机器学习及其应用2023 邀请专家以综述的形式介绍机器学习领域的研究进展，具有重要的学术价值。
《机器学习及其应用2023》邀请MLA 2021-2022的部分专家以综述的形式介绍机器学习领域的研究进展，内容涉及监督学习、深度学习、因果学习、迁移学习、表示学习、演化学习的基本理论和方法，以及ChatGPT浅析，同时介绍了机器学习在计算机视觉、自然语言处理、并行计算中的应用，代表了国内机器学习最新的研究进展。
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对话形式轻松理解，一本书掌握机器学习的基础数学。有趣、易懂、不枯燥的机器学习入门书。Python代码均可下载。
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跨平台机器学习：ML.NET架构及应用编程 16届微软MVP通过实际案例带领读者迅速掌握基于ML.NET的机器学习解决方案！一本书，轻松上手跨平台机器学习框架，落地人工智能解决方案
通过对《跨平台机器学习：ML.NET架构及应用编程》的学习，读者可以在专家的指导下，运用跨平台机器学习框架ML.NET来创建机器学习解决方案。 有了ML.NET，机器学习可以为所有.NET开发人员赋能，《跨平台机器学习：ML.NET架构及应用编程》可以帮助读者将ML.NET应用于实际的生产解决方案中。在对ML.NET进行基本概述之后，作者阐明了用于回归、分类、排名、异常检测等的微框架（ML任务）。对于每个ML任务，都提供了克服现实世界中常见挑战的见解。同时，书中还着重介绍了神经网络Keras，展示了一个完整的机器学习应用，以及如何在.NET中利用流行的Python 工具。 微软有价值专家MVP（16届）在书中展示了以下主题： l 构建更智能的机器学习解决方案，更贴近用户的需求； l 了解ML.NET如何实例化经典ML管道，并简化情绪分析、欺诈检测和价格预测等常见场景； l 实施
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一句话推荐 本书介绍了设计、开发和部署机器学习应用的技能。 编辑推荐 你可从本书学到设计、开发和部署机器学习应用的技能。本书将带你从产品构思起步，不断迭代，终完成一款机器学习应用。无论你是数据科学家、软件工程师，还是产品经理，无论你资历深浅，你都可以从本书学到真实机器学习应用开发各步骤所需工具和实践，掌握常见问题的解决方法。 本书作者是一位经验丰富的数据科学家，负责过人工智能教育项目。他在本书用代码块、插图、软件截屏和业界高手的访谈记录，生动诠释了机器学习概念，非常实用。本书部分教你规划机器学习应用并为其制定成功标准。第二部分介绍机器学习基础模型的开发方法，让模型跑起来。第三部分介绍模型改进方法，实现初产品构思。第四部分则介绍模型部署和监控策略。 专家推荐 机器学习难的内容是：提
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1.现实场景数据。注重实战操作，利用理论与数据分析可视化相结合，帮助读者快速掌握统计分析和机器学习 2.大型真实案例。将重点知识嵌入实际操作过程，使读者轻松获得真实的R语言实验环境 3.可视化的场景。对数据集和分析过程可视化，使读者在解决实际问题的同时拥有可视化的场景理解 4.配套视频教程。每章均提供了实现所有实证结果的R语言程序和操作视频，并给出了详细注释和介绍，便于读者实际操作 5.课后习题实训。每章知识内容配套课后习题，便于读者对所学知识进行巩固和提高，培养实际操作能力
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结合机器学习、大数据、深度学习、图形图像处理、人工智能、Python，结合实际应用
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机器学习与R语言（原书第2版） 涵盖机器学习核心算法，包含大量的实际案例，详尽的分析步骤，Amazon广泛好评
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时间序列预测：基于机器学习和Python实现 本书为没有或几乎没有时间序列或机器学习经验的读者提供了创建和评估时间序列模型所需的基本工具。
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机器学习的核心是将数据转换为可操作的知识。R语言提供了一组强大的机器学习方法，可以轻松且快速地从数据中获取相关信息。 这本R语言数据科学经典之作的第3版，提供了更新且更好的库、关于机器学习中的伦理和偏差问题的建议以及深度学习的介绍。在数据中寻找强大的新见解，通过R语言揭示机器学习。 你将从本书中学到： 探索机器学习的起源以及计算机究竟是如何通过实例进行学习的 使用R语言为机器学习工作准备数据 使用*近邻和贝叶斯方法对重要结果进行分类 使用决策树、规则和支持向量机预测未来事件 使用回归方法预测数字数据并估算财务价值 用人工神经网络 深度学习的基础来为复杂过程建模 避免机器学习模型中的偏差 评估模型并提高其性能 将R连接到SQL数据库以及新兴大数据技术，例如Spark、H20和TensorFlow
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Python数据分析与机器学习（微课视频版） 从Python基础、数据分析与可视化到机器学习，循序讲解、案例丰富。配套微课视频、源码、课件等。
顺序渐进地从Python基础知识、数据分析与可视化基础到机器学习进行讲解。案例丰富、结构清晰、简单明了。适合作为本科高年级或研究生相关课程的教材，也适合作为工程技术人员的参考书。配套微课视频、教学课件、源代码等资源。
