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[美]赛茨，[美]格伦 著，仁脉学习技术研究中心 译
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数据挖掘与机器学习
『简体书』 作者：徐雪琪、徐蔼婷 出版：清华大学出版社 日期：2024-12-01 《数据挖掘与机器学习》以应用为导向介绍数据挖掘与机器学习相关理论与方法，包括概述、数据与数据平台、数据预处理与特征工程、关联分析、决策树、集成学习、贝叶斯分类、神经网络与深度学习等相关理论及经典算法，以及相关实践案例。本书所有案例均通过R或Python实现，同时包含详细的分析过程和可视化内容。本书可 ... |
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强化学习的数学原理（英文版）
『简体书』 作者：赵世钰 出版：清华大学出版社 日期：2024-07-01 本书从强化学习最基本的概念开始介绍， 将介绍基础的分析工具， 包括贝尔曼公式和贝尔曼最 优公式， 然后推广到基于模型的和无模型的强化学习算法， 最后推广到基于函数逼近的强化学习方 法。本书强调从数学的角度引入概念、分析问题、分析算法， 并不强调算法的编程实现。本书不要求 读者具备任何关于 ... |
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PaddlePaddle深度学习实践
『简体书』 作者：卢睿、李林瑛 出版：清华大学出版社 日期：2024-08-01 全书共8章，可分为三部分。 第一部分为深度学习基础篇，包括第1、2章，介绍Python基础、数学基础、深度学习的概念和任务；第二部分为深度学习基本模型篇，包括第3~5章，介绍卷积神经网络、循环神经网络和基于自注意力机制的Transformer模型；第三部分为自然语言应用篇，包括第6~8章，介绍词向 ... |
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机器学习应用基础
『简体书』 作者：曹维 出版：高等教育出版社 日期：2024-10-01 本书从属于深圳信息职业技术学院等高职院校与腾讯集团共同编写的高等职业教育人工智能技术与服务专业校企“双元”合作系列教材。机器学习是人工智能技术的重要基础，本书介绍了机器学习的基础概念，Python工具包的使用，机器学习的工作流程，涵盖数据收集与预处理，回归、分类、聚类等经典模型构建，模型评估和优化， ... |
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解析深度学习（第2版）
『简体书』 作者：魏秀参 出版：电子工业出版社 日期：2025-01-01 深度学习是一种以人工神经网络等为架构，对数据资料进行表示学习的算法，它是计算机科学及人工智能的重要分支，其代表性成果如卷积神经网络、循环神经网络等作为信息产业与工业互联网等行业的主流工具性技术已被成功应用于诸多现实场景.本书作为一本面向中文读者的深度学习教科书，从“理论与实践相结合”的角度立意，贯彻 ... |
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演化机器学习（第2版）
『简体书』 作者：徐华 出版：清华大学出版社 日期：2025-03-01 本书针对基于演化的机器学习的一些关键问题进行深入探索。全书共20章，分为3篇。 上篇为第1～6章，探索了深度改进的分布估计算法，提出了基于共轭先验分布的两层分布估计算法、带有链接学习的量子演化算法和问题规模自适应的基于分解的多目标分布估计算法。中篇为第7～13章，针对学习分类器与特征选择方法，重点 ... |
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有机化学学习指导（第三版）
『简体书』 作者：李一楠等 出版：科学出版社 日期：2025-03-01 《有机化学学习指导（第三版）》是山东省有机化学精品课程、山东省一流本科课程和山东省优秀教学团队的建设成果，是与于跃芹等主编的《有机化学》第三版，科学出版社，2024年相配套的学习辅导书。《有机化学学习指导（第三版）》按照教材的章节编排，每章包含内容提要、例题讲解、习题解答、补充习题及答案四个部分 ... |
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机器学习贝叶斯优化
『简体书』 作者：[美]阮泉[Quan Nguyen]著 殷海英 译 出版：清华大学出版社 日期：2025-04-01 在机器学习领域，优化的核心目标是用最少的计算资源获取最准确的预测结果——无论是规划最短配送路线、确定最优定价策略，还是生成最精准的推荐。当传统方法因效率低下或成本过高而显得力不从心时，贝叶斯优化可以利用概率论的知识，为高效调优机器学习函数、算法及超参数提供革命性的解决方案。 《机器学习贝叶斯优化》 ... |
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“马克思主义基本原理”学习辅导
『简体书』 作者：丛书总主编：沈壮海 ，本册主编：杨军 出版：高等教育出版社 日期：2025-03-01 《“马克思主义基本原理”学习辅导》是“马克思主义基本原理”课程的配套学习辅导教材。教材与2023年版《马克思主义基本原理》教材篇章结构对应，各章统一设“学习目标”“问题引入”“重点提要”“解疑释惑”“素质拓展”“习题精选”六个栏目，内容丰富、逻辑清晰、文字简练，突出辅学功能，注重引入生动鲜活的案例， ... |
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Python深度学习实战
『简体书』 作者：[美]罗恩·克努斯[Ronald T. Kneusel] 著 出版：化学工业出版社 日期：2024-08-01 本书与机器学习和深度学习相关，向读者讲述了如何建立一个数据集，并展示了如何使用该数据集训练一个成功的深度学习模型。此后，本书探讨了经典的机器学习算法，为探讨深度学习方法理论奠定基础。本书最后4章探讨了卷积神经网络，从案例研究出发，讲解如何从数据集到评估预测模型的方法。这些章节中的实验使用的都是本领域 ... |
