本书从大数据的聚类、关联分析、分类、预测四个主要的数据挖掘任务出发,分析大数据环境下机器学习的研究现状;针对深度学习这一热点,总结了基于MapReduce、Spark的分布式深度学习实现,以及面向大数据分析的深度学习算法改进相关研究;从群智能、进化算法两个方面梳理了基于计算智能的大数据分析相关研究;针对大数据平台,特别

伴随着人工智能带来的一系列革命性影响，一系列跟治理相关的问题正在初步显现，这也成为目前人类社会中需要面对的一些困难问题，而区块链恰恰可以提供一种新的思维方式，对人工智能革命可能会带来的隐私、安全、公平等问题可能会提供一些突破性的思路。在这本书中，笔者更多地运用自己的政治学专业知识，尝试讨论人工智能相关的一系列治理问题，

进入21世纪，随着大数据、高性能计算等信息技术的发展变革，以及机器人系统加速向产业化迈进，推动了以深度学习为代表的第三次人工智能（ArtificialIntelligence，AI）热潮，使得人类社会开始从信息化时代迈入智能化时代。人工智能理论、技术与应用发展迅速，正在深刻的影响和改变着人们的生产和生活。从手机中的语音

本书分为9章，包括绪论、知识表示与推理、图搜索技术和问题求解、智能优化算法、机器学习、人工神经网络与深度学习、专家系统、模式识别与机器视觉、强化学习与生成对抗网络。本书力求在讲解人工智能基础的前提下，同时对应用型的人工智能前沿知识理论和科技成果进行展现，结构组织合理，内容理论与实践相结合，对读者的层次和理解进行了充分考

Kubeflow是基于K8S的机器学习工具包，是为数据科学家和数据工程师构建生产级别的机器学习实现而设计的。本书采用循序渐进的方式，从Kubeflow的安装、使用和设计开篇，随后从模型训练的整个周期展开，涵盖了数据探索、特征准备、模型训练/调优、模型服务、模型测试、模型监测和模型版本管理等各个环节，既有相关的理论知识也

阿里云IoTHaaS（HardwareasaService）物联网设备云端一体低代码开发框架集合阿里云、达摩院、平头哥相关技术，基于数亿台物联网设备接入经验，提供积木式硬件开发能力，实现低代码快速开发，帮助中小开发者聚焦业务，实现设备安全上云，加速设备创新迭代。本书主要对HaaS开发框架中的技术进行详细的介绍，主要包括

本书介绍统计计算与智能分析基础理论以及基于Python的模型算法实现。全书由13章组成，主要内容有：随机数生成技术；数据探索性分析；特征提取与选择方法；期望算法；Markov链蒙特卡罗方法；重采样技术；重要采样技术；序贯重要性采样；非参数概率密度估计；非参数回归分析；树模型理论；概率图模型；模型性能评价技术。

本教程通过阐述直观而严谨的机器学习方法，为学生学习和掌握研究和构建数据驱动产品所需的基本知识和实用工具。内容优先解析几何直觉和算法思维，为学生提供新颖和易于学习的方式；书中也强调机器学习结合实际应用，包括计算机视觉、自然语言处理、经济学、神经科学、推荐系统、物理学和生物学案例分析；作者精心设计300多幅彩色插图，让读者

本书对所有重要的机器学习方法和新近研究趋势进行了深入探索，新版重写了关于神经网络和深度学习的章节，并扩展了关于贝叶斯学习的内容。书中首先讨论基础知识，包括均方、zui小二乘和zui大似然方法，以及岭回归、贝叶斯决策理论分类、逻辑回归和决策树。然后介绍较新的技术，包括稀疏建模方法、再生核希尔伯特空间和支持向量机中的学习、

本书致力于推动人工智能的普及教育，使用通俗易懂的语言深入浅出地介绍了人工智能相关知识，包括机器学习和深度学□□基本内容，并结合图像信息处理和自然语言处理两个典型应用展开阐述，使读者能快速掌握人工智能的基本概念、基本知识体系和框架，为进一步学习打下良好基础。本书共分6章：前4章主要介绍基础入门知识，包括绪论、基本分类、回