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移动端机器学习实战 Tensorflow Lite CoreML开发Android与iOS应用程序
系统介绍机器学习在移动端应用程序开发中的应用，讲述如何使用TensorFlow Lite 和Core ML开发Android与iOS应用程序
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R语言机器学习（原书第2版） 机器学习技术综合指南，全面、系统阐述机器学习技术发展全貌
（1）从头到尾了解机器学习模型构建过程的全面指南 （2）演示了R语言中各种概念的实践 （3）含基于R语言的Keras和TensorFlow深度学习模型介绍 （4）讲授如何用 R 语言在 TensorFlow 框架中进行编程，从而让只擅长 R 语言的读者不必费力去学习 Python
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用简单易学的示例，带你驶入机器学习的快车道
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Python机器学习入门，以实战为重点，配有大量代码和案例，简单、快速、易学！
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用Python编程入门人工智能 动手编程实现图像特征检测、人脸识别、手写数字识别等应用 从零起步，完成初级人工智能编程
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Python机器学习技术：模型关系管理 用案例学Python数据分析 数据挖掘 机器学习 深度学习 模型关系管理 AI人工智能 作者多年项目经验总结 大数据技术和流程的梳理应用
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Spark机器学习实战 Spark*威指南Scala数据库机器学习深度学习算法无监督学习大数据处理平
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MATLAB机器学习 机器学习入门到实战 图解机器学习 人工神经网络 MATLAB实践应用 李洋领衔
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当今组织创建的分析和机器学习(ML)模型超过一半从未投入生产。机器学习运营化的一些挑战和障碍是技术性的，但其他则是组织性的。无论采取哪种方式解决问题，底线是未投入生产的模型不会影响业务。 本书介绍了MLOps的关键概念，以帮助数据科学家和应用工程师操作ML模型来驱动真正的业务变化，并随着时间的推移维护和改进这些模型。以全球众多MLOps应用课程为基础，9位机器学习专家深入探讨了模型生命周期的五个阶段——开发、预生产、部署、监控和治理，揭示了如何将强大的MLOps流程贯穿始终。 本书将帮助你： ·通过减少整个ML管道和工作流程中的摩擦，实现数据科学的价值。 ·通过再培训、定期调整和全面改造来完善ML模型，以确保长期准确性。 ·设计MLOps生命周期，使用公正、公平、可解释的模型将组织风险降至*低。 ·为管道的部署和更复杂、标准化
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TensorFlow是开源机器学习库。本书将教你如何使用TensorFlow进行复杂数据计算，让你对数据有更深刻的理解。书中循序渐进地讲解了TensorFlow的变量、矩阵和各种数据源等基本概念，深度剖析线性回归、支持向量机、*近邻域、神经网络和自然语言处理等算法，并结合丰富的实例详细讲解情感分析、回归分析、聚类分析、神经网络和深度学习实战等应用。此外，本书还给出了TensorFlow产品级应用的*佳实践和扩展用法，可以帮助你由浅入深地掌握机器学习核心思维，构建起立体完备的机器学习概念体系。 通过阅读本书，你将： 熟悉TensorFlow模块中的基本组件 掌握TensorFlow的线性回归技术 学习SVM算法及其实践 使用神经网络优化模型预测 将NLP和情感分析应用到你的数据中 通过实践掌握CNN和RNN 使用梯度提升随机森林算法进行预测 学习TensorFlow产品化
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机器学习实战 [美] Peter Harrington 著,李锐,李鹏,曲亚东,王 人民邮【正版】 【热销推荐，正版现货，全国三仓就近发货，物流快捷，欢迎选购！】
介绍并实现机器学习的主流算法 面向日常任务的高效实战内容 《机器学习实战》没有从理论角度来揭示机器学习算法背后的数学原理，而是通过“原理简述 问题实例 实际代码 运行效果”来介绍每一个算法。学习计算机的人都知道，计算机是一门实践学科，没有真正实现运行，很难真正理解算法的精髓。这本书的好处就是边学边用，非常适合于急需迈进机器学习领域的人员学习。实际上，即使对于那些对机器学习有所了解的人来说，通过代码实现也能进一步加深对机器学习算法的理解。 《机器学习实战》的代码采用Python语言编写。Python代码简单优雅、易于上手，科学计算软件包众多，已经成为不少大学和研究机构进行计算机教学和科学计算的语言。相信Python编写的机器学习代码也能让读者尽快领略到这门学科的精妙之处。
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AIoT系统开发：基于机器学习和Python深度学习 融合人工智能和物联网两大热点技术，将人工智能的优越方法应用到物联网的构建中，形成更加智能的物联网系统
