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周彤 王崴皓 极简学习工作室
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机器学习与社会科学应用
作者:郭峰 出版:上海财经大学出版社 日期:2024-06-01 本书是“新文科·新投资系列”的一本。本教材将主要介绍机器学习的基本原理,以及它们在社会科学中的应用。本书的定位是面向熟悉计量经济学、因果识别理论,但不熟悉机器学习的社会科学研究者。因此本书将更加侧重于以浅显直白的语言介绍机器学习的基本原理,并以文献综述、案例详解等方式,介绍机器学习各个算法在社会科学实证研究中的代表性应 ... |
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应用力学学习指导(第2版)
作者:孔七一 出版:人民交通出版社 日期:2024-08-01 本书是“十四五”职业教育国家规划教材《应用力学》(第4版)(孔七一主编,ISBN 978-7-114-19474-0)(以下称为主教材)的配套用书。主要介绍应用力学中的基本理论、学习方法、习题解答和解题技巧。本书内容包括导论和十个课题,后者与主教材的十个学习课题相对应。每个课题由五部分组成内容:学习目标进一步明确了知识 ... |
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机器学习应用基础
作者:曹维 出版:高等教育出版社 日期:2024-10-01 本书从属于深圳信息职业技术学院等高职院校与腾讯集团共同编写的高等职业教育人工智能技术与服务专业校企“双元”合作系列教材。机器学习是人工智能技术的重要基础,本书介绍了机器学习的基础概念,Python工具包的使用,机器学习的工作流程,涵盖数据收集与预处理,回归、分类、聚类等经典模型构建,模型评估和优化,模型部署等内容。此外 ... |
詳情>> | 售價:NT$ 180 ![]() |
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设计深度学习系统
作者:[美]王迟 [美]司徒杰鹏 出版:机械工业出版社 日期:2025-01-01 本书主要从软件开发者的角度探讨如何构建和设计深度学习系统。作者首先描述一个典型的深度学习系统的整体,包括其主要组件以及它们之间的连接方式,然后在各个单独的章节中深入探讨这些主要组件。对于具体介绍的章节,会在开始时讨论需求,接着介绍设计原则和示例服务/代码,并评估开源解决方案。通过阅读本书,读者将能够了解深度学习系统的工 ... |
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解析深度学习(第2版)
作者:魏秀参 出版:电子工业出版社 日期:2025-01-01 深度学习是一种以人工神经网络等为架构,对数据资料进行表示学习的算法,它是计算机科学及人工智能的重要分支,其代表性成果如卷积神经网络、循环神经网络等作为信息产业与工业互联网等行业的主流工具性技术已被成功应用于诸多现实场景.本书作为一本面向中文读者的深度学习教科书,从“理论与实践相结合”的角度立意,贯彻“知行合一”的教育理 ... |
詳情>> | 售價:NT$ 658 ![]() |
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演化机器学习(第2版)
作者:徐华 出版:清华大学出版社 日期:2025-03-01 本书针对基于演化的机器学习的一些关键问题进行深入探索。全书共20章,分为3篇。 上篇为第1~6章,探索了深度改进的分布估计算法,提出了基于共轭先验分布的两层分布估计算法、带有链接学习的量子演化算法和问题规模自适应的基于分解的多目标分布估计算法。中篇为第7~13章,针对学习分类器与特征选择方法,重点研究两者的融合策略, ... |
詳情>> | 售價:NT$ 352 ![]() |
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机器学习贝叶斯优化
作者:[美]阮泉[Quan Nguyen]著 殷海英 译 出版:清华大学出版社 日期:2025-04-01 在机器学习领域,优化的核心目标是用最少的计算资源获取最准确的预测结果——无论是规划最短配送路线、确定最优定价策略,还是生成最精准的推荐。当传统方法因效率低下或成本过高而显得力不从心时,贝叶斯优化可以利用概率论的知识,为高效调优机器学习函数、算法及超参数提供革命性的解决方案。 《机器学习贝叶斯优化》一书将教你如何运用贝 ... |
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妇产科护理学习指导
作者:闫瑞霞,韦秀宜 出版:人民卫生出版社 日期:2025-01-01 本配套教材内容包括学习指导和护考训练两部分,按照主教材章的顺序进行编排。学习指导包括学习小结与重点难点解析,护考训练包括护考练习题、参考答案及解析。学习小结是对章内容的概括总结,简明扼要的阐述重点难点。重点难点解析包括章重点内容和护考要点。护考练习题按护考题型编写,要求能够涵盖章重点内容和护考要点,各章末附参考答案及案 ... |
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机器学习基础与方法
作者:李学龙,聂飞平,王靖宇 出版:科学出版社 日期:2025-06-01 《机器学习基础与方法》聚焦人工智能领域中机器学习的基础理论与方法,通过严谨的数学推导和可解释性分析,帮助读者理解常用方法的理论内涵与实现细节。《机器学习基础与方法》共8章,第1章简要讲解机器学习的基本概念与发展脉络;第2章和第3章介绍所需的数学基础与优化基础;第4章介绍数据基础理论方面的知识;第5~8章分类探讨**机器 ... |
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机器学习及其应用
作者:刘佳琦 出版:电子工业出版社 日期:2025-07-01 机器学习作为人工智能的一个分支,它涵盖了利用技术使计算机能够从数据中识别问题并将其应用于人工智能程序的方法。本书是机器学习领域的入门教材,系统、详细地讲述机器学习的主要方法与理论,阐明算法的运行过程,并紧密结合企业实践与应用,根据企业实际需求设计算法案例。本书共11章,分别介绍机器学习基本概念、决策树、K近邻算法、支持 ... |
