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100 条"因果推断与机器学习(修订版)"搜索结果
因果推断与机器学习(修订版)
郭若城 编著
本书对结合因果推断和机器学习的理论与实践进行了介绍。
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工业机器人测试与评价技术
中国电子信息产业发展研究院
本书系统地讲解了工业机器人的测评技术。全书共分12章,内容包括绪论、工业机器人的技术基础、标准概述、测试技术概述、整机性能及安全可靠性测试技术、标定技术、软件测试技术、关键零部件测试技术、专项检测技术、生产线系统集成应用测试技术、评价方法、典型测试案例分析等。
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Arduino 智能机器人设计与制作
著
本书以中国教育学会发布的《中小学机器人课程指导纲要》为指导,以培养中小学生设计思维、计算思维、创新思维、实践动手能力为目标,在深入分析儿童机器人教育需求与认知特点的基础上,通过16个儿童机器人教学项目案例,对智能机器人结构搭建、电路连接、工作原理、编程控制及创新设计等进行详细阐述。全书共包含17课内容,第0课为引导部分,主要介绍机器人的概况、制作机器人的硬件平台及软件工具等,其余16课分为“创意生
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适生于社会科学的因果理论和因果推理
本书以社会科学哲学中的可操控性理论和机制论的对立和互补理论为主线,从证据理论的角度分析两者在因果性问题上的融贯,以概率论为基础探讨推进因果推理的路径,并在因果建模的实践中深化对因果性概念的理解。
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应用机器学习方法度量在线品牌忠诚度模型构建研究
赵玮著
在大数据环境下,面对在线消费提供的海量数据信息,传统的技术方法已逐渐无法满足企业创造和维持品牌忠诚的竞争需求。本书构建了一个在线消费大数据时代下的人工智能模型——机器学习模型,通过机器学习方法,对在线消费者的品牌商品购买行为进行聚类,实现具有相似忠诚度的用户的聚类,同时实现在线品牌忠诚度的度量。其中,重点研究机器学习路径、机器学习算法、模型构建方法,以及模型的检验与优化方法。赵玮著的《应用机器学习
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零基础学陈氏太极拳(视频学习修订版)
高崇
本书涵盖陈氏太极拳的简介、基本要求、步型和步法,以及18式太极拳教学动作等内容,以多角度真人实拍图,分步骤展示太极拳的连贯动作。通讨这本书中专业教练的演示,读者可以了解陈氏太极拳的基础知识和训练技巧。
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深度学习原理与实践
陈仲铭
(1)大量图例,简单易懂。作者亲自绘制了大量插图,力求还原深度学习的算法思想,分解和剖析晦涩的算法,用图例来表示复杂的问题。生动的图例也能给读者带来阅读乐趣,快乐地学习算法知识,体会深度学习的算法本质。(2)简化公式,生动比喻。深度学习和机器学习类的书中通常会有大量复杂冗长的算法公式,为了避免出现读者读不懂的情况,本书尽可能地统一了公式和符号,简化相关公式,并加以生动的比喻进行解析。在启发读者的同时,锻炼读者分析问题和解决问题的能力。(3)算法原理,代码实现。在介绍深度学习及相关算法的原理时,不仅给出了对应的公式,还给出了实现和求解公式的代码,让读者明确该算法的作用、输入和输出。原理与代码相结合,使得读者对深度学习的算法实现更加具有亲切感。(4)深入浅出,精心剖析。理解深度学习需要一定的机器学习知识,本书在D1章介绍了深度学习与机器学习的关系,并简要介绍了机器学习的内容。在内容安排上,每章依次介绍模型框架的应用场景、结构和使用方式,最后通过真实的案例去全面分析该模型结构。目的是让读者可以抓住深度学习的本质。(5)入门实践,案例重现。每一章最后的真实案例不是直接堆砌代码,而是讲解使用该算法模型的原因和好处。从简单的背景知识出发,使用前文讲解过的深度学习知识实现一个实际的工程项目。实践可以用于及时检验读者对所学知识的掌握程度,为读者奠定深度学习的实践基础。将一本技术书籍写得通俗易懂谈何容易,但《深度学习原理与实践》这本书确实做到了。书中对近年来火热的深度学习理论知识进行简单剖析,化繁为简,没有局限于坐而论道,而是将实例和数学理论相结合,让读者能够快速理解各种模型并上手实践,值得细读。--唐春明 广州大学数学与信息学科学院副院长本书从原理、方法、实践这3个维度系统地介绍了深度学习的方方面面,内容详实,解读清晰,细节与全貌兼顾,既适合初学者阅读,也可以作为深入研究的参考用书。--杨刚 西安电子科技大学教授近年来出版的深度学习相关图书中,本书是我见过非常有指导意义的中文书籍之一。本书对ANN、CNN、RNN等模型进行深入浅出的介绍,引入大量图例和简化后的公式,让算法浅显易懂。每一章的实践内容都给人惊喜,强烈推荐!--吴健之 腾讯音乐高级工程师作为产品经理,我能看懂的深度学习书籍实在太少了。本书恰到好处,插图丰富直观,数学公式简练,很喜欢此类风格的图书,易懂好学。即使你不是程序员或算法专家,该书也值得一看!--张瑞 中软国际高级产品经理
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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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Keras与深度学习实战
张良均 主编
本书以Keras深度学习的常用技术与真实案例相结合的方式,深入浅出地介绍使用Keras进行深度学习的重要内容。全书共7章,内容包括深度学习概述、Keras深度学习通用流程、Keras深度学习基础、基于RetinaNet的目标检测、基于LSTM网络的诗歌生成、基于CycleGAN的图像风格转换、基于TipDM大数据挖掘建模平台实现诗歌生成等。本书大部分章包含实训和课后习题,通过练习和操作实践,读者可
