机器学习实战营：从理论到实战的探索之旅

谢雪葵，刘嘉蕊　编著

已完结· 10.48万字

本书是一本机器学习实用指南，提供从基础知识到进阶技能的全面学习路径。本书以浅显 易懂的方式介绍了机器学习的基本概念和主要类型，并详细介绍使用 Python 及常见的库进行数 据处理和机器学习的实操。此外，介绍了数据预处理的详细过程，最后通过若干典型案例加深 读者对机器学习的理解。本书适合对机器学习感兴趣的初学者，也可作为软件开发人员、数据分析师、学术研究人员的参考书籍。

MLOps实践——机器学习从开发到生产

李攀登

已完结· 16.13万字

在大数据时代，机器学习（ML）在互联网领域取得了巨大的成功，数据应用也逐渐从“数据驱动”阶段向“模型驱动”阶段跃升，但这也给ML项目落地带来了更大的困难，为了适应时代的发展，MLOps应运而生。本书从多个方面介绍了MLOps实践路径，内容涵盖了设计、构建和部署由ML驱动的应用程序所需的各种实用技能。 《MLOps实践——机器学习从开发到生产（全彩）》适合数据科学家、软件工程师、ML工程师及希望学习如何更好地组织ML实验的研究人员阅读，可以帮助他们建立实用的MLOps实践框架。

深度学习与机器人

张锐　主编

已完结· 6.64万字

深度强化学习理论及其在机器人运动控制中的应用实践

姚世选　著

已完结· 12.45万字

机器学习数学基础

齐伟

已完结· 17.47万字

OpenCV 4机器学习算法原理与编程实战

朱斌

已完结· 13.09万字

《OpenCV 4机器学习算法原理与编程实战》主要面向机器学习领域的研究与开发人员，采用原理结合实战的方式，介绍OpenCV 4 的机器学习算法模块与深度神经网络模块中的核心算法原理与C++编程实战。全书共10 章， 第1~3 章，介绍OpenCV 4 的基础知识、基本图像操作和机器学习基础知识；第4~8 章，介绍K-means、KNN、决策树、随机森林、Boosting 算法和支持向量机等机器学习算法与编程实战；第9~10 章，介绍神经网络与深度神经网络的基本原理与编程实战，并提供了多种类型的深度学习模型的部署示例代码。 《OpenCV 4机器学习算法原理与编程实战》基本聚焦于机器学习在计算机视觉领域的应用，既可以作为相关专业学生的教材，也可以作为研究人员或工程技术人员的参考资料。

因果推断与机器学习（修订版）

郭若城等　编著

已完结· 14.01万字

《因果推断与机器学习（修订版）》是一本理论扎实，同时联系实际应用的图书。全书系统地介绍了因果推断的基本知识、基于机器学习的因果推断方法和基于因果推断的机器学习方法及其在一些重要领域的应用。 《因果推断与机器学习（修订版）》共分6 章。第1 章从结构因果模型和潜在结果框架出发，介绍因果推断的基本概念和方法。第2 章介绍近年统计和机器学习文献中出现的一些重要的基于机器学习的因果推断方法。第3 章介绍能够提高机器学习模型的泛化能力的因果表征学习。第4 章介绍因果机器学习如何提高机器学习模型的可解释性与公平性。第5 章介绍因果机器学习在推荐系统和学习排序中的应用。第6 章是对全书的一个总结和对未来的展望。 《因果推断与机器学习（修订版）》对结合因果推断和机器学习的理论与实践进行了介绍。并在第1 版的基础上对一些陈旧的内容做了更新。通过阅读本书，读者不仅可以掌握因果机器学习的基础理论，还可对本书中提到的论文代码进行钻研，从而在实践中加深对因果机器学习的理解。 《因果推断与机器学习（修订版）》适合对因果推断和机器学习感兴趣的高校学生、教师阅读，也适合相关行业的工程师、数据科学家和研究员阅读。

分布式机器学习——系统、工程与实战

柳浩　著

已完结· 34.16万字

无人驾驶感知智能

张锐　主编

已完结· 7.18万字

速通机器学习

卢菁　著

已完结· 12.65万字

速通机器学习

卢菁　著

已完结· 12.65万字

可解释机器学习：黑盒模型可解释性理解指南

（德）克里斯托夫·莫尔纳（ChristophMolnar）

已完结· 13.24万字

机器学习虽然对改进产品性能和推进研究有很大的潜力，但无法对它们的预测做出解释，这是当前面临的一大障碍。本书是一本关于使机器学习模型及其决策具有可解释性的书。本书探索了可解释性的概念，介绍了简单的、可解释的模型，例如决策树、决策规则和线性回归，重点介绍了解释黑盒模型的、与模型无关的方法，如特征重要性和累积局部效应，以及用Shapley 值和LIME 解释单个实例预测。 《可解释机器学习：黑盒模型可解释性理解指南》对所有的解释方法进行了深入说明和批判性讨论，例如它们如何在黑盒下工作、它们的优缺点是什么、如何解释它们的输出。本书将解答如何选择并正确应用解释方法。本书的重点是介绍表格式数据的机器学习模型，较少涉及计算机视觉和自然语言处理任务。 《可解释机器学习：黑盒模型可解释性理解指南》适合机器学习从业者、数据科学家、统计学家和所有对使机器学习模型具有可解释性感兴趣的人阅读。

