概率图模型原理与应用(第2版) 中国海洋大学数学科学学院许艳教授作序推荐,概率机器学习和人工智能可解释性领域不可多得的主题著作。随书赠送附录、词汇表、缩略语、符号、参考文献,获取地址见书封底二维码。
《概率图模型原理与应用:第2版》反映了PGM的理论基础与进展。取材精炼,层次分明,是一-本很好的关于PGM的专业书籍。同时结合了大量的案例分析与代码算例,使得初学者能快速掌握前沿的PGM理论。本书的翻译与出版能进一步推进国内 人工智能算法领域的研究与应用。本书对想了解PGM理论的研究者、开发者、决策者和使用者来讲,都是一部很好的参考书。
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Python贝叶斯建模与计算 采用PyMC3和TFP进行建模和计算,是贝叶斯建模与计算从业者不得多得的参考书。彩插和参考文献扫描封底二维码获取。
《Python贝叶斯建模与计算》旨在帮助贝叶斯初学者成为中级从业者。本书使用了PyMC3、TensorFlow Probability和Arviz等多个软件库的实践方法,重点是应用统计学的实践方法,并参考了基础数学理论。
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正版 模式识别与计算机视觉手册 第6版第六版 陈季镐 人工智能机器深度学习自然语言书 软硬件技术 专业科技
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漫画算法与数据结构(大规模数据集) 针对流式数据场景,对常见的大规模数据集算法和数据结构进行了梳理和讲解。示例代码扫描封底的二维码获取。
《漫画算法与数据结构(大规模数据集)》的重点并不是介绍通用的数据结构与算法分析。在大数据和人工智能的时代背景下,传统的经典算法往往性能不佳,甚至可能不起作用。本书以分布式数据集、流式数据结构与算法设计为主线,对流式数据采集、数据库中的数据结构设计、外部存储器算法进行介绍。目前,实际生产中已经形成了流式数据采集、存储、分析和计算的产品且成果显著。针对流式数据的采集和存储的产品主要有 Apache Kafka、Apache Pulsar 和 Pravega。流式数据的计算与分析主要经历了两代产品,第一代为 Apache Storm、Spark Streaming,目前流行的是第二代产品 Apache Flink。此外,还出现了 MPP(Shared Nothing 架构)的分布式并行架构数据库集群,主要有 Greenplum、HAWQ、HashData 等分布式数据库系统。通过在 MPP 架构基础上对流式数据的存储和计算支持,单节点每秒可处
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AI可解释性(Python语言版) 通过构建XAI的方法论体系,形成一组工具和方法,从而解释ML模型产生的复杂结果,帮助人们理解ML模型。
《AI可解释性(Python语言版)》的出版恰逢其时,通过构建XAI的方法论体系,形成一组工具和方法,从而解释ML模型产生的复杂结果,帮助人们理解ML模型。本书从不可知论、依赖模型方法或内在可解释性构建了人工智能模型方法论,从全局可解释性和局部可解释性两个方面来回答AI 是什么 为什么以及 如何做 等方面的问题。本书适合人工智能从业者、计算机科学家、统计科学家以及所有对机器学习模型可解释性感兴趣的读者阅读。
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本书第1版于1993年出版,受到许多研究者和从业者的欢迎。近三十年来,模式识别与计算机视觉技术迅速发展。深度学习、元学习、知识图谱和概率图模型等机器学习算法相继出现,模式识别与计算机视觉成为这些算法成功的应用场景之一;模式识别与计算机视觉在智能机器人、边缘计算、无人车导航和无人机控制等方面取得了巨大的商业价值。译者也在这方面进行了初步探索和研究,主要将模式识别与计算机视觉用于数字农业、智慧农业和地理人工智能(GeoAI)等行业,取得了初步成果。通过将模式识别与计算机视觉技术用于果园 空-天-地 一 体化监测技术体系的构建,实现果园地面环境和果树长势监测、果园病虫害诊断识别、土壤养分和水分监测,以及 果园知识图谱等构建;面向果园领域建立知识库,构建 知识建模-知识服务-知识决策 的服务体系,实现果园生产管理领
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