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机器学习算法思想与实践 |
本书系统讲解了机器学习的基础知识体系与实践框架, 共8章。首先介绍机器学习的基本概念、发展历程及分类 (监督学习、无监督学习等), 接着深入讲解相似度计算、模型性能评估、数据收集与预处理、特征工程等核心环节, 并针对常见算法 (如线性回归、决策树、支持向量机、集成学习等), 结合生活化案例剖析其设计思想与实现逻辑。最后, 本书专设Python编程基础与经典算法实践章节, 通过完整案例演示数据准备、模型训练到评估优化的全过程, 并辅以代码示例与单元测试指导, 助力读者提升机器学习算法的代码实践能力。 |
夏家莉, 白耀辉, 卢思洋主编 |
中国铁道出版社有限公司 |
TP181 |
62 |
0 |
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深度学习理论及实践:从机器学习到深度强化学习 |
本书全面梳理机器学习、深度学习和强化学习相关理论和方法, 完整设计各种模型和算法的应用实例。首先概述与人工智能和深度学习相关的基本概念和发展历程; 然后详细介绍机器学习中的回归任务、分类任务、梯度下降法的基本理论和算法, 并给出完整的TensorFlow编程实例; 之后循序渐进地阐述人工神经网络与深度学习、深度神经网络的训练方法、卷积神经网络和典型的网络模型, 并给出各种模型和算法的TensorFlow编程实例, 包括完整的数据处理、模型构建、模型训练和测试、模型评估、实验结果分析、算法优化和改进; 最后介绍强化学习、深度强化学习的基本理论和具体算法, 并给出相关算法应用的TensorFlow编程实例。 |
魏翼飞, 李骏编著 |
清华大学出版社 |
TP181 |
59 |
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联邦学习技术及应用 |
本书系统阐释联邦学习这一新兴技术的理论与应用。开篇详解联邦学习的背景、发展阶段、模型架构及分类, 深入剖析其隐私保护技术与安全挑战。继而探讨联邦学习在移动边缘网络优化、通信成本降低、资源分配策略及激励机制设计等方面的创新应用, 揭示其与物联网、区块链、大模型等技术的融合路径。最后, 结合通信、金融、医疗、交通等多行业场景, 展现联邦学习在网络性能优化、用户行为分析、安全通信等领域的实践价值。 |
章辉, 祝好, 陈宏铭编著 |
化学工业出版社 |
TP181 |
79 |
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深度学习推荐方法及应用 |
本书优化有监督的基于深度学习的混合推荐方法, 并提出深度强化推荐方法和环境模拟器, 有效缓解了复杂环境下新系统或者新领域存在的冷启动问题。具体包括: (1) 介绍了推荐系统的历史发展, 并概述了各个阶段的技术。(2) 提出了基于“字符-短语”注意力机制和因子分解机的混合推荐方法, 提升模型提取特征的表征能力, 有效解决传统推荐方法存在的数据稀疏、冷启动难和特征提取过度依赖人工等问题。(3) 考虑位置信息, 提出了一种可以有效提升数据利用率的基于“局部-整体”注意力机制的个性化兴趣点推荐方法 (HAM-POIRec), 解决单个用户存在数据稀疏、冷启动难和难以挖掘出有价值的长尾POI的问题。。 |
庞光垚著 |
电子工业出版社 |
TP181 |
69 |
0 |
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深度图学习及应用 |
本书系统地介绍了深度图学习的理论基础和方法,对于广泛存在的图数据的智能感知和推理具有重要意义。图数据在现实生活中广泛存在,涉及社交关系图、知识图谱、脑功能连接图等多个领域,但图数据的复杂性和多样性给智能感知推理带来了巨大挑战。随着深度学习的快速发展,针对图数据的机器学习方法也取得了显著突破,以图卷积神经网络为代表的深度图学习方法逐渐形成。 |
彭亮, 朱晓峰著 |
成都电子科大出版社 |
TP181 |
56 |
0 |
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最优化与机器学习 |
本书全面探讨了机器学习中的最优化理论、方法与实践, 特别是在人工智能颠覆性发展的背景下, 包括但不限于监督学习、无监督学习、深度学习及强化学习等的应用。本书详细介绍了最优性条件、KKT条件、拉格朗日对偶等核心最优化理论, 探讨了梯度下降法、邻近梯度法、牛顿法、拟牛顿方法 (BFGS方法)、块坐标下降法、随机梯度类方法、增广拉格朗日方法、交替方向乘子法、双层规划等经典最优化方法, 最后介绍了机器学习与最优化深度融合的先进学习优化方法。通过本书的学习, 读者将能够全面理解机器学习中最优化问题的建模和求解计算, 及其在实际问题中的应用, 为后续的机器学习研究和实践奠定坚实的基础。 |