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机器学习与商务决策
作者:刘军、李大芳 出版:清华大学出版社 日期:2025-04-01 ”本书是作者多年在人工智能领域中运用机器学习实战经验的理解、归纳和总结,旨在将机器学习理论与商务决策实践相结合,以较小的编程代价实现商务决策应用。本书共分7章,内容包括回归模型、分类模型、集体学习、无监督学习、神经网络等模型和算法的概念及原理。为了帮助读者更好地运用机器学习解决商业决策中出现的问题,本书选择Kaggle ... |
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强化学习
作者:[美]菲尔·温德尔博士[Phil Winder, Ph.D. 出版:中国电力出版社 日期:2023-03-01 本书作者创办了自己名字命名的研究型公司,本书涵盖了从基本的构建模块到最z先进的实践。通过本书,你将探索强化学习的当前状态、关注工业应用、学习大量算法,本书还有专门章节介绍如何将强化学习的解决方案部署到生产环节。这并不是一本随用随翻的工具书,书中包含很多数学知识,并期望读者是熟悉机器学习的。 本书的主要内容有:学习强化 ... |
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深度学习
作者:文龙、李新宇 出版:清华大学出版社 日期:2022-08-01 深度学习已经广泛的应用到智能制造的各个方面。本书以智能制造为背景,分别介绍了深度学习在故障诊断、表面缺陷预测、健康状态评估等方面的工作。本书的内容不仅涵盖了深度学习的基本概念和理论,更多的介绍了常见的深度学习模型及其实现方式,以通俗易懂的方式,为读者呈现出深度学习的核心内容。突出为智能制造专业服务的主线,在案例的选取上 ... |
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机器学习
作者:胡清华 杨柳 出版:高等教育出版社 日期:2024-04-01 本书是新一代人工智能实践系列教材之一,共分为9章,第1章为引论,第2-7章介绍有监督学习算法,包括感知机、Logistics回归、支持向量机、神经网络决策树以及贝叶斯模型。第8章介绍无监督学习算法,第9章讨论数据的表示和特征降维。本书可作为人工智能专业、智能科学与技术专业以及计算机类相关专业的本科生及研究生学习机器学习 ... |
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深度学习
作者:杜金柱,王志刚 出版:科学出版社 日期:2022-06-01 《深度学习》兼顾统计知识的基础性和系统性,系统介绍深度学习基础知识和建模技术。《深度学习》共包括7章,第1章介绍机器学习、人工智能和深度学习发展历程及相关概念;第2章介绍深度学习的理论知识,如张量、梯度、损失函数、激活函数、反向传播等;第3章介绍基础神经网络在二分类数据、多分类数据和连续数据上的实例构建;第4章介绍神经 ... |
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对偶学习
作者:秦涛 出版:机械工业出版社 日期:2022-07-01 本书系统全面地阐述了对偶学习,可以帮助相关研究人员和从业者更好地了解该领域的前沿技术。全书分为五部分。第一部分简要介绍机器学习和深度学习的基础知识。第二部分以机器翻译、图像翻译、语音处理及其他自然语言处理/计算机视觉任务为例,详细介绍了基于对偶重构准则的算法。算法包括对偶半监督学习、对偶无监督学习、多智能体对偶学习等。 ... |
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机器学习
作者:肖汉光 夏清玲 主编 黄同愿 刘智 李艳梅 王海琨 邹洋杨 出版:清华大学出版社 日期:2023-07-01 《机器学习》系统介绍机器学习的理论、模型和算法实现,主要内容包括机器学习实验环境的搭建、数据清洗、模型评估、监督学习的分类和回归问题、非监督学习的聚类和降维等理论介绍和底层算法实现。本书涵盖了K近邻算法、决策树、支持向量机、BP神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、集成学习、Kmeans聚类、模糊聚类、主成分分析、独 ... |
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行星科学的机器学习
作者:[德]乔恩·赫尔伯特[Joern Helbert] 出版:中国宇航出版社 日期:2024-09-01 《行星科学的机器学习》是一本横跨行星科学、机器学习、人工智能、软件分析、工程实践等多个领域的专著,主要介绍了多年来对机器学习理论用于行星科学探测的理解,通过深入浅出的理论阐述,利用索取行星公开数据的工具,对行星探测、着陆车等方面的典型实例进行详细分析,较为全面地介绍了机器学习方法在行星科学中的理论分析、工具应用与实例分 ... |
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应用统计学学习指导
作者:贾祥 出版:科学出版社 日期:2025-07-01 本书为科学出版社”十四五”普通高等教育本科规划教材《应用统计学》(武小悦、刘琦、贾祥、吴昕阳编著)配套的学习指导书,主要内容包括绪论、描述性统计、抽样与估计、统计调查、假设检验、方差分析与试验设计、回归分析、主成分分析与因子分析、判别分析与聚类分析、时间序列分析、指数各章节的学习指导、习题和习题参考答案,以及大部分章节 ... |
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图机器学习
作者:[美]克劳迪奥·斯塔迈尔 等著 马京京 译 出版:清华大学出版社 日期:2022-06-01 《图机器学习》详细阐述了与图机器学习相关的基本解决方案,主要包括图的基础知识、图机器学习概述、无监督图学习、有监督图学习、使用图机器学习技术解决问题、社交网络图、使用图进行文本分析和自然语言处理、信用卡交易的图分析、构建数据驱动的图应用程序和图的新趋势等内容。此外,本书还提供了相应的示例、代码,以帮助读者进一步理解相关 ... |
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