Python机器学习算法与实战

孙玉林，余本国

已完结· 13.02万字

《Python机器学习算法与实战》基于Python语言，结合实际的数据集，介绍如何使用机器学习与深度学习算法，对数据进行实战分析。本书在内容上循序渐进，先介绍了Python的基础内容，以及如何利用Python中的第三方库对数据进行预处理和探索可视化的相关操作，然后结合实际数据集，分章节介绍了机器学习与深度学习的相关算法应用。 《Python机器学习算法与实战》为读者提供了源程序和使用的数据集，方便读者在阅读时同步运行程序，在增强学习效果的同时为读者节省了编写程序的时间。源程序使用Notebook的形式进行组织，每个小节注释清晰，讲解透彻。同时为程序配备了相应的视频讲解，辅助读者加强对程序的理解和消化。本书在简明扼要地介绍算法原理的同时，更加注重实战应用和对结果的解读。 《Python机器学习算法与实战》适合需要掌握机器学习与深度学习基础的读者，学习完本书后，读者将会具备选择合适算法，完成对自有数据集的预处理、建模分析与预测的能力，并且会对机器学习与深度学习算法有更深的理解。

隐私保护机器学习

王力，张秉晟，陈超超

已完结· 15.85万字

随着社会数字化和信息化的程度越来越高，数据资源作为一种互联网时代的新能源所表现出的数据流动价值越来越得到人们的重视。在大数据背景下，机器学习技术正被广泛应用在各个领域，充分发挥数据的价值。与此同时，在对数据隐私的担忧声中，政府开始行动制定数据使用合规法案。传统的机器学习方法受到了制约，大量的数据因为需要依法保护而无法被联合在一起进行建模，隐私保护机器学习的概念应运而生。本书将介绍隐私保护机器学习的原理、方法和应用，主要介绍机器学习和隐私保护技术的基础知识，并讲解隐私保护机器学习的应用，包括隐私求交、安全多方计算、线性模型、树模型、神经网络。同时本书还介绍隐私保护机器学习的具体应用场景，深入讲解其技术原理。 本书既适合隐私保护机器学习领域的从业者阅读，也可供高等院校相关专业的本科生、研究生学习参考。

量子机器学习及区块链技术导论

杨毅等编著

已完结· 11.45万字

机器学习是人工智能发展和研究过程中得到最广泛重视和应用的方向，与人工智能并行发展的量子计算，其被广泛关注的领域之一是量子机器学习算法。量子计算的到来使现有的密码算法受到冲击，而建立在密码学大厦之上的区块链技术也将受到影响，基于量子密码体系的区块链即量子区块链系统便是一种探索。本书主要对机器学习、深度学习、区块链和量子计算技术及其应用进行全面介绍和论述，主要内容包括机器学习基础原理、量子信息与量子计算、量子计算与机器学习、区块链技术基础、区块链技术应用、量子区块链初探。

量子机器学习及区块链技术导论

杨毅等编著

已完结· 11.45万字

Python机器学习技术：模型关系管理

丁亚军

已完结· 15.19万字

机器学习与学习资源适配

刘海，张昭理

已完结· 11.62万字

本书针对学习者在选择合适的学习资源时所面临的学习资源问题，利用深度学习技术分别对学习者模型、学习者的反馈信息、学习者的社交关系和学习资源的知识图谱等方面的内容进行建模研究。本书采用定量与定性的研究方式评估了所提出的学习资源适配模型，并实现和开发了学习资源适配服务平台，从理论和实证研究相结合的角度对学习资源适配技术进行了系统性的研究。本书图文并茂，既有详细的模型算法图，又有严谨的公式推导和实验验证，所构建的模型能够有效的提高学习资源适配的准确率，使学习者在进行在线学习过程中，获得更加个性化的学习体验，以此提高学习者的学习体验和学习效率，具有一定的理论研究价值和较高应用可行性。

数据产品经理高效学习手册——产品设计、技术常识与机器学习

张威

已完结· 27.93万字

智能机器人：从“深蓝”到AlphaGo

韦康博

已完结· 13.58万字

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。

机器人制作从入门到精通（第2版）

臧海波

已完结· 5.16万字

欢迎来到机器人技术的精彩世界！这是一本通俗易懂的机器人技术实践参考书。本书以实例形式详细介绍了当今流行的机器人设计、选材和制作方法，意在让读者以最快的速度掌握制作小型机器人所需的知识和技能，提高制作水平。书中收录的13个精彩实例涵盖了模拟机器人、神经网络机器人、数字机器人、数字式电子计算机等4大门类，内容包括机器人的工作原理、设计思路和具体实现方法，可以循序渐进地助你从入门者进阶为高手。不满足于制作简单电路的朋友，快来跟随本书的脚步挑战一下自己吧！你会获得知识与乐趣的双重收获。本书可作为学生开展第二课堂或兴趣爱好的参考指南，也可供业余机器人爱好者及模型爱好者阅读和参考。