王祥丰, 蔡邢菊, 陈彩华编著 |
清华大学出版社 |
TP181 |
49 |
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深度学习基础与案例教程 |
本书从人工智能概述、机器学习基础、线性模型进而引出神经网络非线性模型, 然后展开深度学习各种经典的网络模型。深度学习模型部分主要讲解卷积神经网络、循环神经网络、Transformer模型及应用、生成对抗网络、迁移学习等。最后通过两个综合案例来进行巩固提升。第一个案例是电影情感分析项目实战, 涉及到循环神经网络和文本语义处理等知识模块综合应用。第二个案例是图像分类实战, 涉及到卷积神经网络及图像处理、数据可视化等知识综合应用。 |
迟殿委, 贾泽豪主编 |
机械工业出版社 |
TP181 |
69.9 |
0 |
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机器学习基础与实践 |
本书系统、全面地讲解了机器学习, 旨在为读者构建从理论到实践的完整知识体系。全书以机器学习的基本概念为起点, 逐步深入核心算法的原理与应用, 涵盖回归、分类、聚类等经典算法, 并系统地介绍了神经网络与深度学习的理论框架和技术要点, 不仅详细讲解了机器学习的三要素 (数据、模型、算法), 还通过Python工具库的使用和开发环境的构建帮助读者快速上手实践。本书强调了机器学习工程实践中的模型评估、特征工程和性能度量, 并通过具体的案例分析 (如医疗保险欺诈检测和异常血糖预测) 展示从数据准备到模型训练的完整流程, 这些案例不仅突出了机器学习的应用价值, 还为读者提供了实战经验和解决方案。 |
李晓峰, 胥文婷, 李云波主编 |
中国水利水电出版社 |
TP181 |
49.8 |
0 |
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智能管理研究方法:基于机器学习和大语言模型 |
本书系统阐述了自然语言处理、机器学习与AI大语言模型的原理及其在管理领域中的典型应用, 包括自然语言处理基础 (1-3章)、智能管理研究方法与实战 (4-5章) 和AI大语言模型(6-8章) 三个部分。 |
胡楠, 张婷, 王昊楠主编 |
西安交通大学出版社 |
TP181-3 |
49.9 |
0 |
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知识图谱:从理论到实践 |
本书主要包含三个部分。第一部分主要是知识图谱的基础理论和实践操作, 包括知识图谱概述、知识图谱表示、知识图谱存储、知识图谱构建以及知识图谱推理。第二部分主要讲述知识图谱的实际操作和领域知识图谱的构建, 包括Neo4j图数据库相关知识和实践、医疗知识图谱构建以及农业知识图谱构建。第三部分主要讲述知识图谱和其他模型的融合, 包括知识图谱和图神经网络, 知识图谱和多模态以及知识图谱和大模型的融合。 |
徐礼逵著 |
成都电子科大出版社 |
TP182 |
88 |
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深度神经网络高效计算:大模型轻量化原理与关键技术 |
本书围绕深度学习模型计算, 重点从深度学习模型优化、算法软件加速、硬件架构设计等方面展开介绍深度学习高效计算, 主要包括低秩分解、剪枝、量化、知识蒸馏、精简网络设计与搜索、深度神经网络高效训练、卷积神经网络高效计算、大模型高效计算、神经网络加速器设计等内容。 |
程健主编 |
电子工业出版社 |
TP183 |
99 |
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神经网络架构搜索 |
本书主要介绍神经网络架构搜索的相关研究工作, 共包括9章内容。其中, 第1部分介绍了神经网络架构搜索方法及深度神经网络架构, 包括第1章和第2章; 第2部分主要介绍了卷积架构的神经网络搜索算法, 涉及神经网络搜索空间、搜索算法和评估算法, 包括第3-6章; 第3部分介绍了Transfomme架构和张量环架构的搜索算法, 包括第7章和第8章; 第4部分介绍了神经架构搜索在实际场景中的应用, 涉及目标检测的自适应自动剪枝算法, 包括第9章。 |
陈亚冉 ... [等] 著 |
清华大学出版社 |
TP183 |
48 |
0 |
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Python与神经网络编程基础教程 |
