作者文章归档：course
这本书名为《机器学习开发实战》（Introducing Machine Learning），属于智能系统与技术丛书，由[意]迪诺·埃斯波西托（Dino Esposito）著，杨延华、邓成译，由机械工业出版社出版。
一、书籍概要
• 本书专注于机器学习的开发实践，通过对机器学习概念、技术和应用场景的介绍，结合实际案例，帮助读者掌握如何进行机器学习项目的开发。
• 机器学习基础（第一部分）
• 包括人类是如何学习的、学习机理、人工智能的形式、本章小结等内容，为读者建立对机器学习基础概念的认知。
• 智能软件（第2章）
• 阐述应用人工智能、软件智能的发展、专家...
这本书名为《机器学习原理及应用》，由安俊秀、靳宇倡、陈宏松、陶全坤、马振明等编著，由人民邮电出版社出版，属于中国工信出版集团。
一、书籍概要
• 本书全面介绍机器学习的原理及其应用，通过对机器学习算法、模型和应用场景的详细阐述，帮助读者掌握机器学习的基础知识和实践方法。
• 机器学习概述（第1章）
• 包括人工智能发展历程、人工智能与机器学习、机器学习的两大学派、机器学习的三要素、机器学习算法的四种类型、机器学习的应用等内容，为读者建立对机器学习的宏观认识。
• 回归算法概述（第2章）
• 阐述回归算法简介，介绍常见的回归算法，帮助读者理解回归算法在机器学...
这本书名为《进化深度学习：遗传算法和神经网络》，作者是[加]迈克尔·兰哈姆（Micheal Lanham），译者是殷海英，由清华大学出版社出版。
一、书籍概要
• 本书主要探讨进化深度学习，重点阐述遗传算法和神经网络的相关知识及其在深度学习中的应用，帮助读者了解如何利用进化算法来优化神经网络。
• 进化深度学习简介（第1章）
• 包括什么是进化深度学习、深度学习优化的需求、用自动化机器学习实现学习、进化深度学习的应用等内容，为读者建立对进化深度学习的初步认知。
• 进化计算简介（第2章）
• 阐述Google Colab中的康威生命游戏、用Python进行...
这本书名为《深度强化学习落地指南》，作者是魏宁，由中国工信出版集团出版。
一、书籍概要
• 本书专注于深度强化学习的落地应用，通过对深度强化学习相关概念、技术和实践方法的介绍，帮助读者掌握如何将深度强化学习应用于实际项目中。
• 需求分析（第1章）
• 包括勿做DRL铁匠铺人、“是与不是”的判断、“值与不值”的考量、“能不能”的评估、“边界在哪里”的探索等内容，从需求角度引导读者思考深度强化学习的应用场景。
• 动作空间设计（第2章）
• 阐述被忽视的价值、动作空间的常见类型等内容，介绍如何设计动作空间以满足深度强化学习的应用需求。
• 状态空间设计（第3...
这本书名为《人工智能应用开发：基于LabVIEW与百度飞桨（EasyDL）的设计与实现》，由杨帆、张彩丽、刘晋东、李宁编著，由清华大学出版社出版。
一、书籍概要
• 本书主要介绍如何基于LabVIEW和百度飞桨（EasyDL）进行人工智能应用开发，通过实际案例和详细步骤，帮助读者掌握从数据采集到应用实现的全过程。
• LabVIEW程序设计快速入门（第1章）
• 包括LabVIEW开发平台简介、图形化编程与LabVIEW、2018开发环境、程序设计初步、程序运行与调试等内容，为读者建立对LabVIEW的基本认知。
• LabVIEW程序设计扩展技术（第2章...
这本书名为《基于机器学习的数据分析方法》，作者是苏美红，由化学工业出版社出版。
一、书籍概要
• 本书聚焦于如何运用机器学习技术进行数据分析。通过对机器学习基础知识、各类回归模型、正则化方法等内容的介绍，旨在帮助读者掌握利用机器学习解决数据分析问题的方法。
• 机器学习基础（第1章）
• 包括机器学习的基本概念、机器学习三要素（模型、策略、算法）、机器学习分类（监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习）、回归模型发展现状等内容，为读者建立起对机器学习的初步认知。
• 基于正则化方法的回归模型（第2章）
• 阐述基于最小二乘估计的正则化方法、岭回归、Las...
这本书名为《机器学习平台架构实战》（The Machine Learning Solutions Architect Handbook），由[美]戴维·平（David Ping）著，郭兴霞译，由清华大学出版社出版。
一、书籍概要
• 本书主要探讨机器学习平台的架构与实践，旨在帮助读者了解如何设计、构建和实施有效的机器学习平台，以满足企业在人工智能时代的数据处理和分析需求。
• 机器学习平台概述（第1章）
• 介绍机器学习平台的概念、组成部分和重要性，为读者建立对机器学习平台的基本认知。
• 数据处理与管理（第2 - 3章）
• 阐述数据在机器学习平台中的重...
这本书名为《机器学习数学基础》，由赵建容、顾先明编著，由科学出版社出版。
一、书籍概要
• 本书主要聚焦于机器学习领域所需的数学基础知识，旨在帮助读者掌握机器学习背后的数学原理，为深入学习机器学习算法和应用打下坚实的基础。
• 线性代数基础（第1章）
• 包括向量空间、线性映射、内积空间、仿射空间与仿射映射等内容，从最基础的线性代数知识入手，构建读者对机器学习相关数学的初步认知。
• 范数理论与投影映射（第2章）
• 阐述向量范数、常用的向量范数、向量序列的收敛性等内容，这些知识在机器学习算法的优化和收敛分析中起到重要作用。
• 矩阵分解与应用（第3章）
...这本书名为《PyTorch深度学习和图神经网络（卷1）：基础知识》，作者是李金洪，由人民邮电出版社出版，属于工信书院系列。
一、书籍概要
• 本书专注于介绍深度学习和图神经网络相关的一系列技术与实现方法，重点涵盖PyTorch的使用、图神经网络的原理和基础模型，并提供利用PyTorch实现的模型和算法实例代码。
• 第一篇：入门——PyTorch基础
• 包括PyTorch的安装、张量操作、自动求导、模型定义等基础知识，帮助读者建立对PyTorch的基本认知和操作能力。
• 第二篇：深度学习基础
• 阐述深度学习的基本概念、常用模型（如卷积神经网络、循环神...
这本书名为《深入浅出图神经网络：GNN原理解析》（Learning Graph Neural Network），由刘忠雨、李彦霖、周洋著，由机械工业出版社出版，属于智能系统与技术丛书。
一、书籍概要
• 本书从原理、算法、实现、应用4个维度详细讲解图神经网络，结合理论与实践，对图神经网络进行深入剖析，适合对图神经网络感兴趣的读者学习。
• 第1 - 4章
• 介绍图、图数据、卷积神经网络以及表示学习等基础知识，为读者理解后续内容打下基础。
• 第5 - 6章
• 从理论角度出发，讲解图信号处理和图卷积神经网络，深入剖析图卷积神经网络的性质，并提供GCN实现...