作为一名开发人员，您总是需要留心并做好准备以应对即将发生的事情，同时还要关注当前趋势。那么，有什么比学习现在和未来这两个世界的完美结合更好呢？人工智能（AI）被广泛认为是继移动之后的下一个大产业，而谷歌的TensorFlow是*的开源机器学习框架，也是人工智能热门的分支。这《TensorFlow智能移动项目（影印版英文

PyTorch是Facebook于2017年初在机器学习和科学计算工具Torch的基础上，针对Python语言发布的一个全新的机器学习工具包，一经推出便受到了业界的广泛关注和讨论，目前已经成为机器学习从业人员的研发工具。 《PyTorch深度学习》是使用PyTorch构建神经网络模型的实用指南，内容分为9章，包括PyT

本书介绍大量特征工程技术，阐明特征工程的基本原则。主要内容包括：机器学习流程中 的基本概念，数值型数据的基础特征工程，自然文本的特征工程，词频-逆文档频率，高效的分类变量编码技术，主成分分析，模型堆叠，图像处理，等等。

Python、TensorFlow、神经网络和深度学习因人工智能的流行而成为当下IT领域的热门关键词。本书首先介绍了Python及其常用库Numpy、Matplotlib和Scipy的基本使用方法；其次介绍了TensorFlow的基本知识及使用方法；然后介绍了神经网络的基础知识以及神经网络基本应用——感知机、线性回归与

探索人工智能Ⅱ· 交叉应用

“理解未来系列”一套共7本，本书是其中之一。“理解未来”是未来论坛每月举办的免费大型科普讲座，它邀请知名科学家用通俗的语言解读*激动人心的科学进展，旨在传播科学知识，提高大众对科学的认知。本套丛书是精选的部分现场讲座的文字整理，然后按照不同学科归类分册。

本书是“达人迷”经典系列中关于机器学习的一本。本书内容分为6个部分,共计23章,由浅入深地讲解机器学习的基础知识,本书使用的语言--Python和R,必备数学知识,处理数据的常用工具,机器学习的应用以及常见的学习包、模型等6个方面,以帮助读者了解并掌握机器学习的相关知识、并能将其应用于自己的工作中。

本书是面向Java开发工程师岗位开设的一门专业课。Java开发是一项实践性非常强的技术，本书要求阅读者能够熟悉Java面向对象的编程思想、JavaEE技术、Redis、Mongodb和Mysql数据库以及各种开源框架。本教材面向教育，对接行业，融入了当前物联网行业、企业中主流的物联网云平台开发技术，体现生产、服务中的真

本书内容包括：研究特征提取与特征工程过程、评估线性回归的性能和误差估计、使用不同类型的算法构建数据模型并理解其工作原理、调整支持向量机(SVM)的参数、探讨自然语言处理(NLP)和推荐系统的概念、从头开始创建一个机器学习架构。

创新高端科技资源科普化的创作模式，组建由"前沿科技工作者"+"有科研背景的科普创作者"组成的"1+1"合作模式，将最前沿的科技成果用通俗、拟人的创作模式文字化，形成相关图书产品。通过生动的介绍重点阐述这六家国家实验室的研究对我们今后未来多方面的影响，同时介绍一些科研工作者的科学精神，从而激发读者对科技创新的理解和参与感