ぶ悄軐�(dǎo)論》按照人工

傳輸理論是一門古老而又年輕、直觀而又深刻、連續(xù)而又離散、基礎(chǔ)而又應(yīng)用的學(xué)科，將概率統(tǒng)計(jì)、微分幾何、流體力學(xué)和非線性偏微分方程融為一體，和諧優(yōu)美，深邃有力。Monge在250年前提出了傳輸問(wèn)題，Kantorovich給出部分解答從而獲得1972年度的諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)。丘成桐先生從微分幾何角度為這一理論做出杰出貢獻(xiàn)了，而Vi

本書由長(zhǎng)期從事物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域研發(fā)的技術(shù)和商業(yè)專家撰寫，多視角呈現(xiàn)了物聯(lián)網(wǎng)的全貌。第2版涵蓋技術(shù)領(lǐng)域的新進(jìn)展、各標(biāo)準(zhǔn)和聯(lián)盟的新發(fā)展以及應(yīng)用領(lǐng)域的新案例，并新增一章專門討論安全問(wèn)題。全書首先分析物聯(lián)網(wǎng)的全球背景，包括技術(shù)和商業(yè)驅(qū)動(dòng)因素；然后介紹物聯(lián)網(wǎng)解決方案的技術(shù)細(xì)節(jié)，包括安全性、隱私和信任，以及新的架構(gòu)和參考模型；zui后介

本書分為四個(gè)部分。第1部分簡(jiǎn)單概述人工智能。第2部分對(duì)概述進(jìn)行擴(kuò)展，并加深讀者對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的理解。第3部分涉及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，即計(jì)算機(jī)通過(guò)使用相互連接的多層人工神經(jīng)元層來(lái)模擬人腦的結(jié)構(gòu)和功能。第4部分介紹一些使用人工智能輔助商業(yè)的常用工具。

本書是在原書第1版的基礎(chǔ)上，經(jīng)過(guò)全面的修訂、更新和擴(kuò)展，保留了相同的可讀性和解決問(wèn)題的方法，同時(shí)介紹了新的素材和*新發(fā)展。全書分為5個(gè)部分，重點(diǎn)介紹了人工智能中常見的關(guān)鍵的技術(shù)。本書第1部分介紹了基于邏輯的方法，第2部分則重點(diǎn)介紹了基于概率的方法，第3部分介紹了新興的涌現(xiàn)智能，探討了基于群體智能的進(jìn)化計(jì)算及其方法。接下