周志华老师的《机器学习》（俗称“西瓜书”）是机器学习领域的经典入门教材之一。本书（俗称“南瓜书”）基于Datawhale成员自学“西瓜书”时记下的笔记编著而成，旨在对“西瓜书”中重难点公式加以解析，以及对部分公式补充具体的推导细节。 全书共16章，与“西瓜书”章节、公式对应，每个公式的推导和解析都以本科数学基础的视角

本书以数据驱动的数学问题研究为核心，是一部由研究工作构成的原创著作。全书共分7章，按三个模块划分：第一个模块是研究背景和框架介绍，即第1章绪论，这是本书主题内容的一个导论；第二个模块是粒度空间的基础理论及模型，由第2～5章组成，其中涉及粒度空间的基本理论，结构聚类特征与融合，以及聚类结构分析理论等研究；第三个模块是粒度

知识图谱的发展历史源远流长，从经典人工智能的核心命题——知识工程，到互联网时代的语义Web，再到当下很多领域构建的数千亿级别的现代知识图谱。知识图谱兼具人工智能、大数据和互联网的多重技术基因，是知识表示、表示学习、自然语言处理、图数据库和图计算等多个领域技术的综合集成。本书全面覆盖了知识图谱的表示、存储、获取、推理、融

演化学习作为机器学习中解决复杂优化问题的重要方法，此前一直因为理论支撑不足未得到应有重视。本书将介绍作者团队近几年在演化学习理论和算法方面取得的重要进展，弥补上述缺憾。本书内容主要分四部分，第一部分简要介绍演化学习基础知识；第二部分讲述演化算法中用于分析运行时和近似性能的通用理论工具；第三部分讲解关于演化优化中主要因素

本书从概念和数学原理上对人工智能所涉及的数据处理常用算法、图像识别、语音识别、自然语言处理、深度学习几个主要方面进行了阐述，并以Python为主要工具进行了相应的编程实践，以使读者对人工智能相关技术有更直观和深入的理解。此外，本书也用几个独立的章节从原理和实践上介绍了量子计算、区块链技术、并行计算、增强现实等与人工智能

机器学习是计算机科学与人工智能的重要分支领域.本书作为该领域的入门教材，在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面.全书共16章，大致分为3个部分：第1部分（第1～3章）介绍机器学习的基础知识；第2部分（第4～10章）讨论一些经典而常用的机器学习方法（决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度

本书主要内容包括机器学习介绍，NumPy、Pandas、SciPy库、Matplotlib（可视化）四个基础模块，Scikit-learn算法、模型、拟合、过拟合、欠拟合、模型性能度量指标、数据标准化、非线性转换、离散化，以及特征抽取和降维的各种方法，包括特征哈希、文本特征抽取、特征聚合等。全书通过实用范例和图解形式讲

大部分TensorFlow教材应用案例少，理论讲解比较概括，学生数学基础薄弱，对人工神经网络较难入门。本教材介绍TensorFlow的发展和特点后，通过案例详细介绍TensorFlow的使用，着重细致地讲解学生学习中遇到的难点，比如张量的形状、卷积、池化、交叉熵等。通过案例让学生逐层递进地掌握TensorFlow，最后

场景化机器学习

《人工智能简史》全面讲述人工智能的发展史，几乎覆盖人工智能学科的所有领域，包括人工智能的起源、自动定理证明、专家系统、神经网络、自然语言处理、遗传算法、深度学习、强化学习、超级智能、哲学问题和未来趋势等，以宏阔的视野和生动的语言，对人工智能进行了全面回顾和深度点评。 第2版中每章都有新增内容，并增加了全新的第13章，