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妇产科护理学习指导
『简体书』 作者：闫瑞霞，韦秀宜 出版：人民卫生出版社 日期：2025-01-01 本配套教材内容包括学习指导和护考训练两部分，按照主教材章的顺序进行编排。学习指导包括学习小结与重点难点解析，护考训练包括护考练习题、参考答案及解析。学习小结是对章内容的概括总结，简明扼要的阐述重点难点。重点难点解析包括章重点内容和护考要点。护考练习题按护考题型编写，要求能够涵盖章重点内容和护考要点， ... |
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Python三级 机器学习
『简体书』 作者：成都科创科学文化研究院 出版：科学出版社 日期：2024-06-01 本书面向具备Python一二级能力的初学者，基于虚构人物形象山羊博士和二叶草的教学现场，带领读者体验Python机器学习的乐趣。本书内容以教学对话和场景插图呈现，讲解机器学习的概念、人工智能的基础知识，以及典型例程的开发流程与具体实现。本书可作为以PAAT全国青少年编程能力等级考试、中国自动化学会青 ... |
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Python三级：深度学习
『简体书』 作者：成都科创科学文化研究院 出版：科学出版社 日期：2024-06-01 本书面向具备Python一二级能力的初学者，基于虚构人物形象山羊博士和二叶草的教学现场，带领读者体验Python深度学习的乐趣。本书内容以教学对话和场景插图呈现，讲解深度学习的概念、人工智能的基础知识，以及典型例程的开发流程与具体实现。本书可作为以PAAT全国青少年编程能力等级考试、中国自动化学会青 ... |
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神经网络与机器学习（第三版）
『简体书』 作者：[加]Simon Haykin[西蒙·赫金] 出版：电子工业出版社 日期：2024-07-01 本书是关于神经网络与机器学习的经典教材，完整、详细地讨论了各个主题，并且包含了相关的计算机实验。全书共16章，主要内容包括神经网络的定义、Rosenblatt感知器、回归建模、最小均方算法、多层感知器、核方法和径向基函数网络、支持向量机、正则化理论、主成分分析、自组织映射、信息论学习模型、源于统计力 ... |
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应用力学学习指导（第2版）
『简体书』 作者：孔七一 出版：人民交通出版社 日期：2024-08-01 本书是“十四五”职业教育国家规划教材《应用力学》（第4版）（孔七一主编，ISBN 978-7-114-19474-0）（以下称为主教材）的配套用书。主要介绍应用力学中的基本理论、学习方法、习题解答和解题技巧。本书内容包括导论和十个课题，后者与主教材的十个学习课题相对应。每个课题由五部分组成内容：学习 ... |
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零基础学习PLC
『简体书』 作者：机电维修孔师傅 等 出版：机械工业出版社 日期：2024-08-01 《零基础学习PLC》专门为刚开始从事自动化工作、在工厂从事电气维护或者打算学习PLC的人士编写。本书从简单的电路图开始，手把手教授如何将其转换为梯形图程序，再辅以实物接线图，从而快速实现从传统的继电器-接触器控制电路到PLC编程和应用的无缝衔接。本书具体内容包括PLC基础入门、开关量应用、西门子PL ... |
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统计学学习指导（第三版）
『简体书』 作者：栾文英，张伟 出版：科学出版社 日期：2024-08-01 《统计学学习指导（第三版）》是配合《统计学（第三版）》（张东光主编，科学出版社2024年出版）编写的配套辅助教学材料，内容结构根据教材进行了相应的调整。《统计学学习指导（第三版）》的基本内容包括三个模块，第一章到第六章是描述统计学的基本理论和方法，第七章到第十章是推断统计学的基本理论方法及其在相关回 ... |
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行星科学的机器学习
『简体书』 作者：[德]乔恩·赫尔伯特[Joern Helbert] 出版：中国宇航出版社 日期：2024-09-01 《行星科学的机器学习》是一本横跨行星科学、机器学习、人工智能、软件分析、工程实践等多个领域的专著，主要介绍了多年来对机器学习理论用于行星科学探测的理解，通过深入浅出的理论阐述，利用索取行星公开数据的工具，对行星探测、着陆车等方面的典型实例进行详细分析，较为全面地介绍了机器学习方法在行星科学中的理论分 ... |
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统计学习（R语言版）
『简体书』 作者：李高荣 出版：高等教育出版社 日期：2024-09-01 本书介绍了统计学习的思想、方法和理论，以及R语言应用，涵盖统计学习的内容包括：绪论、模型评价、线性回归模型、重抽样方法、判别分析、K近邻法、模型选择与正则化、非参数回归模型、logistic回归、决策树、支持向量机、主成分分析、聚类分析、前馈神经网络和卷积神经网络等。本书的主要特色是提供了大量翔实的 ... |
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分布式机器学习模式
『简体书』 作者：唐源[Yuan Tang]著 梁豪 译 出版：清华大学出版社 日期：2024-10-01 《分布式机器学习模式》将详细介绍数十种设计和部署分布式机器学习系统的技术。你将使用各种模式解决如下问题：如何进行分布式模型训练、如何应对突发的系统故障，以及如何部署动态的模型服务。本书为每种模式都配备了实际的案例分析，以及基于 Kubernetes 实现分布式模型训练和弹性推理的完整项目。 主要内 ... |
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