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深入浅出AI算法：基础概览

零样本图像分类主要解决在标记训练样本不足以涵盖所有对象类的情况下，如何对未知新模式进行正确分类的问题，近年来已逐渐成为机器学习领域的研究热点之一。利用可见类训练样本学习到的分类器对新出现的对象类进行分类识别是非常困难的学习任务。《零样本图像分类》针对零样本图像分类问题从属性角度入手，基于深度学习及知识挖掘、属性自适应、

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近年来人工智能技术蓬勃发展，人工智能正在改变我们的生活。为了让读者在不需要掌握太多数学 和计算机科学知识的情况下，能够快速上手，使用Python语言实现常用的机器学习算法，并解决一些实际的问题，我们策划并出版本书。 本书共14章，内容涵盖基本的机器学习概念和环境搭建，目前各个领域中的热门算法，以及数据预处理、模型评估和

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近年来，人工智能发展非常迅速，在可以预见的未来，它必然会强烈冲击并深刻变革人类既有的生活模式。实际上，除技术问题外，人工智能的逻辑基础和伦理基础与哲学之间的关系也十分密切。有鉴于此，本书从与人工智能紧密相关的哲学问题入手，关注如下话题：强人工智能是否可能；近代唯理论和经验论争论对于人工智能的影响；苏联、日本及欧盟在人工

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随着时代的发展、计算机硬件性能的提升与大数据技术的进步,深度学习在理论上不断创新,尤其在商业场景应用中取得重要成果,使得人工智能又一次进入黄金发展时期,“深度学习时代”已经来临!本书将带领读者了解深度学习技术的理论及应用情况。全书共10章,分3部分。第1部分,即第1-第4章,主要介绍人工智能与神经网络的基础知识,以及深

物联网应用具有"赋予物体以智能"和"使物体提供信息"两个特征，从而使人与物、物与物之间的互动成为可能。但是，由于这些互动对价值共创的作用机理尚不清楚，导致无法进行物联网应用下的商业模式创新，从而限制了物联网应用的发展。因此，本书将：（1）搜集大量互联网时代下的价值共创案例（特别是物联网应用），使用价值网络分析方法解构这

本书主要内容包括普通最小二乘法回归、岭回归、Lasso回归、弹性网络回归、正交匹配追踪回归、贝叶斯回归、广义线性回归、随机梯度下降回归、被动攻击回归、鲁棒回归、多项式回归、支持向量机回归、核岭回归、最近邻回归、高斯过程回归、决策树、神经网络模型、保序回归、岭分类、逻辑回归分类、随机梯度下降分类、感知机、被动攻击分类、支

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