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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本书共12章，首先介绍Java语言的基本情况；然后介绍如何在Windows、Linux和macOS三种操作系统中安装Java和集成开发环境以及JShell交互式编程；接着讲解Java的一些常见概念和数据类型以及Java的八大类运算符、各种表达式和语句；之后介绍类和对象这两个核心概念，数组与集合的概念和使用，Java常用工具类，以及Java的异常处理、注解以及泛型机制；最后讲解Java的文件与I/O
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.名家作品：上海交通大学ACM班创始人俞勇教授、博士生导师张伟楠副教授、APEX实验室博士生沈键编写；.理论扎实：基于上交大ACM班的人工智能专业课程构建强化学习的学习体系；.配套资源丰富：在线代码运行环境+在线视频课程+在线讨论区+在线习题+配套课件；.多位业内大咖力荐：字节跳动人工智能实验室总监李航、1986年图灵奖得主JohnHopcroft、北京大学数学科学学院统计学教授张志华、伦敦大学学院计算机科学系讲席教授汪军、亚马逊资深科学家、《动手学深度学习》作者李沐
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·深度学习领域重磅作品《动手学深度学习》重磅推出PyTorch版本；·李沐、阿斯顿·张等大咖作者强强联合，精心编撰；·全球400多所大学采用的教科书，提供视频课程、教学PPT、习题，方便教师授课与学生自学；·能运行、可讨论的深度学习入门书，可在线运行源码并与作译者实时讨论。
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少年电子技师教材：围绕学习要求，分阶段介绍电子知识和制作技能。
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本书是《动手学深度学习》的重磅升级版本，选用经典的PyTorch深度学习框架，旨在向读者交付更为便捷的有关深度学习的交互式学习体验。本书重新修订《动手学深度学习》的所有内容，并针对技术的发展，新增注意力机制、预训练等内容。本书包含15章，第一部分介绍深度学习的基础知识和预备知识，并由线性模型引出最简单的神经网络——多层感知机；第二部分阐述深度学习计算的关键组件、卷积神经网络、循环神经网络、注意力机
