因果论:模型 推理和推断(原书第2版) 图灵奖获得者、贝叶斯网络奠基人、美国国家科学院院士、结构因果图的创始人朱迪亚·珀尔因果论代表作
从 大数据时代和机器学习热潮 到 第二次因果革命 从以数据为中心到数据理解的转变不仅涉及技术上的转变,还意味着更加深刻的范式转换。 因果关系理论与现有机器学习系统的结合,已经开拓了机器学习领域的新思想和新途径。 第二次因果革命即将到来? 因果推断会是下一个AI热潮吗? 一场席卷各个研究领域的 因果革命 正在发生, 涉及领域:统计学、基因学、社会科学、经济学、人口学、医疗健康科学、心理学、计算机科学、人工智能科学 本书第1版曾获2001年拉卡托斯奖,作者朱迪亚 珀尔是2011年图灵奖得主。本书的出版将有利于中国的广大学者、学生和各领域研究人员了解和掌握因果模型、推理和推断相关的内容,在相关领域做出优异的成果。
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OpenCV是用于构建计算机视觉应用程序的一个开源库。本书将全面介绍新发布的OpenCV 4版本所提供的大量新特性和平台改进。 首先,你将了解OpenCV 4的新特性并安装OpenCV 4来构建计算机视觉应用程序。然后,你将探索机器学习的基础知识,学习设计用于图像处理的各种算法,循序渐进地掌握监督学习和无监督学习,并将获得使用Python中的scikit-learn开发各种机器学习应用程序的实践经验。接着,你将学习决策树、支持向量机(SVM)、贝叶斯学习等各种机器学习算法,以及如何将这些算法应用于目标检测等计算机视觉操作。之后,你将深入研究深度学习和集成学习,并探索它们在现实世界中的应用,如手写数字分类和手势识别等。*后,你将学习用于构建图像处理系统的英特尔OpenVINO工具包。 学习完本书,你将掌握使用OpenCV 4构建智能计算机视觉应用程序所需要的机器学习
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基于深度学习的自然语言处理 关于基于深度学习的自然语言处理的基础知识大全,内容全面且新颖,讲解专业且规范,是走上精通深度学习与自然语言处理之路的优秀范本。
读者对象:1、希望全面回顾自然语言处理领域的深度学习基础知识的数据科学家和工程师;2、对自然语言处理领域的深度学习感兴趣的新生代IT人员;3、从初级到高级的各级学生、教师、研究人员;4、其他对自然语言处理领域的深度学习感兴趣的人员。 本书首先介绍自然语言处理领域的基本构件,接着介绍使用*的神经网络模型可以解决的问题。深入研究各种神经网络架构及其特定的应用领域将有助于你理解如何选择*模型来满足你的需求。随着学习的深入,你将学到卷积神经网络、循环神经网络、递归神经网络以及长短期记忆网络。在后面的章节中,你将能够使用自然语言处理技术(如注意力机制模型和集束搜索)开发应用程序。学完本书,你不仅能具备自然语言处理的基础知识,还能选择绝佳的文本预处理和神经网络模型来解决一些自然语言处理的问题。
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机器学习即服务:将Python机器学习创意快速转变为云端Web应用程序 谷歌云和Salesforce*合作伙伴SpringML数据科学副总裁领衔撰写,讲述如何将机器学习创意快速转变为云端应用程序。
1 )将机器学习、统计、通过 Web 应用程序进行原型设计三种不同的知识组合在一起,并与云服务提供商合作。 2 )提供一个简单的、云相关的、技术无限的指南,帮助你尽可能快地将 Python 建模工作推广到世界各地。 3 )讨论了在 Web 上快速进行统计和建模工作原型设计的艺术。 4 )可以在 Jupyter Notebook 和代码存储库 GitHub 获取本书代码,方便读者动手验证和自定义实践。
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近年来,随着计算机处理能力和性能的显著提升,计算机视觉领域也得到极大推动,越来越多的算法被引入来更有效地执行计算机视觉任务。本书从基础开始,循序渐进,通过实例介绍每个算法,适合所有对计算机视觉领域感兴趣并希望在实际工作中使用计算机视觉算法的人入门。 首先,你将了解计算机视觉开发所需的工具及其安装和配置,接着你将探索OpenCV框架及其强大的库和函数集。从*简单的图像修改、滤镜和变换开始,你将逐步掌握各种算法知识,直到能执行更复杂的任务,例如,使用深度学习算法进行实时对象检测。 本书涵盖以下内容: 机器学习和人工智能算法。 读取、写入以及处理图像和视频。 执行数学、矩阵和其他类型的图像数据操作。 从反向投影图像创建和使用直方图。 检测运动、提取前景和追踪对象。 使用一组特征检测器算法提
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面向自然语言处理的深度学习:用Python创建神经网络 用Python创建神经网络
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物联网渗透测试 从渗透测试的视角全方位阐释物联网设备安全实践;涵盖物联网渗透测试各种常用技术、工具和实践
今天,IoT已经成为信息产业的主要发展方向,市场上出现了大量IoT设备,但是人们对如何保障这些IoT设备的安全知之甚少。对于从事网络安全研究或技术工作以及从事渗透测试工作的读者,本书将帮助你了解如何对IoT设备开展渗透测试并进行安全加固。 本书依据针对IoT设备开展渗透测试的各个攻击面,为读者提供保护IoT中的智能设备的实践经验。本书首先介绍如何分析IoT设备架构并挖掘设备漏洞,然后聚焦于开展IoT设备渗透测试所需要的各种技术,帮助读者了解如何开展IoT设备漏洞利用,以及如何挖掘IoT设备固件漏洞。在此基础上,讲解如何保障IoT设备的安全。本书还以ZigBee和Z-Wave等协议为例,介绍基于软件定义和无线电的IoT渗透测试方法等高级硬件渗透测试技术。*后,本书介绍了如何采用新型以及较为特殊的渗透技术针对不同的IoT设备(包括连接至云上的智能
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