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人工智能方兴未艾，机器学习算法作为实现人工智能最重要的技术之一，引起了无数相关从业者的兴趣。本书详细介绍了机器学习算法的理论基础和高级实践案例，理论部分介绍了机器学习项目体系搭建路径，包括业务场景拆解、特征工程、模型评估和选型、模型优化；实践部分介绍了业界常见的业务场景，包括计算广告、供需预测、智能营销、动态定价。随书

在很长一段时间里，人类是地球上唯一会使用符号的生物。现在，计算机越来越智能，人类有了使用符号的伙伴。而要了解人工智能，就必须了解人工智能奠基人和科学家。本书作者帕梅拉·麦考黛克回忆了自己从20世纪60年代初识人工智能到21世纪深切体验人工智能对我们生活产生的影响，记述了这一过程中对人工智能形成和发展做出举

本书使用PyTorch2.0作为学习大模型的基本框架,以ChatGLM为例详细讲解大模型的基本理论、算法、程序实现、应用实战以及微调技术,为读者揭示大模型开发技术。本书共18章,内容包括人工智能与大模型、PyTorch2.0深度学习环境搭建、从零开始学习PyTorch2.0、深度学习基础算法详解、基于PyTorch卷积

本书以项目实践作为主线，结合必需的理论知识，以任务的形式进行内容设计，每个任务都包含任务描述及任务实施的步骤，读者按照实施步骤进行操作就可以完成相应的学习任务，从而不断提升项目实践能力。本书主要内容涉及机器学习的基础知识，模型评估与选择，回归、分类、聚类等机器学习算法，数据挖掘的基础知识，数据分析与应用，以及通过用户行

航空航天、智能制造及船舶动力定位等复杂系统中均含有大量来源不同、类型各异的干扰，上述干扰统称为多源异质干扰，带有此类干扰的系统称为多源异质干扰系统。现有的抗干扰控制方法大多针对单一干扰或将多源异质干扰整合为单一等价干扰，对干扰的来源、途径和类型及对系统的影响机理等特征信息提取与分析不足。鉴于此，本书针对带有多源异质干扰

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“人工智能超入门丛书”致力于面向人工智能各技术方向零基础的读者，内容涉及数据素养、机器学习、视觉感知、情感分析、搜索算法、强化学习、知识图谱、专家系统等方向，体系完整、内容简洁、文字通俗，综合介绍人工智能相关知识，并辅以程序代码解决问题，使得零基础的读者快速入门。《知识工程：人工智能如何学贯古今》是“人工智能超入门丛书

本书讲解了搜索算法的相关知识，内容包括算法问题中涉及的基本数据结构和复杂度分析，及状态空间、树、图等较复杂的数据结构；同时，通过相关实例，讲解了各类搜索方法及线性规划与非线性规划；也重点解读了组合优化问题和群智能算法。全书内容包含了搜索算法所能用到的核心方法和技术，另附三个附录，分别讲解了类与继承以及博弈基础等。