机器人图形化编程：从0到1

张晴雪等　著

已完结· 2.09万字

机器人图形化编程：从0到1

张晴雪等　著

已完结· 2.09万字

满分学习法：从高效学习到满分人生

柳柳

已完结· 14.08万字

高效能人士有什么秘诀？为什么有的人可以成为学霸、精英，或在某一领域成为领军人物？如何像他们一样成绩好、表现突出、成为杰出的人才？哪些学习方法，可以让我们在生活和工作中始终保持卓越？ 本书作者根据多年在学习方法领域的研究经验，介绍了七种世界公认的高效学习法，这七种学习法分别为费曼学习法、思维导图法、记忆宫殿法、番茄钟工作法、高效笔记法、刻意练习和信念法则。每一种学习法分别对应了一个成功要素的实现，掌握了这七种学习法，你就拥有了收获满分成绩的秘籍，也就掌握了实现满分人生的秘诀。本书内容实用、图表丰富、案例生动，作者还在每章的最后设计了一个“实操”环节，可以手把手教你如何将这些方法运用起来。 本书适合中学生、大学生、研究生，各类考试的备考人员，刚进入职场的年轻人，以及学生家长阅读和使用。 编辑推荐：  《康奈尔笔记法：从会做笔记到高效学习》的全面升级之作。 拆解7大世界公认高效的学习法——费曼学习法、思维导图法、记忆宫殿法、番茄钟工作法、高效笔记法、刻意练习和信念法则，帮你告别低效和内耗，收获满分人生。  从高效学习到满分人生的底层逻辑： 主动力——费曼学习法→以教促学，输出倒逼输入 思

学会学习：从认知自我到高效学习

【日】斋藤孝

已完结· 7.21万字

发现特洛伊遗址的谢里曼，凭借自身独特的外语学习方法，阅读大量原文古籍，从而推测出特洛伊遗址的可能地点。日本畅销作家村上春树，用长跑的方式打造强健体魄，长期坚持小说家的职业生涯，接连写出畅销书籍，等等。他们在人生中也曾遇到过关键性的转折点，使他们成功转变就是其独特的学习方法。 在这些学习方法中，你一定可以找到适合自身情况、能够长期坚持的方法。亦可在作者的基础上推陈出新，打造出属于自己的学习法则。

企业大学从0到1：800天打造企业学习力和学习场

蒋跃瑛

已完结· 13.89万字

培训真的有用吗？企业大学对于企业是否有存在的意义？两个问题的答案都是肯定的。 学习者和团队都能从培训中获得极大的成长，能有效提高组织的绩效。企业大学对企业的意义不在于有或没有，关键在于它所起的作用是不是能帮助企业经营发展和人才发展的需求，帮助优化和传播企业文化。在移动互联网如此发达的今天，学习与发展部门知识传播的只能在快速弱化，营造企业内部更快的学习力和更有效的学习长，为优秀人才搭建展示舞台、为企业文化传承营造氛围越来越显出“很硬”的需求。 本书是阳光大学前执行校长兼筹建人蒋跃瑛女士对于阳光大学创建史的分享，解释了什么是企业大学，为什么要建设企业大学，如何设计与管理企业大学等问题，深入谈论企业大学建设的过去、现在和未来，充分显示了阳光大学建设时所面临的困难和挑战，以及面对这些问题所探索出的*实践。

从优秀教学到卓越教学：让学生专注学习的最实用教学指南

【英】安迪·格里菲斯

已完结· 8.01万字

卓越的教学，从教室始改变世界！本书将告诉你如何成为一名卓越的教师！英国教师培训界安迪·格里菲斯与“卓越教学培训项目”首席培训师马克·伯恩斯，对卓越教师的数千段教学视频行了详细的分析后，总结出卓越教师通用的教学精华。把重放在教学质量的同时，使教学过程变得有趣且丰富多彩，以及让学生为自己的学习承担更多的责任，激发学生的内在学习力，集中学生的注意力，将有助于创造高效的学习环境，培养学生独立学习的能力。

行动学习3.0——从“过程引导”到”思维引领”

张峰

已完结· 7.49万字

深度学习从0到1

覃秉丰　编著

已完结· 20.04万字

从深度学习到图神经网络：模型与实践

张玉宏，杨铁军　著

已完结· 17.38万字

近年来，深度学习在人工智能的发展过程中起到了举足轻重的作用，而图神经网络是人工智能领域的一个新兴方向，被称为图上的深度学习。 《从深度学习到图神经网络：模型与实践》详细介绍了从深度学习到图神经网络的基础概念和前沿技术，包括图上的深度学习、图神经网络的数学基础、神经网络学习与算法优化、深度学习基础、神经网络中的表示学习、面向图数据的嵌入表示、初代图神经网络、空域及谱域图卷积神经网络等内容。为增强可读性，本书叙述清晰、内容深入浅出、图文并茂，力求降低初学者的学习难度。 《从深度学习到图神经网络：模型与实践》既可作为人工智能领域研究和开发人员的技术参考书，也可作为对图上的深度学习感兴趣的高年级本科生和研究生的入门书。