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241.
PyTorch高級機器學習實戰（簡體書）
作者：
王宇龍
出版社：
機械工業出版社
出版日：
2023/02/20
裝訂：
平裝
本書講解了經典的高級機器學習算法原理與知識，包括常見的監督學習、無監督學習、概率圖模型、核方法、深度神經網絡，以及強化學習等內容，同時更強調動手實踐。所有算法均利用PyTorch計算框架進行實現，並且在各章節配備實戰環節，內容涵蓋點擊率預估、異常檢測、概率圖模型變分推斷、高斯過程超參數優化、深度強化學習智能體訓練等內容。 本書附贈所有案例的源代碼及各類學習資料來源，適合具有一定編程基礎的人工智能愛好者學習，也是相關從業者和研究人員的學習指南。
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242.
機器學習技術及應用（簡體書）
作者：
徐宏英(等)
出版社：
電子工業出版社
出版日：
2023/02/01
裝訂：
平裝
本書共6章。第1章介紹機器學習的基本概念及其發展史、機器學習分類、常見機器學習算法及其特點；第2章搭建機器學習開發環境，主要包括Anaconda\PyCham\Python軟件的安裝及使用，以及常見機器學習庫的介紹和安裝使用方法；第3章介紹監督學習的4個經典算法：線性回歸、決策樹、k近鄰和支持向量機算法，其重點在算法的應用；第4章介紹主成分分析降維算法、K-means聚類算法；第5章介紹人工神經網絡基礎，並通過房價預測和手寫數字識別實例進行驗證；第6章介紹強化學習的基本概念，有模型學習和無模型學習，最後介紹了Q-Learning算法和Sarsa算法。
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243.
機器學習與計算思維（簡體書）
作者：
楊娟
出版社：
科學出版社
出版日：
2023/02/01
裝訂：
平裝
2017年，國務院印發《新一代人工智能發展規劃》，要求中小學開設人工智能相關課程，並提倡以計算思維為指導，將信息技術課程從技術導向轉換為科學導向。因此，“機器學習”作為人工智能技術的內核，走入我國廣大中小學生的課堂是科技發展的必然選擇。 《機器學習與計算思維》共11章，系統地介紹機器學習模型中常見的白盒和黑盒模型，以及這些模型統一的框架和經常被使用的技巧。《機器學習與計算思維》介紹了這些技巧是如何被巧妙地封裝成一種通用方法，並在適當的時候被反復使用。從框架到思路，再到解決問題的技巧，以及技巧的封裝和重用，這些都是塑造良好計算思維的必經之路。
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244.
機器學習（簡體書）
作者：
苑城瑋
;
王松
;
任光輝
出版社：
哈爾濱工業大學出版社
出版日：
2023/02/01
裝訂：
平裝
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245.
基於圖論的機器學習方法（簡體書）
作者：
任維雅
;
黃魁華
;
程光權
出版社：
國防工業出版社
出版日：
2023/02/01
裝訂：
平裝
本書從圖劃分的視角系統介紹基於圖論的機器學習方法，包括機器學習中的三類基本學習問題：無監督、半監督和監督學習問題，同時考慮協同正則化、多重正則化和路徑傳播對基於圖論的學習方法進行了拓展。通過大量的實驗驗證，本書提供的方法合理有效，算法效率顯著提高。
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246.
場景化機器學習（簡體書）
作者：
(澳)道格‧哈金
;
(澳)理查德‧尼科爾
出版社：
人民郵電出版社
出版日：
2023/02/01
裝訂：
平裝
本書展示了如何在業務場景中應用機器學習，以使業務流程更快、更靈活地適應變化。本書分為三個部分。第一部分介紹有效的決策如何幫助公司提高生產率以保持競爭力，闡釋如何使用開源工具和AWS工具將機器學習應用於業務決策中。第二部分以虛擬人物為主線，研究六個場景，這些場景展示了如何使用機器學習來制定各種業務決策。第三部分討論如何在Web上設置和共享機器學習模型，以便公司使用機器學習進行決策，還介紹了一些案例，
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247.
機器學習入門與實戰(微課版)（簡體書）
作者：
王志
出版社：
電子工業出版社
出版日：
2023/02/01
裝訂：
平裝
本書以掌握Python語言基礎為前提，由淺入深、全面系統地講解了機器學習的相關知識及技能，內容注重實用性和可操作性，在介紹機器學習理論知識的基礎上，結合具體的實戰實例，給出了詳細的代碼及實現步驟。全書共9個項目，分別介紹了數據分析基礎、機器學習項目實戰流程、探索性數據分析與特徵工程、常見機器學習算法及框架、交叉驗證與超參數調優，並結合主流機器學習技術框架Scikit-learn，展開了信用違約分類預測、社交媒體評論分類預測、共享單車用量需求回歸預測、信用卡客戶忠誠度回歸預測的項目實戰。
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248.