本书从基本数据类型与运算符、控制结构、组合数据类型、函数、神经网络基础等展开论述, 介绍了面向对象编程、Matplotlib数据可视化、卷积神经网络、Transformer模型、生成对抗网络等技术, 能带领读者学习到最新的人工智能技术。 |
司徒浩臻编著 |
厦门大学出版社 |
TP183 |
45 |
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计算智能:原理与实践 |
本书共9章, 所涉及的计算智能包括进化计算 (遗传算法及其DNA/RNA计算、Memetic算法)、群智能计算 (雁群算法、蝙蝠算法、猴群算法)、仿自然规律计算 (万有引力搜索算法) 及仿人智能计算 (神经网络、细胞神经网络、自组织神经网络)。每类计算智能都给出了其在信号处理领域的应用案例。 |
郭业才著 |
西安电子科技大学出版社 |
TP183 |
64 |
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神经网络理论及应用实践 |
本书在全面介绍人工神经网络基本理论的基础之上, 首先, 系统地阐述了单层感知器神经网络、误差反向传播神经网络、竞争学习神经网络、自组织神经网络、学习向量量化神经网络、对偶传播神经网络、径向基函数神经网络、支持向量机等浅层神经网络的典型网络结构、学习算法、工作原理和应用案例; 其次, 系统地阐述了卷积神经网络、循环神经网络的概念、基本架构、工作原理和应用案例; 最后介绍了人工神经网络开发平台。 |
廉小亲 ... [等] 编著 |
清华大学出版社 |
TP183 |
59 |
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传感器原理及其系统应用 |
本书内容包括: 绪论、传感器的检测指标、电阻式传感器、交流电参数传感器、电量传感器、温度传感器、光学传感器、数字传感器等。 |
主编张勇 |
西安交通大学出版社 |
TP212 |
45 |
0 |
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无线传感器技术及应用 |
本书是一本全面介绍无线传感器网络 (WSN) 技术的专业书籍, 旨在深入探讨无线传感器网络在各个领域的应用, 特别是在智能家居系统中的重要作用。本书主要内容包括无线传感器网络技术场景认知、传感器技术在智能家居中的应用、蓝牙技术在智能家居中的应用、WIFI技术在智能家居中的应用、Zigbee技术在智能家居中的应用、其他无线通信技术在智能家居中的应用、智能家居系统集成案例开发。本书从无线传感器网络的基本概念入手, 逐步深入到技术原理、系统架构、通信协议以及实际应用等多个方面, 为读者提供了全面而系统的知识体系。 |
杜云龙, 李廷, 史子新主编 |
湖南大学出版社 |
TP212 |
49 |
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测试技术与传感器:基础与应用 |
本书共14章, 分为三大部分: 第1章介绍了测试的基础知识; 第2、3章介绍了信号分析基础及测试系统的动态和静态特性; 第4-14章系统阐述了传感器技术概论, 并详细讲解了电阻式、电感式、电容式、光电式、压电式、热电式、磁电式、数字式、辐射式及图像检测等多种传感器的原理、特性及应用案例。 |
李运堂, 冯娟主编 |
电子工业出版社 |
TP212 |
69.8 |
0 |
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智能传感器技术 |
本书系统地论述了传感器技术基础理论、传感器原理及智能化技术和面向机器人感知的智能传感器应用技术。本书分3部分, 共17章。第1部分共3章, 介绍传感器技术基础理论, 包括传感器与智能传感器的基本概念、特性、应用以及发展, 传感器的功能材料、基础效应及加工工艺。第2部分共9章, 介绍半导体、光电、压电、磁电、MEMS、纳米、量子传感器的原理、特性及应用, 并简要介绍智能传感器信号处理技术以及无线传感器网络。第3部分共5章, 介绍如何利用传感器实现机器人感知, 包括机器人状态、视觉、听觉、触觉与接近觉、味觉与嗅觉感知。 |
潘孟春主编 |
机械工业出版社 |
TP212.6 |
78 |
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人形机器人行业落地与应用 |
本书旨在探讨人形机器人在各行业的应用现状、发展趋势以及面临的挑战, 它系统介绍了人形机器人的概念与兴起、前沿技术探索、法律伦理与未来展望、社会影响与未来挑战, 以及人形机器人在各领域的应用, 为读者搭建了一座从理论到实践的桥梁。 |
韩一, 杨蓉著 |
清华大学出版社 |
TP24 |
69.8 |
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