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Python机器学习算法与实战

余本国
近百个实战案例，系统讲解Python机器学习算法、理论与关键技术实现。

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机器学习经典算法剖析——基于OpenCV

赵春江
机器学习是一种自动分析所构建模型的数据分析方法。通过迭代地从数据中不断学习，机器学习可以使计算机找到一些隐含的信息量，而这些信息量是无法明确通过编程得到的。本书以OpenCV2.4.9为研究工具，对算法—正态贝叶斯分类器、K近邻算法、支持向量机、决策树、AdaBoost、梯度提升树、随机森林、期望极大值、神经网络，不仅具体分析了它们的原理和实现方法，还进行了详细的源码解析，并且给出了基于OpenC

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机器视觉与机器学习：算法原理、框架应用与代码实现

宋丽梅朱新军编著
《机器视觉与机器学习——算法原理、框架应用与代码实现》内容共10章。第1章为绪论，包括机器视觉的相关概念，机器视觉的发展、基本任务、应用领域与困难，以及马尔视觉理论；第2章为数字图像处理；第3章为相机成像；第4章为相机标定；第5章为ShapefromX；第6章为双目立体视觉；第7章为结构光三维视觉；第8章为深度相机，介绍当前颇受欢迎的Kinect、IntelRealSense等深度相机的知识与相关

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Python算法设计与分析

王硕董文馨张舒行张洁李秉伦
本书内容包括：算法初步、排序算法、查找、双指针问题、哈希算法、深度优先搜索算法、广度优先搜索算法、回溯算法、动态规划、贪心算法、分治算法、并查集、最短路径算法和数论算法等常见算法。

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人工智能算法Python案例实战

吕鉴涛
本书从概念和数学原理上对人工智能所涉及的数据处理常用算法、图像识别、语音识别、自然语言处理、深度学习等几个主要方面进行了阐述，并以Python为主要工具进行了相应的编程实践，以使读者对人工智能相关技术有更直观和深入的理解。此外，本书还用几个独立的章节从原理和实践上介绍了量子计算、区块链技术、并行计算、增强现实等与人工智能密切相关的前沿技术。

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Python深度学习实战——基于Pytorch

主编
本书以深度学习框架PyTorch为基础，介绍机器学习的基础知识与常用方法，全面细致地提供了基本机器学习操作的原理和在深度学习框架下的实践步骤。全书共16章，主要分别介绍了深度学习基础知识、深度学习框架及其对比，机器学习基础知识，深度学习框架基础，Logistic回归，多层感知器，计算机视觉，自然语言处理以及8个实战案例。本书将理论与实践紧密结合，相信能为读者提供有益的学习指导。??本书适合Pyth

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Python算法详解

张玲玲
-以“从入门到精通”的写作方法构建内容，让读者入门容易。为了使读者能够完全看懂本书的内容，本书遵循“从入门到精通”基础类图书的写法，循序渐进地讲解算法的知识。-破解语言难点，以“技术解惑”贯穿全书，绕过学习中的陷阱。为了帮助读者学懂算法，每章都会有“技术解惑”模块，让读者知其然又知其所以然。-书中包含大量典型实例。书中有195个实例，通过这些实例的练习，读者有更多的实践演练机会。-通过QQ群和网站论坛实现教学互动，形成互帮互学的朋友圈。本书作者为了方便给读者答疑，特地提供了网站论坛、QQ群等技术支持，并且随时在线与读者互动。让大家在互学互帮中形成一个良好的学习编程的氛围。网站名称和群号，详见本书前言部分。

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Python计算机视觉与深度学习实战

戴亮
一本书入门计算机视觉，将深度学习理论融入视觉识别案例，搭建理论与实践的桥梁。

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机器学习案例实战（第2版）

赵卫东著
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，首先讨论了主流机器学习平台的主要特点以及机器学习的实战难点。在此基础上，利用主流的机器学习开源平台TensorFlow、OpenVINO、PaddlePaddle等，通过17个实战案例，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、聚类、卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等机器学习和

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Python编程入门与算法进阶

中国电子学会
Python简单易学，是一种非常适合零基础编程人员学习算法与编程的高级程序设计语言。本书是中国电子学会全国青少年软件编程等级考试Python编程一至四级的指定用书，基于Python自带的集成开发工具IDLE3.5.2版本，对应每级考试要求讲解知识要点。对于广大青少年学习者，本书能够指导他们了解并掌握Python语言编程技巧，培养他们用Python语言编程解决生活中实际问题的能力。

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Python学习笔记：从入门到实战

张学建
精讲学习视频全程相伴，扫码即看；331个有趣实例及精彩分析娓娓道来

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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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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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机器学习

董亮
机器学习基础与高级内容全面讲解，实例丰富，易于学习巩固。

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递归算法与项目实战

阿尔·斯维加特（Al
本书凝聚了作者多年的Python教学经验，内容通俗易懂，旨在剖析递归及其本质。本书不仅结合Python程序和JavaScript程序讲述编程的基础知识，还讲述如何利用递归算法计算阶乘，计算斐波那契数列，遍历树，求解迷宫问题，实现二分搜索，完成快速排序和归并排序，计算大整数乘法，计算排列和组合，解决八皇后问题等。本书不仅适合开发人员阅读，还可供计算机相关专业的师生参考。

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机器学习与数据挖掘

王璐烽
本书以项目实践作为主线，结合必需的理论知识，以任务的形式进行内容设计，每个任务都包含任务描述及任务实施的步骤，读者按照实施步骤进行操作就可以完成相应的学习任务，从而不断提升项目实践能力。本书主要内容涉及机器学习的基础知识，模型评估与选择，回归、分类、聚类等机器学习算法，数据挖掘的基础知识，数据分析与应用，以及通过用户行为分析预测项目学习如何将机器学习与数据挖掘应用到实际中。本书适合使用机器学习与数

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数据结构与算法（Python版）

周元哲
本书讲述了Python语言与数据结构。

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机器学习基础

编著
近年来人工智能技术蓬勃发展，人工智能正在改变我们的生活。为了让读者在不需要掌握太多数学和计算机科学知识的情况下，能够快速上手，使用Python语言实现常用的机器学习算法，并解决一些实际的问题，我们策划并出版本书。本书共14章，内容涵盖基本的机器学习概念和环境搭建，目前各个领域中的热门算法，以及数据预处理、模型评估和文本数据分析等。希望本书可以让读者轻松入门，在动手实践的过程中找到乐趣。本书可以作为

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实用机器学习

孙亮黄倩
大数据时代为机器学习的应用提供了广阔的空间，各行各业涉及数据分析的工作都需要使用机器学习算法。本书围绕实际数据分析的流程展开，着重介绍数据探索、数据预处理和常用的机器学习算法模型。本书从解决实际问题的角度出发，介绍回归算法、分类算法、推荐算法、排序算法和集成学习算法。在介绍每种机器学习算法模型时，书中不但阐述基本原理，而且讨论模型的评价与选择。为方便读者学习各种算法，本书介绍了R语言中相应的软件包

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机器学习与大数据技术

牟少敏
本书较为全面地论述了机器学习、深度学习、大数据技术与图像处理技术的基本概念、基础原理和基本方法，以农业为应用场景，力求通缩易懂，深入浅出的介绍了与机器学习、深度学习、大数据技术与图像处理技术问题联系密切的内容。全书主要分为4大部分：机器学习、大数据技术和图像处理技术的基础知识；经典的机器学习基本理论和方法，以及深度学习和大数据未来的发展；实践应用；机器学习和人工智能的数学基础与编程基础。