深入機器學習（簡體書）
作者：
鄧子云
出版社：
中國水利水電出版社(水利電力出版社)
出版日：
2023/01/18
裝訂：
平裝
本書將帶領讀者一起主動擁抱機器學習，快樂翻越高等數學、算法分析、工程實踐這三座大山。根據會用即可者、想深入學習者、想成為專家者這三類讀者的學習動機和閱讀需求，全書一共用19章來講解機器學習的各種模型，主要包括機器學習中基礎和關鍵的線性回歸、邏輯回歸、決策樹、貝葉斯、支持向量機、KNN等。全書具有語言表達輕快、模型講解細緻、圖表配備眾多三點特色。 本書可供計算機、人工智能、大數據等專業的大學生、研究生閱讀，也可供需要用到機器學習技術的廣大工程技術人員、研究人員作為參考。
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249.
Python深度學習：基於PyTorch(第2版)（簡體書）
作者：
吳茂貴
;
鬱明敏
;
楊本法
;
李濤等
出版社：
機械工業出版社
出版日：
2023/01/18
裝訂：
平裝
這是一本能指導讀者快速掌握PyTorch和深度學習的著作，從PyTorch的原理到應用，從深度學習到強化學習，本書提供了全棧解決方案。第1版上市後銷量和口碑俱佳，是深度學習領域的暢銷書，被譽為PyTorch領域的標準著作。第2版在第1版的基礎上，去蕪存菁，與時具進，根據PyTorch新版本全面升級，技術性、實戰性、針對性、豐富性、易讀性均得到了進一步提升，必定能幫助讀者更輕鬆、更高效地進入深度學習的世界。全書一共19章，在結構上分為三大部分：第1部分（第1~4章） PyTorch基礎首先有針對性地講解了Python和PyTorch的基石NumPy中的關鍵知識，然後詳細講解了PyTorch的基礎知識、神經網絡工具箱和數據處理工具箱等內容，幫助讀者快速了解和掌握PyTorch。第二部分（第5~10章） 深度學習基礎依次講解了機器學習、視覺處理、自然語言處理、注意力機制、目標檢測、語義分割、生成式深度學習等機器學習和深度學習的核心技術的原理和使用。第三部分（第11~17章） 深度學習實踐通過實戰案例的方式，詳細講解了PyTorch在人臉檢測和識別、遷移學習、中英文互譯、圖像分類、語義分割、生成式網絡、對抗攻擊等領域的應用和解決方案。第四部分（第18-19章） 強化學習重點介紹了強化學習和深度強化學習的基礎理論、常用算法及相關實例。更為重要的是，為了讓本書通俗易懂，在內容安排和寫作方式上也頗花了一番心思。內容選擇上，廣泛涉獵、重點突出、注重實戰；內容安排上，實例切入、由淺入深、循序漸進；表達形式上，深度抽象、化繁為簡、用圖說話。
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250.
深度學習的幾何學：信號處理視角（簡體書）
作者：
(韓)芮鐘喆
出版社：
電子工業出版社
出版日：
2023/01/01
裝訂：
平裝
本書分為三個部分，共14章。第1-4章為第一部分，介紹機器學習基礎知識，包括向量空間、矩陣代數、凸優化等數學預備知識，以及支持向量機、核回歸等經典機器學習技術；第5-9章為第二部分，介紹深度學習的構成要素，包括人工神經網絡與反向傳播、卷積神經網絡、圖神經網絡及歸一化和注意力機制；第10-14章為第三部分，介紹深度學習的高級主題，包括深度神經網絡幾何學、深度學習優化與泛化能力，以及生成模型與無監督學習。
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251.
跨數據中心機器學習（簡體書）
作者：
虞紅芳(等)編
出版社：
電子工業出版社
出版日：
2023/01/01
裝訂：
平裝
本書基於作者多年的研究成果，介紹了跨數據中心機器學習的訓練系統設計和通信優化技術。全書面向多數據中心間的分布式機器學習系統，針對多數據中心間有限的傳輸帶寬、動態異構資源，以及異構數據分佈三重挑戰，自底向上討論梯度傳輸協議、流量傳送調度、高效通信架構、壓縮傳輸機制、同步優化算法、異構數據優化算法六個層次的優化技術，旨在提升分布式機器學習系統的訓練效率和模型性能，突破跨數據中心機器學習的通信瓶頸和數據壁壘，實現多數據中心算力和數據資源的高效整合。
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252.
