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机器学习观止：核心原理与实践

林学森
本书适合对AI机器学习有浓厚兴趣的零基础以及相关从业人员。

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联邦学习：原理与算法

王伟
人工智能机器学习教程书籍，平安科技联邦学习团队执笔，由浅入深介绍联邦机器学习的算法体系，注重工程实践，保证理论前沿性。

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软件定义网络核心原理与应用实践（第二版）上册

黄韬、刘江、魏亮、张娇、杨帆、刘韵洁
本系列丛书包含核心原理和应用实践上下两册，对SDN技术进行了全面剖析和深入解读。本册属于核心原理部分，首先阐述了SDN的设计思想与体系架构，详细分析了控制转发分离和开放可编程两个重要属性，其次介绍了以OpenFlow为代表的SDN南向接口协议，以及北向和东西向接口协议，接下来根据SDN的层次化架构，自下而上依次介绍了SDN数据平面、控制平面和应用案例，梳理总结了SDN标准化和学术进展情况。

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场景化机器学习

[澳]道格·哈金（Doug
本书展示了如何在业务场景中应用机器学习，全书分为三个部分。第一部分介绍有效的决策如何帮助公司提高生产率以保持竞争力，阐释如何使用开源工具和AWS工具将机器学习应用于业务决策中。第二部分以虚拟人物为主线，研究六个场景，这些场景展示了如何使用机器学习来制定各种业务决策。第三部分讨论如何在Web上设置和共享机器学习模型，还介绍了一些案例。

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机器学习公式详解

谢文睿
适读人群：（1）高等院校人工智能、计算机、自动化等相关专业机器学习方向的学生；（2）学术界机器学习领域的研究人员和教师；（3）工业界对机器学习感兴趣的专业人员和工程师。1.周志华教授“西瓜书”《机器学习》公式完全解析指南！“南瓜书”系Datawhale成员自学笔记，对“西瓜书”中250个重难点公式做了详细解析和推导（重难点公式覆盖率达99%），旨在解决机器学习中的数学难题。2.机器学习初学小白提升数学基础能力的必备练习册！以本科数学基础视角对“西瓜书”里比较难理解的公式加以解析和推导细节，补充大量重、难点数学知识和参考材料，分享在学习中遇到的“坑”以及跳过这个“坑”的方法，对于初学机器学习的小白也能上手练习！3.俞勇、王斌、李沐、程明明、陈光（博主@爱可可-爱生活）、徐亦达等人工智能领域大咖亲笔推荐

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机器学习工程实战

[加] 安德烈·布可夫
机器学习入门手册《机器学习精讲》姊妹篇，人工智能和机器学习领域专业人士的多年实践结晶，深入浅出讲解机器学习应用和工程实践。

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机器学习案例实战

赵卫东
机器学习已经广泛地应用于各行各业，深度学习的兴起再次推动了人工智能的热潮。本书结合项目实践，首先讨论了TensorFlow、PySpark、TI-ONE等主流机器学习平台的主要特点；然后结合Tableau介绍了数据可视化在银行客户用卡行为分析的应用。在此基础上，利用上述介绍的这些平台，通过多个项目案例，详细地分析了决策树、随机森林、支持向量机、逻辑回归、贝叶斯网络、卷积神经网络、循环神经网络、对抗

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Python机器学习入门

程晨
Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。它具有丰富和强大的模块（库），能够很轻松地把用其他编程语言（尤其是C/C++）编写的各种模块联结在一起。这两年随着人们对人工智能的关注越来越多，大家对Python的学习热情也越来越高。在IEEE发布的编程语言排行榜中，Python已经多年排名第一。这本Python编程与机器学习的入门书，首先介绍了一些Python编程的基础知识，然

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动手学机器学习

张伟楠
本书系统介绍了机器学习的基本内容及其代码实现，是一本着眼于机器学习教学实践的图书。本书包含4个部分：第一部分为机器学习基础，介绍了机器学习的概念、数学基础、思想方法和简单的机器学习算法；第二部分为参数化模型，讲解线性模型、神经网络等算法；第三部分为非参数化模型，主要讨论支持向量机和决策树模型及其变种；第四部分为无监督模型，涉及聚类、降维、概率图模型等多个方面。本书将机器学习理论和实践相结合，以大量

