本書主要內(nèi)容包括普通最小二乘法回歸、嶺回歸、Lasso回歸、彈性網(wǎng)絡(luò)回歸、正交匹配追蹤回歸、貝葉斯回歸、廣義線性回歸、隨機(jī)梯度下降回歸、被動攻擊回歸、魯棒回歸、多項式回歸、支持向量機(jī)回歸、核嶺回歸、最近鄰回歸、高斯過程回歸、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、保序回歸、嶺分類、邏輯回歸分類、隨機(jī)梯度下降分類、感知機(jī)、被動攻擊分類、支

隨著時代的發(fā)展、計算機(jī)硬件性能的提升與大數(shù)據(jù)技術(shù)的進(jìn)步,深度學(xué)習(xí)在理論上不斷創(chuàng)新,尤其在商業(yè)場景應(yīng)用中取得重要成果,使得人工智能又一次進(jìn)入黃金發(fā)展時期,“深度學(xué)習(xí)時代”已經(jīng)來臨!本書將帶領(lǐng)讀者了解深度學(xué)習(xí)技術(shù)的理論及應(yīng)用情況。全書共10章,分3部分。第1部分,即第1-第4章,主要介紹人工智能與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)知識,以及深

本書的主要特色在于知識建模和智能推理技術(shù)方面的創(chuàng)新，并基于知識圖譜建模和智能推理技術(shù)的集成完成了一系列應(yīng)用軟件的開發(fā)，直觀形象、易學(xué)易用。本書是AI3軟件的詳盡解讀，分為AI3普及版（自由拷貝，不限使用）、AI3智能教學(xué)版以及AI3專業(yè)版（適用于復(fù)雜過程工業(yè)系統(tǒng)AI應(yīng)用）。

本書主要講述人工智能的基礎(chǔ)知識與基礎(chǔ)理論，并通過大量的人工智能應(yīng)用幫助讀者快速了解人工智能相關(guān)技術(shù)。本書共10章，分別為人工智能概述、人工智能基礎(chǔ)知識、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、計算機(jī)視覺、自然語言處理、知識圖譜、人工智能技術(shù)應(yīng)用場景、智能機(jī)器人和人工智能的挑戰(zhàn)與未來。本書內(nèi)容豐富，講解細(xì)致，注重技術(shù)發(fā)展變化。 本書既可作為

生成對抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GenerativeAdversarialNets，GAN）作為一種深度學(xué)習(xí)框架，發(fā)展十分迅猛。通過相互對抗的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，GAN能夠生成結(jié)構(gòu)復(fù)雜且十分逼真的高維度數(shù)據(jù)。因此，被廣泛應(yīng)用于學(xué)術(shù)研究和工程領(lǐng)域，包括圖像處理，如圖像生成、圖像轉(zhuǎn)換、視頻合成；序列數(shù)據(jù)生成，如語音生成、音樂生成等；以及其他眾

本書以漫畫形式講解機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念和關(guān)鍵知識點，盡可能通俗易懂地講解回歸、分類、結(jié)果評價、深度學(xué)習(xí)、集成學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)等的原理。本書內(nèi)容基于大學(xué)一年級的數(shù)學(xué)知識，著眼于主人公們學(xué)習(xí)和工作中遇到的問題，探究機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案。

本書系統(tǒng)闡述遷移學(xué)習(xí)的解決方法和典型應(yīng)用。首先，論述了遷移學(xué)習(xí)的基本概念、方法分類及發(fā)展歷程，介紹了遷移學(xué)習(xí)的相關(guān)基礎(chǔ)知識。然后，探討了遷移學(xué)習(xí)的基本方法，包括基于樣本、基于特征、基于模型和基于關(guān)系的遷移學(xué)習(xí)方法，闡述了深度遷移學(xué)習(xí)的經(jīng)典方法，包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)遷移方法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對抗遷移方法，介紹了更加實用的部分域適應(yīng)

本書涵蓋人工智能概述、Python編程基礎(chǔ)、TensorFlow機(jī)器學(xué)習(xí)框架、機(jī)器學(xué)習(xí)算法、MNIST數(shù)據(jù)集及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、TensorFlow高級框架、OpenCV開發(fā)與應(yīng)用等基礎(chǔ)知識，并介紹且搭建了計算機(jī)視覺中的手寫數(shù)字識別與人臉識別、自然語言處理中的語音識別與智能聊天機(jī)器人具體項目，還介紹并實踐了AI開放平臺的接入與

本書由全球知名的3位專家IanGoodfellow、YoshuaBengio和AaronCourville撰寫，是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域奠基性的經(jīng)典教材。全書的內(nèi)容包括3個部分：第1部分介紹基本的數(shù)學(xué)工具和機(jī)器學(xué)習(xí)的概念，它們是深度學(xué)習(xí)的預(yù)備知識；第2部分系統(tǒng)深入地講解現(xiàn)今已成熟的深度學(xué)習(xí)方法和技術(shù)；第3部分討論某些具有前瞻性的

本書主要根據(jù)作者近年來的研究成果，對網(wǎng)絡(luò)嵌入表示學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行梳理和總結(jié)，全書深入淺出地介紹了表示學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)理論，及其在網(wǎng)絡(luò)對齊、地點推薦、電子健康記錄挖掘等應(yīng)用方面的前沿技術(shù)。具體包括：單/多關(guān)系網(wǎng)絡(luò)表示理論與技術(shù)、基于單關(guān)系網(wǎng)絡(luò)表示的社交網(wǎng)絡(luò)對齊、基于多關(guān)系網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)的知識圖譜對齊、基于網(wǎng)絡(luò)表示的電子健康記錄挖掘、