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用Python编程和实践！数学教科书 机器学习 chatgpt聊天机器人 深度学习中必要的基础知识 人工智能 数学基础书
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TensorFlow 2机器学习实战：聚焦经济金融科研与产业的深度学习模型 横跨两大热点领域，将机器学习的概念应用于解决经济和金融问题。
经典文献导读，提炼机器学习与经济金融交叉学科的重要性及研究重点； 真实案例研究，聚焦经济与金融学课的学术界与产业界应用； 提供大量源码，在代码实战中入门并精通TensorFlow 2
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Python数据科学与机器学习从入门到实践 统计学习方法人工智能书籍 数据科学家实践指南推荐系统实战
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编辑推荐 关于TensorFlow机器学习的快速入门的极好指南。 由浅入深讲解经典核心算法、神经网络、强化学习。 为你提供了机器学习概念的坚实基础，以及使用Python编写TensorFlow的实战经验。 你将通过经典的预测、分类和聚类算法等快速学习掌握基础知识。然后，继续学习具有深度价值的内容：探索深度学习的概念，例如自动编码器、递归神经网络和强化学习等。学习TensorFlow机器学习，你将会准备好将TensorFlow用于自己的机器学习和深度学习应用程序中。
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机器语言众多，为什么学Python? Python是人工智能和机器学习的*编程语言: 1. 拥有众多出色的第三方库，与操作系统完美集成。 2. 提供社区支持，增加了其在数据科学和科学计算中的应用。 3. 是一门理想的集成语言、 胶水 语言,将各种技术绑定在一起。 4. 代码简洁，容易阅读和学习,准入门槛低。 5. 是高级的脚本语言，更适合AI和机器学习。 6. 是功能强大的解释型编程语言，高效率的高层数据结构，能够简单而有效地实现面向对象编程。 7. 良好的可视化选项，提供了一些很好的可视化工具。 8. *重要和*受欢迎的直接原因是，其Numpy和Scipy库能够支持Scikit-Learn这样的项目，这几乎是目前解决机器学习问题所需的标准配置。 《Python编程从数据分析到机器学习实践（微课视频版）》是继《Python编程从零基础到项目实战（微课视频版）》之后的Python编程进阶图书，主要
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Python是一款非常强大、易学易用的数据处理和数据分析工具，而大量第三方软件库的支持，更是使其成为人工智能时代非常重要的编程工具。pandas就是一款非常重要的基于NumPy的Python数据分析软件库，它提供了大量能快速便捷处理数据的函数和方法，提供了高效操作大型数据集的工具，通过pandas和Python，可以顺利完成数据科学、机器学习或日常工作中的几乎所有数据分析任务。本书就利用pandas，结合简单易懂的示例代码，对机器学习和数据科学领域数据预处理的知识和各种预处理方法进行了透彻、全面的讲解。学完本书，你会发现Python之所以在数据处理和分析领域如此强大，pandas是其重要的影响因素之一。 1.用浅显易懂的语言，全面介绍pandas的使用方法和应用技巧。 2.用简洁清晰的代码，结合日常工作中需要处理数据的实际场景，学习pandas的实际用法，掌握解决实
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基础知识 算法原理 经典案例 ，从全连接网络到复杂模型，从数据清洗到翻译模型，一本书轻松搞定Keras。 本书适合读者：人工智能深度学习爱好者、算法工程师、计算机视觉专业相关学生、机器学习深度学习等人工智能化各类从业人员 本书特色： 入门门槛低，内容安排符合学习规律 从搭建环境学起 不同环境下相关软件和工具的下载和安装 深度学习基础理论 *后通过Keras实现深度学习的各类经典应用。由简到难，逐步深入，适合深度学习和机器学习零基础的读者学习。 注重新手友好性，理论结合实践 作者以学生的视角，将自己Keras实际学习过程中的经验进行积累，让新手更容易上手。 在具体介绍过程中给出短小精悍的示例，让读者能边学习边实践，缩短新手与老手之间的差距。 技术面广泛，注意技巧丰富 本书内容涵盖10种Python常用数据结构、5种
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人工智能 第2版 人工智AI自学指南机器学习 学习自然语言处理神经网络技术书籍 程序设计编程教程书 人民邮电出版社 官方正版 出版社直发
人工智能百科全书 易于上手的人工智能自学指南 涵盖机器学习 深度学习 自然语言处理 神经网络 计算机博弈等各种知识 图文详细 讲解细致 配备丰富的教学资源和学习素材
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人工智能时代程序员不可不读深度学习面试宝典，全面收录135道真实算法面试题，直击面试要点，互联网头部企业都在用，浪潮之巅、数学之美作者吴军、动手学深度学习作者李沐、清华大学孙茂松联袂推荐
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