本书讨论了机器学习的基本问题和基本算法。从方便学习的目的出发，本书主要以聚类任务、回归任务、分类任务、标注任务、概率模型、神经网络模型、深度学习模型七个主题对相关内容进行组织。前四个主题以机器学习的四个主要任务为核心讨论相关算法及基础知识。概率类模型和神经网络类模型可以完成聚类、回归、分类和标注等多类任务，但它们各有自

身处AI（人工智能）世界，人类所有生活领域都面临着一场巨大变革。人工智能的未来发展将走向何处？我们必须对什么情况做好心理准备？什么是与现实无关的、仅仅被渲染突出的幻境？智能机器在多大程度上构成一种威胁？将来我们与智能机器还有什么区别？本书的每个章节都以一幕科幻剧作为开场，巧妙地回答了人类对无处不在的AI世界中，有关宇宙

这是一本以漫画形式来展现深奥理论的科普书。本书以卡通人物形象为主人公，通过讲故事的形式串接内容，以多格漫画进行展现，带领大家走入神奇的人工智能世界。从印象篇、历史篇、概念篇、技术篇、应用篇、安全篇、未来篇、启示篇多维视角全方位地探索人工智能的神奇与奥妙。人工智能本质上是一个复杂、动态、关联、深奥的知识体系，是用数学方程

目前，市场上的机器学习算法和深度学习算法相关入门书籍大都过于理论化和数学化，提高了学习门槛，使得不具有相关专业背景的读者望而却步；或是过于偏重实操，对于算法原理过于简略，使得读者无法形成对算法原理和可应用场景的基本认识。本书共分为上下两篇，共18章：其中第一篇为经典机器学习模型部分，主要讲解了常用的机器学习经典模型。第

内容介绍 这是一部讲解如何基于机器学习技术实现数据缺失值填补的专著，与传统的基于统计学的缺失值填补方法相比，效率上得到了较大的提升。作者基于多年的研究和实践成果，创新性地提出了基于神经网络的缺失值填补方法和基于TS模型的缺失值填补方法。 全书共8章，可分为4个部分。 第壹部分（第1~3章）：首先介绍缺失值填补领域

本教材编写理念先进、重在应用，主要内容包括初探人工智能、认知人工智能的基础支撑、认知人工智能的应用技术、探索人工智能的行业应用四个项目。本教材通过文字、视频、动态图和实训平台等多种形式，立体、多角度地呈现内容，构成一个教与学的互动系统，让学习资源交互、联动起来。本教材可作为职业院校计算机公共课、信息技术公共基础课程的教

本书共分8章，内容包括：人工智能概述、确定性知识系统、不确定性知识系统、智能搜索技术、机器学习、人工神经网络与深度学习、群体智能与分布智能、语言智能与决策智能。

本书是依据教育部**颁布的《高等职业学校专业教学标准》中对本课程的教学要求编写而成的。本书主要内容包括：走近人工智能、初识Python、让机器认识你、机器怎么学习、让机器听你指挥、走进人工智能等。本书试图突破人工智能算法难以理解的难点，通过具象化的小项目实现做中学、做中教，强调人工智能技术的应用。为方便教学，本书配套有

《人工智能：机器学习与神经网络》以人工智能实现算法为视角，系统阐述机器学习与人工神经网络这两个彼此紧密联系的人工智能实现途径中的主要问题与解决方法。对于机器学习，在深入理解机器学习任务与关键问题的基础上，探讨监督学习、非监督学习、半监督学习、强化学习这四大类归纳学习问题的本质特性及其解决方案，同时论述作为归纳学习基础的

本书主要内容包括人工智能概述、知识表示和知识图谱、机器学习、人工神经网络与深度学习、智能识别、自然语言处理、专家系统、智能体与智能机器人、Python语言、人工智能案例设计与实现。