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本书以营销智能国家新一代人工智能开放创新平台为基础，综合应用人工智能、大数据挖掘、客户关系管理、数据处理和信息识别等技术，从多源异构的海量数据信息开始，以企业高效营销为目标导向，将智能化数据信息的采集、处理、分析、应用纳入企业生产营销环节中，实现中国企业全面的数字化、智能化、技术化的新营销模式。本书内容覆盖营销、营销智

推荐系统是互联网时代极具商业价值的人工智能应用之一，30年来持续受到学术界和工业界的广泛关注。本书作者以一线研发人员的视角和经验，对推荐系统进行总结，尝试从原理与实践两个角度为读者剖析推荐系统。本书首先从原理上介绍各类经典推荐算法及前沿的深度学习推荐算法，然后分析推荐系统领域发展的前沿话题和未来方向，最后结合微软的开源

曾经，意念控制被认为是痴人说梦；如今，它早已变得轻轻松松，甚至连老鼠和猪都能用意念玩转游戏。曾经，“读心术”被认为是骗人把戏；如今，它早已变成现实，只需扫描你的脑电图，便可一眼看穿你的情绪和部分心思。曾经，人是人，机是机，人机彼此相分离；如今，人即是机，机即是人，小小脑机接口就让你与机器密不可分。其实，这些都还不是最玄

在这个智能为王数据是金的时代，越来越多的数据，包括物联网设备采集的客观世界数据，被用来指导人类的实践活动。机器学习是处理与分析这些数据的一类常用方法。本书力求从原理的角度，从无到有，讲清楚机器学习中的一些常见方法，并从实践的角度，循序渐进，引领读者独立编程实现这些机器学习方法，从而帮助读者迅速掌握机器学习方法，为读者进

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本书在介绍推荐系统技术原理的基础上,主要讲解了推荐系统的定义、发展历程、理论和数学基础,以及常用推荐系统技术、典型算法和评测指标等,还结合多种应用场景重点介绍了已经得到有效应用的推荐系统分析预测模型和系统研发实现方法,有助于读者提升相关领域推荐系统应用的实践能力。

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