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  • 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
  • 唐宏、陈麒、庄一嵘
  • 本书是一本深度学习的基础入门读物,对深度学习的基本理论进行了介绍,主要以Ubuntu系统为例搭建了三大主流框架——Caffe、TensorFlow、Torch,然后分别在3个框架下,通过3个实战项目掌握了框架的使用方法,并详细描述了生产流程,最后讲述了通过集群部署深度学习的项目以及如何进行运营维护的注意事项。本书适合对深度学习有浓厚兴趣的读者、希望用深度学习完成设计的计算机专业或电子信息专业的高校
  • 袁国栋
  • 全面剖析数字时代的零售新图景。
  • 陈哲
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  • 许小可
  • 本书从群智能优化算法和高维多目标优化两方面入手,一方面系统地介绍了差分进化算法的基本原理及国内外研究现状,通过分析算法的模型、关键步骤及参数设置,设计和构建了高性能的改进算法,并将其应用于医学图像处理、电子商务等实际工程领域;另一方面,深入分析了高维多目标优化算法的基本原理、国内外研究现状及关键技术难点,详细描述了基于差分进化算法的高维多目标优化算法设计、构建与实验分析,以及其在智能交通系统中的实
  • 张斌
  • 本体是共享概念模型明确的形式化规范说明。其重要性已在知识工程、智能信息集成、信息检索与获取、软件工程、自然语言处理、普适计算等许多方面有所体现。本书全面概括了本体演化的一些方法,重点研究开放环境下本体演化中的本体一致性推理算法、本体演化序列内部与序列之间的冲突检测、冲突诊断算法和本体演化多版本差异检测算法,同时就所涉及的算法进行了系统的实验和比较。本书可作为本体推理、本体演化领域开发人员和技术人员
  • 韦康博
  • 本书全面介绍了智能机器人的发展历史、探究过程,以及在各个领域的应用,以通俗易懂的语言和生动有趣的示例为你揭示人工智能不为人知的奥秘。全书既有科学的严谨性,又不乏趣味性,以生动的笔触将科学之美展现得淋漓尽致,有助于读者开阔视野,激发进一步探索科学的兴趣。本书适合所有关注智能机器人领域的从业者参考阅读。
  • 徐立芳
  • 本书介绍了深度学习的基本概念、算法原理以及实现框架。全书共9章,分别介绍了深度学习的发展历史、神经网络与深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、深度学习在目标检测和图像描述中的应用、生成对抗网络、深度迁移学习和深度强化学习等,并提供了应用实例。
  • 许可
  • 多主体:不仅谈5G对电信运营商的影响,还谈5G对互联网企业、对设备厂商、对终端厂商、以及对数字化转型企业的影响。多切面:不仅谈5G,还谈跟5G紧密相关的物联网、云计算、边缘计算、区块链、人工智能等。多国别:不仅谈5G在中国,还谈5G在欧盟、5G在美国、5G在日韩等。多要素:不只是谈5G在多场景下的应用,更关注商业模式、战略布局、资费体系、服务体系、组织架构等变化。多价值:不仅仅分析现状和事实,更提供标杆案例对比,还预测未来演进路线或发展趋势。
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