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PyTorch与深度学习实战
胡小春
本书以PyTorch深度学习的常用技术与真实案例相结合的方式,深入浅出地介绍使用PyTorch实现深度学习应用的重要内容。本书共7章,内容包括深度学习概述、PyTorch深度学习通用流程、PyTorch深度学习基础、手写汉字识别、文本生成、基于CycleGAN的图像风格转换、基于TipDM大数据挖掘建模平台实现文本生成等。本书大部分章包含实训和课后习题,希望通过练习和操作实践,帮助读者巩固所学的内
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智慧场馆与智慧学习
著
本书通过对我国大中型城市场馆的智慧学习现状进行调研,对我国场馆的数量分布、地区分布、信息化建设,以及场馆与经济、人口、劳动力受教育程度、创新创业、公众科学文化素质的相互关系,进行了系统分析。全书共5章,主要内容包括智慧社会与场馆智慧学习,我国场馆智慧学习发展现状,国外场馆学习比较分析,我国场馆智慧学习的主要特征,我国场馆智慧学习存在的问题及发展建议。
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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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深度学习与TensorFlow实战
李建军 王希铭 潘勉 等
本书主要讲解深度学习和TensorFlow的实战知识,全书分为10章,主要内容如下:第1章为深度学习概述,包括深度学习的基础知识、深度学习的生产力实现—TensorFlow、数据模型、TensorFlow项目介绍、TensorFlow工作环境的安装与运行;第2章为机器学习概述,讲解机器学习的定义、任务、性能、经验、学习算法、线性回归实例和TensorFlow的完整运行脚本;第3章介绍从生物神经元到
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深度学习技术与应用
许桂秋
本书旨在介绍人工智能中深度学习的基础知识,为即将进入深度学习领域进行研究的读者奠定基础。全书共13章,其中,第1~4章为理论部分,第5~13章为应用部分。理论部分介绍了机器学习和深度学习的基本内容,以及TensorFlow开发框架的搭建和使用;应用部分设置了多个项目案例,并介绍了这些案例详细的实现步骤和代码,使读者在练习中熟悉和掌握相关知识的应用方法与技巧。本书采用项目驱动的编写方式,做到了理论和
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儿童肥胖预防与控制指南.2021
《儿童肥胖预防与控制指南》修订委员会
为更好地落实《儿童青少年肥胖防控实施方案》工作要求,国家卫生健康委疾控局委托北京大学公共卫生学院牵头成立《儿童肥胖预防与控制指南》(以下简称《指南》)修订委员会,对2008年发布的《中国学龄儿童少年超重和肥胖预防与控制指南》(试行)[以下简称《指南》(试行)]进行修订。修订委员会共有22个单位参与,汇集了全国多领域、多学科专家,根据我国儿童超重肥胖防控现状,借鉴国内外先进经验,按照科学的程序和方法
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工业机器人编程与系统集成
主编
全书共分5个模块,主要包括:工业机器人编程基础、ABB工业机器人I/O配置与应用、ABB工业机器人示教编程、ABB工业机器人总线与网络通信、ABB工业机器人与外围设备系统集成,每一个模块均配有较为详细的图文内容。本书可作为高等职业院校工业机器人技术、机电一体化技术、智能控制技术及其他专业的教材,也作为工业机器人编程与系统集成工程技术人员的参考书。
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工业机器人离线编程与仿真(FANUC机器人)
主编
本书从FANUC机器人离线编程与仿真的实际应用出发,由易到难,详细讲解FANUC机器人离线编程与仿真技术相关的基础知识和技术。本书共5章,分别为ROBOGUIDE概述、ROBOGUIDE仿真工作站创建、ROBOGUIDE特殊功能设置、项目实战——连续轨迹路径示教编程仿真、项目实战——工业机器人数控加工单元仿真。通过学习本书,读者可掌握ROBOGUIDE软件的安装、仿真工作站搭建、软件特殊设置等基础
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动车组运用与维修(修订版)
焦风川
本书包括“动车组运用”和“动车组维修”两大部分。“动车组运用”部分包括:动车组运用基础,运用管理,运行故障处理及动车组专业管理规定;“动车组维修”部分包括:维修基础知识,故障检测、诊断技术,动车组的维修,动车组维修的组织与管理。
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智能机器人
陈良
本书阐述了智能机器人的基本理论及实际应用。
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PaddlePaddleFluid深度学习入门与实战
潘志宏
本书全面讲解PaddlePaddleFluid框架在深度学习领域的应用。
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智能控制与强化学习
著
在人工智能技术的大力驱动下,智能控制与强化学习发展迅猛,先进自动化设计与控制日新月异。本书针对复杂离散时间系统的优化调节、最优跟踪、零和博弈等问题,以实现稳定学习、演化学习和快速学习为目标,建立一套先进的值迭代评判学习控制理论与设计方法。首先,对先进值迭代框架下迭代策略的稳定性进行全面深入的分析,建立一系列适用于不同场景的稳定性判据,从理论层面揭示值迭代算法能够实现离线最优控制和在线演化控制。其次
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