分类目录归档：Books
这本书名为《机器学习及其应用2023》，属于中国计算机学会学术著作丛书 - 知识科学系列，由黄圣君、张利军、钱超主编，由清华大学出版社出版。
一、书籍概要
• 本书聚焦于机器学习及其在2023年的相关应用，内容涵盖了机器学习的多个方面，包括基础理论、算法、模型以及实际应用案例等，旨在为读者呈现机器学习领域的最新进展和应用成果。
• 内容简介
• 提到本书介绍了2022 - 2023年部分专家在以视觉形式进行机器学习教育方面的研究进展，内容涉及机器学习基础理论、算法和实际应用等方面。
• 目录相关
• 从目录可以看出，书中包含多个专题，如“‘生成一切’背后的...
这本书名为《图解深度学习：可视化、交互式的人工智能指南》（DEEP LEARNING ILLUSTRATED: A Visual, Interactive Guide to Artificial Intelligence），由[美]乔恩·克罗恩（Jon Krohn）、格兰特·贝利费尔德（Grant Beyleveld）、阿格莱·巴森斯（Aglaé Bassens）著，刘乐平、刘芳、程璐华译，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
• 本书通过可视化和交互式的方式介绍深度学习的相关知识，旨在帮助读者轻松理解人工智能领域中的深度学习概念、技术和应用。
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）
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