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机器学习算法的数学解析与Python实现

莫凡
一本讲解算法的书籍，从生活中的常见例子来讲解，使读者发现算法的乐趣，能快速把算法应用到机器学习中。

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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。

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Python 深度学习

吕云翔刘卓然关捷雄等编著
《Python深度学习》以深度学习框架为基础，介绍机器学习的基础知识与常用方法，全面细致地提供了机器学习操作的原理及其在深度学习框架下的实践步骤。全书共16章，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（以PyTorch为例）基础、Logistic回归、多层感知器、卷积神经网络与计算机视觉、神经网络与自然语言处理以及8个实战案例。本书将理论与实践紧密结合，相信

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Python深度学习与项目实战

著
本书基于Python以及两个深度学习框架Keras与TensorFlow，讲述深度学习在实际项目中的应用。本书共10章，首先介绍线性回归模型、逻辑回归模型、Softmax多分类器，然后讲述全连接神经网络、神经网络模型的优化、卷积神经网络、循环神经网络，最后讨论自编码模型、对抗生成网络、深度强化学习。

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高速列车智能自主定位模型与在线学习算法——基于应答器实测数据的机器学习

陈德旺著
本书利用武广高铁、京沪高铁和郑西高铁的大量实测数据开展研究，采用计算智能和机器学习等理论和方法，研究了几种比较典型的高速列车定位模型，尤其是基于应答器信息的模型参数在线学习算法，以提高列车定位精度和在线学习能力。最后，开发了高速列车职能定位软件，实现了相关的定位算法，并做了大量的比较和分析。

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演化学习：理论与算法进展

周志华
适读人群：机器学习、人工智能、进化计算方面的研究人员和算法设计人员，包括科研院所、高校、企业的研究和高级开发人员，以及相关专业方向的研究生。机器学习知名学者周志华教授新作；中国高校知名人工智能研究团队20年攻关的新理论成果；给强大的演化算法找到“所以然”的理论支撑，指导机器学习优化问题的进一步发展；关键定理详细证明过程以附录形式给出，以供有余力的读者深挖。

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面向大数据的数据结构与算法设计（Python版）

汤羽林迪编著
面对大数据和人工智能技术及应用的迅猛发展，传统的数据结构与算法课程的教学内容和教学模式亟待改革，以适应大数据和人工智能专业人才培养的需要。本书就是为满足这种需要而编写的。本书共15章，主要内容包括大数据概念、Python语言基础、线性表、栈与队列、数组与字符串、树、图等经典数据结构，键值对、嵌套数据结构、列存储结构等面向大数据计算的新型数据结构，排序算法、查找算法、基础算法设计、机器学习算法基础、

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Python算法从菜鸟到达人

猿媛之家组编
涵盖所有程序员必须掌握的50余种算法，从易到难逐级提升，满足编程菜鸟向达人转变的一切需求。

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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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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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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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Unity 2017经典游戏开发教程：算法分析与实现

张帆
Unity目前是全世界优秀的游戏渲染引擎平台，其中程序开发也有自己的一套规则和技巧。本书基于此，使用UnityC#编程模块，实现18款经典小游戏的算法。不论是游戏开发爱好者，还是专业人士，都能从本书学习到：（1）Unity程序脚本入口及与场景模块相关联的编程操作流程与算法分析。（2）C#的程序编写技巧。（3）学习整个游戏开发的综合流程与策划思路，以便将来更好的融入相关团队。

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算法学习指南

[美] 乔治·海涅曼
本书深入阐述关键算法、数据结构、数据类型的基本原理。

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数学学习困难的鉴别与辅导

黄大庆
本书分3篇，共5章。第一篇数学学习困难概览，主要介绍数学学习困难的基本概念、成因；第二篇数学学习困难的鉴别与发展；第三篇数学学习困难的辅导。

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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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图像局部特征检测和描述：基于OpenCV源码分析的算法与实现

赵春江
在计算机视觉处理中，特征指的是能够解决某种特定任务的信息。图像局部特征在目标识别、目标跟踪、目标匹配、三维重建、图像检索等应用中发挥着重要的作用。它是近20年来在计算机视觉领域中研究的热点问题之一。本书以OpenCV2.4.9为研究工具，对其实现的所有新的特征检测和描述算法—Kitchen-Rosenfeld、Canny、Harris、Shi-Tomasi、FAST、MSER、MSCR、SIFT、

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算法学习与应用从入门到精通

张玲玲
一本书的容量，讲解了入门类、范例类和项目实战类三类图书的内容。

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计算机组成原理实验指导（基于RISC-V在线实训）

组编
“计算机组成原理”是一门理论性、工程性和实践性都很强的专业核心基础课程，其实践教学对理论教学具有强支撑作用，是强化读者计算机系统能力、分析与解决复杂工程问题能力的重要途径。作者本着“理论与实践一体化、实验目标系统化、实验平台虚拟化、课程实验在线化、实验过程游戏化”的原则，历经十年持续的实践教学改革，开发了一系列原创的硬件在线仿真实验，建立了立足计算机系统、逐层递进、以设计型实验为主导的实践教学体系

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