《二维重复控制》总结作者多年来的研究成果和体会，综合重复控制领域的大量国内外文献资料，系统阐述二维重复控制的研究成果。主要内容包括：重复控制原理、重复控制系统设计方法和二维重复控制基本思想，重复控制的二维特性和重复控制系统的二维混合模型，二维重复控制系统稳定性分析，二维重复控制系统设计，二维重复控制系统鲁棒性分析与设计

机器学习是以概率论、统计学、信息论、**化理论、计算理论等为基础的计算机应用理论学科，也是人工智能、数据挖掘等领域的基础学科。《机器学习方法》全面系统地介绍了机器学习的主要方法，共分三篇。第一篇介绍监督学习的主要方法，包括感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与**熵模型、支持向量机、Boosting、E

《Scikit-Learn机器学习核心技术与实践》循序渐进地讲解了使用Scikit-Learn开发机器学习程序的核心知识，并通过具体实例的实现过程演练了使用Scikit-Learn的方法和流程。全书共10章，包括人工智能与Scikit-Learn简介，加载数据集，监督学习，无监督学习，模型选择和评估，数据集转换，实现大

主要内容●探索深度学习的**似然原理和统计学基础●发现能输出各种可能结果的概率模型●学习使用标准化流来建模和生成复杂分布●使用贝叶斯神经网络获取模型中的不确定性

本书主要讲解了机器学习算法的基础知识，以及业界常用算法的应用。其中，项目1介绍了机器学习的定义、类型、环境搭建以及开发步骤；项目2介绍了如何进行数据预处理，包含如何对获取的原始数据进行处理、数据集的划分、数据的归一化，以及如何使用主成分分析来提取数据的主要特征等内容；其他8个项目主要介绍了目前主流的机器学习算法。每个项

《TensorFlowLite移动设备深度学习从入门到实践》循序渐进地讲解了使用TensorFlowLite开发移动设备深度学习程序的核心知识，并通过具体实例的实现过程演练了使用TensorFlowLite的方法和流程。全书共12章，分别讲解了人工智能和机器学习基础、搭建开发环境、第一个TensorFlowLite程序

本书是为高等院校计算机科学与技术、软件工程、人工智能、大数据技术、信息管理等相关专业的“人机交互技术”或“人机界面设计”等课程编写的以实验和实践为主线开展教学的主教材。全书通过一系列在网络环境下学习和实践的实验练习，把人机交互技术的概念、理论知识与技术融入实践中，加深读者对该课程的认识和理解。内容包括人机交互与用户体验

全书围绕Alink（阿里在Flink基础上做的开源版本）的展开，以实例为主阐述Alink的使用。?以机器学习的知识架构将各个章节串联起来，每个章节配合实例，用户更容易理解和入手尝试。?数据会采用读者能免费下载的数据集，在加上Alink本身是开源的、免费的。用户试用起来没有成本。?实例实现的源代码，准备放在Alink开源

《PyTorch开发入门：深度学习模型的构建与程序实现》以PyTorch为主要内容，介绍了其安装和实际应用，共7章。其中，第1章介绍了PyTorch的包结构；第2章介绍了线性模型，并通过PyTorch的实际使用来实现线性回归模型和逻辑回归模型；第3章介绍了神经网络，实际使用PyTorch创建一个多层感知器（Percep

TensorFlowLite移动端深度学习循序渐进地讲解了在移动设备中使用TensorFlowLite开发机器学习和深度学习程序的核心知识，并通过具体实例演练了各知识点的使用方法和流程。全书共9章，分别讲解了人工智能开发基础、编写个TensorFlowLite程序、创建模型、转换模型、推断、优化处理、微控制器、物体检测