本教材是一个机器学习工具箱，适用于计算机科学专业本科四年级或研究生一年级的学生。本书为那些想要使用机器学习过程来完成任务的人提供了许多主题，强调使用现有的工具和包，而不是自己重新编写代码。本书适用于从头至尾的讲授或阅读，不同的讲师或读者有不同的需求。

内容简介本书围绕机器学习算法中涉及的概率统计知识展开介绍，沿着概率思想、变量分布、参数估计、随机过程和统计推断的知识主线进行讲解，结合数学的本质内涵，用浅显易懂的语言讲透深刻的数学思想，帮助读者构建理论体系。同时，作者在讲解的过程中注重应用场景的延伸，并利用Python工具无缝对接工程应用，帮助读者学以致用。?全书共5

本书通过讲解监督学习的两大支柱——回归和分类——将机器学习纳入统一视角展开讨论。书中首先讨论基础知识，包括均方、*小二乘和*大似然方法、岭回归、贝叶斯决策理论分类、逻辑回归和决策树。然后介绍新近的技术，包括稀疏建模方法，再生核希尔伯特空间中的学习、支持向量机中的学习、关注EM算法的贝叶斯推理及其近似推理变分版本、蒙特卡

据联合国预测，2050年全球将达到100亿人口。本书认为，地球养活100亿人口是一个巨大的挑战，人类将面临“FEW”困境。“FEW”是食物(Food)、能源(Energy)、水(Water)三个英文单词的首字母缩写，是人类生存与发展不可或缺的基础性资源。然而，随着地球上人口的增长，食物安全、淡水资源短缺、化石能源枯竭等

语言智能处理一直是人工智能领域的重要研究方向之一。本书按照研究历程与现状、关键技术与方法、发展趋势与展望的基本脉络，重点介绍了语言智能处理中的语言模型与知识表示、语言分析技术、语言情感分类、自然语言生成技术、自动问答与人机对话、机器翻译、信息检索与信息推荐等主题。本书所描述的内容涉及人们日常生活中的真实应用场景，理论与

本书对于机器学习的核心方法，进行了深入而详细的介绍，并特别关注各学科*常用的算法。*特色在于力图以生动的语言、较多的插图与大量的实例来直观地解释机器学习的原理。同时，结合流行的R语言，及时地介绍相应的软件操作与经典案例，为读者提供一站式服务。本书还提供详尽的数学推导，尽量避免跳跃，并辅以直观的文字解释。对于看似复杂的机

《写给新手的深度学习——用Python学习神经网络和反向传播》一书以Python为基础，不借助TensorFlow、PyTorch等任何框架，以浅显易懂的语言，结合大量图示，对机器学习、深度学习、AI相关技术中的通用技能进行了解说。主要内容包括深度学习的概念，Python基础，深度学习必备数学知识，神经网络的结构及编程

本书分为“基础篇”与“应用篇”两部分，共16章。“基础篇”从人工智能背景、机器学习与深度学习的发展开始介绍，通俗易懂地讲解深度学习的相关术语与算法，详细介绍了多种操作系统中实验环境的安装部署。“应用篇”从简单的视觉入门基础MNIST手写数字识别、CIFAR一10照片图像物体识别等入手，到复杂的多层感知器预测泰坦尼克号上

《人工智能导论（第5版）》是一本基础性强、可读性好、适合讲授的人工智能教材。作者希望读者通过学习该书，能够掌握人工智能的基本知识，并能了解人工智能研究的一些前沿内容，为进一步学习人工智能理论与应用奠定基础。全书共11章。第1章绪论；第2章知识表示与知识图谱；第3章确定性推理方法；第4章不确定性推理方法；第5章搜索求解策

算法是人工智能技术的核心，大自然是人工智能算法的重要灵感来源。本书介绍了受到基因、鸟类、蚂蚁、细胞和树影响的算法，这些算法为多种类型的人工智能场景提供了实际解决方法。全书共10章，涉及种群、交叉和突变、遗传算法、物种形成、粒子群优化、蚁群优化、细胞自动机、人工生命和建模等问题。书中所有算法均配以具体的数值计算来进行讲解