機器學習與算法應用（簡體書）
作者：
許桂秋
;
湯海林
;
武文斌
出版社：
電子工業出版社
出版日：
2023/01/01
裝訂：
平裝
本書主要內容有機器學習概述，機器學習的Python常用庫，回歸分析與應用，特徵工程、降維與超參數調優，分類算法與應用，關聯規則，聚類算法與應用，神經網絡，文本分析，圖像數據分析，深度學習入門。
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253.
精通機器學習算法（簡體書）
作者：
(義)朱塞佩‧博納科爾索
出版社：
中國電力出版社
出版日：
2023/01/01
裝訂：
平裝
本書將數學理論與實例相結合，這些實例以最先進的通用機器學習框架為基礎，由Python實現，向讀者介紹更複雜的算法。全書共25章，包括機器學習模型基礎、損失函數和正則化、半監督學習導論、高級半監督分類、基於圖的半監督學習、聚類和無監督學習模型、高級聚類和無監督學習模型、面向營銷的聚類和無監督學習模型、廣義線性模型和回歸、時序分析導論、貝葉斯網絡和隱馬爾可夫模型、最大期望算法、成分分析和降維、赫布學習、集成學習基礎、高級提升算法、神經網絡建模、神經網絡優化、深度卷積網絡、循環神經網絡、自編碼器、生成對抗網絡導論、深度置信網絡、強化學習導論和高級策略估計算法。
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定價：1014 元，
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254.
Azure、DevOps和微服務軟件架構實戰(第2版)（簡體書）
作者：
(葡)加布里埃爾‧巴普蒂斯特
;
(義)弗朗西斯科‧阿布魯澤塞
出版社：
清華大學出版社(大陸)
出版日：
2023/01/01
裝訂：
平裝
該版本對上一版本做了全面修訂和更新，涵蓋.NET 5和C# 9的最新功能，使你能獲得成為一名高效軟件架構師所需的關鍵技能、知識和最佳實踐。新版本包括有關Azure服務結構、Kubernetes和Blazor的新章節，還包括更多關於安全性、微服務和DevOps的討論，包括軟件開發週期的GitHub部署。首先介紹如何將用戶需求轉換為體系結構需求，探索功能性需求和非功能性需求之間的差異。此後探討如何為基礎設施仔細選擇雲解決方案，分析有助於在基於雲的環境中管理應用程序的因素。最後介紹軟件設計模式和各種軟件開發方法，幫你解決開發過程中遇到的常見問題。閱讀本書後，你將能構建和交付滿足組織的業務需求的高度可擴展的企業應用程序。
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定價：768 元，
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255.
聯邦學習原理與PySyft實戰（簡體書）
作者：
高志強
出版社：
中國鐵道出版社
出版日：
2023/01/01
裝訂：
平裝
鑒於小數據和“數據孤島”成為制約人工智能技術發展的關鍵挑戰性問題。本書全方位講解人工智能領域的聯邦學習原理，翔實闡述在平衡智能學習和信息安全的前提下，如何通過加密機制進行模型參數交換，安全地進行人工智能模型訓練，所建立的虛擬共享智能模型與直接聚合所有數據獲得的zui優模型性能相近。除此之外，本書致力於全流程介紹聯邦學習實踐工具，幫助讀者搭建完整的框架平臺以及它們之間的應用關係，推動人工智能技術轉化應用落地；最後本書通過7個實踐案例全維度展現聯邦學習實戰。
海外經銷商無庫存，到貨日平均30天至45天
定價：534 元，
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256.
機器學習公式詳解（簡體書）
作者：
謝文睿
;
秦州
出版社：
人民郵電出版社
出版日：
2023/01/01
裝訂：
平裝
周志華老師的《機器學習》（俗稱“西瓜書”）是機器學習領域的經典入門教材之一。本書（俗稱“南瓜書”）基於Datawhale 成員自學“西瓜書”時記下的筆記編著而成，旨在對“西瓜書”中重難點公式加以解析，以及對部分公式補充具體的推導細節。全書共16 章，與“西瓜書”章節、公式對應，每個公式的推導和解析都以本科數學基礎的視角進行講解，希望能夠幫助讀者達到“理工科數學基礎扎實點的大二下學期學生”水平。每章都附有相關閱讀材料，以便有興趣的讀者進一步鑽研探索。本書思路清晰，視角獨特，結構合理，可作為高等院校計算機及相關專業的本科生或研究生教材，也可供對機器學習感興趣的研究人員和工程技術人員閱讀參考。
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定價：359 元，
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257.
