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汽车安全与自动驾驶：信号处理和机器学习基础
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Python机器学习实战
『简体书』 作者：吕云翔，王渌汀，袁琪，张凡，韩雪婷 出版：清华大学出版社 日期：2021-05-01 本书以机器学习算法为主题，详细介绍算法的理论细节与应用方法。全书共19章，分别介绍了逻辑回归与*熵模型、k-近邻模型、决策树模型、朴素贝叶斯模型、支持向量机模型、集成学习框架、EM算法、降维算法、聚类算法、神经网络模型等基础模型或算法，以及8个综合项目实例：汽车运动学片段分类、垃圾信息识别、乳腺癌识 ... |
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机器学习与资产定价
『简体书』 作者：吴辉航、魏行空、张晓燕 出版：清华大学出版社 日期：2022-04-01 本书系统性地介绍了资产定价和机器学习算法的基础理论与实践知识，并以机器学习算法应用于中国股票市场资产收益率预测项目为案例，具体展示了机器学习算法落地应用于中国金融业界的流程和效果。本书主要内容包括资产定价基础方法、机器学习算法评估知识、线性机器学习模型、回归树类机器学习模型、神经网络模型、中国股票市 ... |
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机器学习与资产定价：A股市场收益预测及特征分析研究
『简体书』 作者：马甜 出版：经济日报出版社 日期：2023-09-01 本书以大数据时代为背景，将机器学习与资产定价相结合，在风险解释、收益预测以及经济机制等方面进行了探索研究。本书首先总结梳理了近年来国内外使用机器学习进行金融市场定价研究的相关进展。在实证研究方面，本书第四章从市场风险角度出发，分析了中国股市长期存在的风险收益不对称问题，构建了基于人工智能的动态CAP ... |
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Ray分布式机器学习：利用Ray进行大模型的数据处理、训练、推理和部署
『简体书』 作者：[德]马克斯普佩拉 ，[美]爱德华奥克斯，[美] 出版：机械工业出版社 日期：2024-05-01 Ray是开源分布式计算框架，简化了扩展计算密集型Python工作负载的过程。本书展示了如何使用Ray构建机器学习应用程序，介绍了Ray如何融入当前的机器学习工具，以及Ray如何与这些工具紧密集成。本书前3章介绍了Ray作为分布式Python框架的基础知识，并提供了应用示例；第4-10章介绍了Ray高 ... |
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机器学习实用教程（微课版）
『简体书』 作者：刘波，王荣秀，刘崇文，范兴容 出版：清华大学出版社 日期：2021-01-01 《机器学习实用教程》将根据高等院校所开设的《机器学习》教学实践的要求，结合重庆工商大学教学实践情况，重点讲授重要的机器学习理论以及相关算法的实现。 ... |
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机器学习案例实战（第2版）
『简体书』 作者：赵卫东 出版：人民邮电出版社 日期：2021-08-01 机器学习已经广泛地应用于各行各业，深度学习的兴起再次推动了人工智能的热潮。本书结合项目实践，首先讨论主流机器学习平台的主要特点和机器学习的实战难点；在此基础上，利用主流的机器学习开源平台TensorFlow、OpenVINO、PaddlePaddle等，通过19个实战案例，详细地分析决策树、随机森林 ... |
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scikit-learn机器学习超入门
『简体书』 作者：黄永昌 出版：清华大学出版社 日期：2025-05-01 《scikit-learn机器学习超入门：算法原理与实践》通过通俗易懂的语言、丰富的图示和生动的实例，拨开了笼罩在机器学习上方的复杂数学“乌云”，让读者能以较低的门槛和学习成本快速入门机器学习。 《scikit-learn机器学习超入门：算法原理与实践》共11章，详细介绍在Python环境下学习s ... |
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R语言机器学习
『简体书』 作者：印] 卡西克·拉玛苏布兰马尼安 著 著 出版：机械工业出版社 日期：2018-06-01 本书讲解的是在R语言平台上使用大数据技术构建可扩展机器学习模型的新技术成果。它全面展示了如何采用机器学习算法在原始数据的基础上构建机器学习模型。本书还能让那些希望利用ApacheHadoop、Hive、Pig和Spark来实现可扩展机器学习模型的读者从中受益。 ... |
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Spark机器学习 第2版
『简体书』 作者：[印]拉结帝普·杜瓦，[印]曼普利特·辛格·古特拉，[南非] 出版：人民邮电出版社 日期：2018-11-01 本书结合案例研究讲解Spark 在机器学习中的应用，并介绍如何从各种公开渠道获取用于机器学习系统的数据。内容涵盖推荐系统、回归、聚类、降维等经典机器学习算法及其实际应用。第2版新增了有关机器学习数学基础以及Spark ML Pipeline API 的章节，内容更加系统、全面、与时俱进。 ... |
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Python机器学习实战
『简体书』 作者：刘宇熙[Hayden Liu] 出版：人民邮电出版社 日期：2021-02-01 机器学习是近年来比较热门的一个领域，Python语言经过一段时间的发展也已逐渐成为主流的编程语言之一。本书结合了机器学习和Python语言两个热门的领域，通过实用案例来详细讲解机器学习的相关知识，以便更好地引起读者的阅读兴趣且帮助读者理解相关内容。 全书共有8章。第1章讲解了Python和机器学习 ... |
