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本书围绕scikit-learn库，详细介绍机器学习模型、算法、应用场景及其案例实现方法，通过对相关算法循序渐进的讲解，带你轻松踏上机器学习之旅。本书采用理论与实践相结合的方式，结合Python3语言的强大功能，以小的编程代价来实现机器学习算法。本书配套PPT课件、案例源码、数据集、开发环境与答疑服务。本书共分13章，

本书以人工智能商业落地、元宇宙的发展、产业治理为背景，通过八章内容系统介绍了人工智能发展的关键技术、应用领域和产业格局：翔实阐述了人工智能的发展过程，构建人工智能技术地图；根据人工智能实际应用现状，对元宇宙进行了介绍，客观反映人工智能领域当前的发展水平；对人工智能的发展趋势、风险与挑战进行展望；对全球人工智能产业链及主

本书从资产定价的核心问题出发，前沿而体系化地讨论了如何通过经济学推理将机器学习方法引入实证和理论资产定价研究之中，从而有效解决机器学习应用在资产定价中所面临的挑战，搭建了研究机器学习与资产定价的桥梁。为提升阅读体验，帮助读者充分理解书中内容，译者王熙教授与石川博士在行文中加入了精彩丰富的译者注，给原著提供必要的背景知识

信息技术的快速发展为用户提供了丰富多样的体验，手机客户商的各类APP、网站、可穿戴设备的界面等对交互设计提出了更高的要求。以计算机为主的现代技术飞速发展，为用户提供了丰富多样的体验，人机交互设计的研究得到了广泛的关注。本书从人机交互的基本概念入手，以用户为中心的设计理念为指导，以交互设计流程（确定项目主题、开展用户研究

本书以营销智能国家新一代人工智能开放创新平台为基础，综合应用人工智能、大数据挖掘、客户关系管理、数据处理和信息识别等技术，从多源异构的海量数据信息开始，以企业高效营销为目标导向，将智能化数据信息的采集、处理、分析、应用纳入企业生产营销环节中，实现中国企业全面的数字化、智能化、技术化的新营销模式。本书内容覆盖营销、营销智

推荐系统是互联网时代极具商业价值的人工智能应用之一，30年来持续受到学术界和工业界的广泛关注。本书作者以一线研发人员的视角和经验，对推荐系统进行总结，尝试从原理与实践两个角度为读者剖析推荐系统。本书首先从原理上介绍各类经典推荐算法及前沿的深度学习推荐算法，然后分析推荐系统领域发展的前沿话题和未来方向，最后结合微软的开源

本书主要内容包括交互设计基础概述，需求的研究和获取方法，交互设计工作方法，视觉、听觉平台上的交互设计方法，以及设计质量控制方法。编者利用十几年设计工作中积累的设计实践经验，将从需求获取开始，一直到测试完成并交付的整个设计工作流程和细节以实际案例的方式一一进行细致的讲述。本书适合作为高等职业院校交互设计/计算机技术类相关

曾经，意念控制被认为是痴人说梦；如今，它早已变得轻轻松松，甚至连老鼠和猪都能用意念玩转游戏。曾经，“读心术”被认为是骗人把戏；如今，它早已变成现实，只需扫描你的脑电图，便可一眼看穿你的情绪和部分心思。曾经，人是人，机是机，人机彼此相分离；如今，人即是机，机即是人，小小脑机接口就让你与机器密不可分。其实，这些都还不是最玄

本书从教学和应用的角度出发，引入大量典型实例。实例丰富、循序渐进、由浅入深从难度上分为验证性、设计性和综合性三种类型，更好地帮助学习者分层次使用和掌握自动控制原理技术。每章均有适当的习题，教材末给出了部分习题解答。本书可作为普通高等院校自动化及其相关专业如电气工程及其自动化、测控、通信工程、电子信息工程、人工智能、电子