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机器学习Python实战

张松慧陈丹　主编
本书使用Python的机器学习算法库scikit-learn讲解机器学习重要算法的应用，内容包括机器学习认知、数据预处理、KNN算法、线性回归算法、逻辑回归算法、朴素贝叶斯算法、决策树与随机森林算法、支持向量机、k-mcans算法、神经网络、模型评估与优化。本书使用通俗易懂的语言、丰富的图表和大量的案例对机器学习的重要算法进行讲解，提供一条从实践出发掌握机器学习知识的途径，读者即使没有很扎实的数学

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机器学习：公式推导与代码实现

鲁伟
本书基于NumPy与sklearn，介绍26个主流机器学习算法的实现。

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IP通信原理与实践

胡耀华
本书共分六章：第一章概述介绍了计算机网络的基本概念、发展历程等基础知识；第二章物理层介绍了计算机网路体系结构中**底层的功能、使用的相关技术；第三章介绍了数据链路层的基本功能、以太网和局域网的接入方式；第四章网络层介绍了IP协议以及多种网络互连手段和常见的路由协议；第五章传输层介绍了TCP和UDP两种常用协议的工作方式和适用场合；第六章应用层着重介绍了常见的应用层功能和协议。

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边缘计算原理与实践

谢人超黄韬杨帆刘韵洁
本书对边缘计算的发展历史与趋势、几种典型的边缘计算技术的基本架构与原理进行了阐述，并对边缘计算涉及的关键技术与最新进展、部署方案、应用场景与实践进行了详细讲解。本书涉及的内容广泛、技术思想凝炼，突出核心原理和关键技术的阐述，同时力图深入讲解边缘计算开源平台的使用过程。本书对从事边缘计算技术研发的专业人士、网络运营管理人员、相关专业高校学生以及对边缘计算技术感兴趣的读者，都具有一定的参考价值。

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云计算原理与实践

王伟
本书系统地讲解了云计算的知识框架，包括云计算的三大认识角度（商业模式、计算范式、实现方式）、四个关键技术（计算、存储、网络、安全）、四种开发运维维度（云原生应用、云操作系统、云端软件、云运维），以及三大应用场景（云桌面、开发云、大数据与人工智能）。本书在大部分的章中安排了一个或多个基于开源软件的实训内容，以帮助读者更有效地动手实践，包括GitHub、Hadoop、OpenStack、KVM、Doc

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深度学习算法与实践

于子叶
本书旨在为读者建立完整的深度学习知识体系。全书内容包含3个部分，第一部分为与深度学习相关的数学基础；第二部分为深度学习的算法基础以及相关实现；第三部分为深度学习的实际应用。

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Python机器学习经典实例

用流行的Python库scikitlearn解决机器学习问题。

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Python机器学习开发实战

王新宇
Python机器学习入门，以实战为重点，配有大量代码和案例，简单、快速、易学。

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机器学习算法评估实战

宋亚统
在机器学习算法的实际应用中，我们不仅要知道算法的原理，也要了解如何评估算法上线服务的可靠性。

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机器学习算法竞赛实战

王贺，刘鹏，钱乾
本书是算法竞赛领域一本系统介绍竞赛的图书，书中不仅包含竞赛的基本理论知识，还结合多个方向和案例详细阐述了竞赛中的上分思路和技巧。

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机器学习（第2版）

赵卫东董亮　编著
机器学习是人工智能的重要技术基础，涉及的内容十分广泛。本书涵盖了机器学习和深度学习的基础知识，主要包括机器学习的概述、统计学基础、分类、聚类、神经网络、贝叶斯网络、支持向量机、文本分析、分布式机器学习算法等经典的机器学习基础知识，还包括卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、目标检测、自编码器等深度学习的内容。此外，本书还介绍了机器学习的热门应用领域推荐系统以及强化学习等主题。本书深入浅出、内容

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机器学习（慕课版）

主编
本书是一本零基础的Illustrator软件的实战教材，旨在介绍如何使用Illustrator软件在平面设计领域的使用方法与技巧。本书首先介绍Illustrator软件在平面领域中的主要应用范围和领域，然后逐步由浅入深的介绍如何使用软件完成图形的设计与编辑、路径的绘制与编辑、图形样式的创建与编辑、文本与图表的创建与编辑、图层与蒙版的应用、效果类应用方法、混合与封套的应用方法等。书籍中所涉及的案例都

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