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机器学习流水线实战
『简体书』 作者：[美]汉内斯·哈普克[Hannes Hapke][美]凯瑟琳 出版：人民邮电出版社 日期：2021-11-01 本书介绍如何构建完整的机器学习流水线，从而在生产环境中准备数据以及训练、验证、部署和管理机器学习模型。你将了解机器学习流水线的每个环节，以及如何利用TensorFlow Extended（TFX）构建机器学习流水线。模型的生命周期是一个闭环，其中包括数据读取、数据校验、数据预处理、模型训练、模型分析 ... |
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机器学习大数据平台的构建、任务实现与数据治理——使用Azure、DevOps、MLOps
『简体书』 作者：[美]弗拉德·里斯库蒂亚[Vlad Riscutia]著 出版：清华大学出版社 日期：2024-04-01 主要内容 ● 数据字典和数据治理 ● 数据质量管控、合规和分发 ● 构建自动化管道以提高可靠性 ● 数据摄取、存储和分发 ● 支持生产环境中的数据建模、分析和机器学习 ... |
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零基础学机器学习
『简体书』 作者：黄佳 出版：人民邮电出版社 日期：2020-12-01 本书的目标，是让非机器学习领域甚至非计算机专业出身但有学习需求的人，轻松地掌握机器学习的基本知识，从而拥有相关的实战能力。 本书通过AI小白小冰拜师程序员咖哥学习机器学习的对话展开，内容轻松，实战性强，主要包括机器学习快速上手路径、数学和Python 基础知识、机器学习基础算法（线性回归和逻辑回归 ... |
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机器视觉理论与实战
『简体书』 作者：高林 出版：机械工业出版社 日期：2024-07-01 随着信息技术的快速发展和行业需求的日益旺盛，人工智能技术获得了广泛关注，在全社会形成了人工智能技术研究和应用的热潮。本书围绕人工智能技术中的机器视觉技术进行介绍，重点讲解应用百度飞桨开源框架实现机器视觉项目开发的完整流程。本书共分7章：第1章对人工智能技术的发展阶段和基本概念进行了介绍，重点介绍了人 ... |
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机器视觉技术及应用
『简体书』 作者：宋伟，吴章江，于京 出版：中国铁道出版社 日期：2024-03-01 本书是一部关于机器视觉算法中常用算法基础理论知识系统描述的著作，然后利用python对其进行编程实现，以方便将该类算法与最近使用的人工智能技术进行有效结合。 全书共分为四篇：第一篇工业机器视觉中设备的选型（第1章～第2章），介绍了工业视觉开发过程中常用的摄像机选型原则和光源选择的基本要求; 第二篇针 ... |
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仿生机器鱼设计与编程
『简体书』 作者：科普机器鱼编写组 编著 出版：电子工业出版社 日期：2017-08-01 青少年是祖国的未来，加强对他们的科普教育，可以提高他们的创新精神和实践能力。《仿生机器鱼设计与编程》作为一本面向中小学生的科普教材，它优化了传统教材仅通过图文方式向读者传授知识的方式。本教材拥有配套仿生机器鱼，读者可以在组装和操作机器鱼的过程中学习机器鱼的机械机构、硬件控制和软件操作等知识；在学习理 ... |
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机器学习的数学原理和算法实践
『简体书』 作者：大威 出版：人民邮电出版社 日期：2021-06-01 零基础读者应如何快速入门机器学习？数学基础薄弱的读者应如何理解机器学习中的数学原理？这些正是本书要解决的问题。本书从数学基础知识入手，通过前3章的介绍，帮助读者轻松复习机器学习涉及的数学知识；然后，通过第4-第13章的介绍，逐步讲解机器学习常见算法的相关知识，帮助读者快速入门机器学习；后，通过第14 ... |
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机器学习工程实战
『简体书』 作者：[加]安德烈·布可夫[Andriy Burkov] 出版：人民邮电出版社 日期：2021-11-01 本书是人工智能和机器学习领域专业多年实践的结晶，深入浅出讲解机器学习应用和工程实践，是对机器学习工程实践和设计模式的系统回顾。全书分别从项目前的准备，数据收集和准备，特征工程，监督模型训练，模型评估，模型服务、监测和维护等方面讲解，由浅入深剖析机器学习实践过程中遇到的问题，帮助读者快速掌握机器学习工 ... |
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机器学习与Python实践
『简体书』 作者：黄勉 出版：人民邮电出版社 日期：2021-01-01 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 ... |
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机器学习与视觉感知（第2版）
『简体书』 作者：张宝昌，杨万扣，林娜娜 出版：清华大学出版社 日期：2020-09-01 本书分为基础篇和高级篇。基础篇介绍机器学习的主要原理和方法、以及*近几年来的*进展，包括机器学习的发展史、决策树学习、PAC模型、贝叶斯学习、支持向量机、AdaBoost、压缩感知、子空间、深度学习与神经网络、MCNs、强化学习等内容。在高级篇部分，主要介绍一下作者多年来在机器学习与视觉感知方面的研 ... |
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