深度學習革命（簡體書）
作者：
(美)凱德‧梅茨
出版社：
中信出版社
出版日：
2023/01/01
裝訂：
平裝
世界範圍內主要的人工智能玩家有哪些？哪家公司在這場腦力與毅力的角逐中脫穎而出？深度學習革命如何顛覆了整個人工智能領域？人工智能還會經歷第三次寒冬嗎？長期以來，人工智能一直被視為一種遙遠的未來技術，它是一個被委託給科學界邊緣的項目，甚至在歷史上兩次走入絕境，陷入寒冬，直到一些孤注一擲的研究人員用一場新的變革打破了寧靜――深度學習革命。近年來，讓人工智能受到全世界矚目的高調事件，基本上都是基於深度學習的。比如，AlphaGo擊敗了世界圍棋冠軍，自然語言處理催生了智能語音助手，自動駕駛、人臉識別在世界範圍內得到廣泛應用，AI繪畫更是以假亂真、火遍全球……可以說，深度學習已經浸入了我們的日常生活，從邊緣走到了舞臺的中心，正蓄勢待發，即將掀起一場驚人的變革。這是一本講述人工智能，尤其是深度學習的歷史與未來的書。在這本書中，作者講述了一群將深度學習帶給全世界的企業家和科學家的故事，從穀歌、Facebook、百度等大公司的決策者講到學術界的領軍人物――“深度學習三巨頭”，再講到DeepMind、OpenAI等知名實驗室的開創者。讀者可以通過這些人的故事，跟隨現代人工智能的發展腳步，從人工智能研究的萌芽階段開始，穿過兩次人工智能的寒冬，一直瞭解到當下全新的前沿進展。通過描繪人工智能的發展脈絡和各大科技公司在前沿趨勢方面的佈局，這本書闡釋了人工智能如何走到了今天，以及它在未來將如何發展。
庫存：1
定價：474 元，
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258.
基於R語言的高級深度學習（簡體書）
作者：
(美)巴拉坦德拉‧拉伊
出版社：
中國電力出版社
出版日：
2023/01/01
裝訂：
平裝
本書將通過高級示例幫助讀者應用R語言實現深度學習算法。它涵蓋了各種神經網絡模型，如人工神經網絡、卷積神經網絡、循環神經網絡、長短期記憶網絡和其他採用專家技術的模型。在閱讀本書的過程中，讀者將利用Keras-R、TensorFlow-R等流行的深度學習庫來實現人工智能模型。
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259.
面向分類的集成學習算法：基礎理論與分析（簡體書）
作者：
孫光靈
;
李豔秋
出版社：
中國鐵道出版社
出版日：
2022/12/31
裝訂：
平裝
孫光靈李豔秋著內容簡介作為一類先進的機器學習方法，多分類器集成技術將多個單體學習器按照一定的規則集成起來，充分利用個體學習器之間的互補性，以取得更好的泛化能力和健壯性。全書分為三部分，第一部分主要介紹集成學習的相關背景，即關於分類器的相關基礎理論。第二部分主要介紹集成學習方法的核心知識，諸如多分類器集成的框架、集成規則和性能評估等理論；Boosting、Bagging、Stacking和隨機森林（RandomForests）等經典算法；除此之外，還介紹典型的動態集成方法以及集成聚類算法相關基本概念。第三部分介紹集成學習方法的擴展議題，給出集成學習在半監督學習、主動學習和類別不平衡學習等領域的應用。本書的主要受眾是具有一定機器學習和模式識別基礎知識的讀者，也供機器學習和模式識別愛好者閱讀參考。
海外經銷商無庫存，到貨日平均30天至45天
定價：198 元，
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260.
機器學習與行業應用（簡體書）
作者：
佩德羅‧拉臘尼亞加
出版社：
西安交通大學出版社
出版日：
2022/12/21
裝訂：
平裝
本書目標是展示如何運用機器學習方法解決現實世界中的行業問題，推動第四次工業革命的發展，並為讀者提供必要的知識和工具，使其能夠在堅實的理論和實踐基礎上建立自己的解決方案，是人工智能領域一本極具行業參考價值的新書。本書內容共分為七章。第1章介紹了第四次工業革命的現狀、機遇、趨勢、問題和挑戰；第2章著重於機器學習的基礎知識，並涵蓋了最常用的技術和算法，以一種易於理解的方式為所有讀者提供了最基本的數學知識，包括聚類，監督分類，貝葉斯網絡及建模；第3章總結了機器學習方法在多個行業中的成功應用；第4章到第7章為讀者提供了詳細的案例研究方法。
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定價：714 元，
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