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机器学习目前是人工智能和模式识别领域的共同研究热点，其理论和方法已被广泛应用于解决工程应用和科学领域的复杂问题。作者从解决实际问题的角度出发，通过大量的实战经验深入剖析机器学习算法在解决实际问题中的具体应用，处理数据从一维到二维，研究对象从文本到图像，解决问题从股票预测到图像去雾。全书用通俗易懂的语言和绘声绘色的插图从

本书构建了一个完整的强化学习入门路径，深入浅出地介绍了强化学习算法的基本原理和实现方法。本书 首先回顾了相关预备知识，包括数学基础和机器学习基础，然后先介绍强化学习的基本概念，给出强化学习的 数学框架（马尔可夫决策过程），随后介绍强化学习的求解算法，包括表格求解法（动态规划法、蒙特卡洛法 和时序差分法），以及近似求解法

《算法：人工智能在想什么》一书从“算法在想什么”“算法在未来生活将如何应用”等角度入手，在细致勾勒算法时代特征的基础上，审视了算法时代的隐忧与算法决策的风险，提供了规制算法的思路和框架，探讨了应对风险与问题的可行性路径。

本书是人工智能专业课程建设的配套教材，根据高职高专人工智能技术应用专业人才培养方案的要求，同时借鉴国家示范高职院校软件专业教学经验编写而成。全书共分为七章，主要章节由人工智能基础、人工智能数值计算、知识表示、神经网络基础、深度神经网络、访问数据库等知识组成。本书理论与实践相结合、内容层次分明、示例代码简洁明了，每个案例

本书以人工智能发展为时代背景,通过20个机器学习模型和算法案例,为读者提供较为详细的实战方案,以便进行深度学习。在编排方式上,全书侧重对创新项目的过程进行介绍,分别从整体设计、系统流程和实现模块等角度论述数据处理、模型训练和模型应用等过程,并剖析模块的功能、使用及程序代码。为便于读者高效学习,快速掌握人工智能程序开发方

《物联网之传感器及自动识别技术项目实践》一书分上、中、下三篇。上篇为处理器认知，包括；Arduino处理器、Cortex-M3处理器2个处理器项目；中篇为传感器项目实践，包括触摸灯光秀、温湿度显示装置、激光笔、光合作用补给、酒精检测仪、燃气泄漏监测仪、安全防火、安防监控、安全距离、声控灯10个传感器应用项目；下篇为自动

本书作为深度学习方面的入门书籍，目的是使读者通过学习，理解和掌握深度学习背后的数学原理和计算方法，并将其用于指导理论分析和实践开发。全书共8章。第1、2章主要介绍了深度学习的相关概念、发展简史、主要进展，以及典型的深度学习平台（MATLAB和TensorFlow）、数据增广技术和相关数学基础；第3~5章详细阐述了深度学

《TensorFlow开发入门》是一本面向AI工程师的入门书籍，介绍了从TensorFlow基础知识到使用一个高级APIKeras构建深度学习模型的相关内容。全书共12章，分2部分进行介绍，其中第1部分为基础篇，介绍了深度学习、TensorFlow和Keras的基础知识；第2部分为应用篇，介绍了如何使用Keras在图像

本书从机器学习的基本原理入手，以常见模型为驱动，配以精心设计的实践案例，为大家呈现了机器学习理论知识和应用方法。书中运用Python语言及scikit-learn库实现了几大常见机器学习模型的训练程序和预测程序，让读者能够理论联系实际，在学习、工作中应用机器学习。本书适合打算入门机器学习的人阅读。