本書介紹大量特征工程技術(shù)，闡明特征工程的基本原則。主要內(nèi)容包括：機(jī)器學(xué)習(xí)流程中 的基本概念，數(shù)值型數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)特征工程，自然文本的特征工程，詞頻-逆文檔頻率，高效的分類變量編碼技術(shù)，主成分分析，模型堆疊，圖像處理，等等。

Python、TensorFlow、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)因人工智能的流行而成為當(dāng)下IT領(lǐng)域的熱門關(guān)鍵詞。本書首先介紹了Python及其常用庫(kù)Numpy、Matplotlib和Scipy的基本使用方法；其次介紹了TensorFlow的基本知識(shí)及使用方法；然后介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)知識(shí)以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本應(yīng)用——感知機(jī)、線性回歸與

探索人工智能Ⅱ· 交叉應(yīng)用

“理解未來(lái)系列”一套共7本，本書是其中之一�！袄斫馕磥�(lái)”是未來(lái)論壇每月舉辦的免費(fèi)大型科普講座，它邀請(qǐng)知名科學(xué)家用通俗的語(yǔ)言解讀*激動(dòng)人心的科學(xué)進(jìn)展，旨在傳播科學(xué)知識(shí)，提高大眾對(duì)科學(xué)的認(rèn)知。本套叢書是精選的部分現(xiàn)場(chǎng)講座的文字整理，然后按照不同學(xué)科歸類分冊(cè)。

本書是“達(dá)人迷”經(jīng)典系列中關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的一本。本書內(nèi)容分為6個(gè)部分,共計(jì)23章,由淺入深地講解機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí),本書使用的語(yǔ)言--Python和R,必備數(shù)學(xué)知識(shí),處理數(shù)據(jù)的常用工具,機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用以及常見(jiàn)的學(xué)習(xí)包、模型等6個(gè)方面,以幫助讀者了解并掌握機(jī)器學(xué)習(xí)的相關(guān)知識(shí)、并能將其應(yīng)用于自己的工作中。

本書是面向Java開(kāi)發(fā)工程師崗位開(kāi)設(shè)的一門專業(yè)課。Java開(kāi)發(fā)是一項(xiàng)實(shí)踐性非常強(qiáng)的技術(shù)，本書要求閱讀者能夠熟悉Java面向?qū)ο蟮木幊趟枷搿�JavaEE技術(shù)、Redis、Mongodb和Mysql數(shù)據(jù)庫(kù)以及各種開(kāi)源框架。本教材面向教育，對(duì)接行業(yè)，融入了當(dāng)前物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)、企業(yè)中主流的物聯(lián)網(wǎng)云平臺(tái)開(kāi)發(fā)技術(shù)，體現(xiàn)生產(chǎn)、服務(wù)中的真

本書內(nèi)容包括：研究特征提取與特征工程過(guò)程、評(píng)估線性回歸的性能和誤差估計(jì)、使用不同類型的算法構(gòu)建數(shù)據(jù)模型并理解其工作原理、調(diào)整支持向量機(jī)(SVM)的參數(shù)、探討自然語(yǔ)言處理(NLP)和推薦系統(tǒng)的概念、從頭開(kāi)始創(chuàng)建一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)架構(gòu)。

創(chuàng)新高端科技資源科普化的創(chuàng)作模式，組建由"前沿科技工作者"+"有科研背景的科普創(chuàng)作者"組成的"1+1"合作模式，將最前沿的科技成果用通俗、擬人的創(chuàng)作模式文字化，形成相關(guān)圖書產(chǎn)品。通過(guò)生動(dòng)的介紹重點(diǎn)闡述這六家國(guó)家實(shí)驗(yàn)室的研究對(duì)我們今后未來(lái)多方面的影響，同時(shí)介紹一些科研工作者的科學(xué)精神，從而激發(fā)讀者對(duì)科技創(chuàng)新的理解和參與感

本書是一本機(jī)器學(xué)習(xí)算法方面的理論+實(shí)踐讀物，主要包含機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)理論、回歸模型、分類模型、聚類模型、降維模型和深度學(xué)習(xí)模型六大部分。機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)理論部分包含第1、2章，主要介紹機(jī)器學(xué)習(xí)的理論基礎(chǔ)和工程實(shí)踐基礎(chǔ)。第3章是回歸模型部分，主要包括模型的建立、學(xué)習(xí)策略的確定和優(yōu)化算法的求解過(guò)程，最后結(jié)合三種常見(jiàn)的線性回歸模型實(shí)

本書主要介紹經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)算法的原理及改進(jìn)，以及MATLAB的實(shí)例實(shí)現(xiàn)。本書內(nèi)容分為三部分。第一部分(第1章)是機(jī)器學(xué)習(xí)概念篇，介紹機(jī)器學(xué)習(xí)的相關(guān)概念，并且對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的各類算法進(jìn)行分類，以便讀者對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的知識(shí)框架有一個(gè)整體的了解，從而在后續(xù)的學(xué)習(xí)中更容易接受機(jī)器學(xué)習(xí)涉及的各類算法。第二部分(第2章、第3章)是MATL