机器学习是计算机科学的重要分支领域. 本书作为该领域的入门教材，在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面. 全书共 16 章，大致分为 3 个部分：第 1 部分（第 1～3 章）介绍机器学习的基础知识；第 2 部分（第 4～10 章）讨论一些经典而常用的机器学习方法（决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习）；第 3 部分（第 11～16 章）为进阶知识，内容涉及特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学习以及强化学习等. 每章都附有习题并介绍了相关阅读材料，以便有兴趣的读者进一步钻研探索. 本书可作为高等院校计算机、自动化及相关专业的本科生或研究生教材，也可供对机器学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考.

内容简介本书是AI时代法律人和法律机构的生存指南，它从业务角度全面总结了法律人如何使用AI提升工作效率，以及律所等机构如何使用AI提升运营效率；它从技术角度详细讲解了如何构建法律行业的垂直大模型、知识库和智能体。它由中国领先的法律科技企业新橙科技（iCourt）官方出品，是iCourt的CEO带领团队核心成员总结的iCourt在AI领域的理论研究成果和实战经验。全书内容分为五个部分：第一部分（第1章） AI带来的影响与应对措施从法律人的视角介绍了AI大模型的基础知识，以及AI在法律领域的应用趋势和场景。从宏观角度深入探讨AI对法律行业带来的积极影响和消极影响。最后部分为法律行业从业者和法律机构应对 AI 带来的变革提供相应策略。第二部分（第2~6章）AI 助力法律人提升工作效率围绕类案检索、案情分析、法律咨询、法律文书写作、合同审查等法

书中按照游戏项目开发的流程编排内容，用一个综合实例贯穿全书，详细介绍了蓝图的应用、游戏基础逻辑的编写、UI的制作、AI的开发、动画的制作、C 开发等知识。

机器学习实战 基于Python SKlearn的解析 本书前6章介绍基础准备、数据探索、数据预处理、机器学习模型（分类、回归、聚类）、集成学习、模型评估及持久化；第7章介绍机器学习在土木工程中的应用场景，并以五个工程案例系统化讲解SKlearn库的应用。 本书 轻原理、重实践 ，适合广大对机器学习有兴趣，并且想系统学习数理统计的读者；也可用作机器学习培训、高校教材或作为学习SKlearn库的工具书。

大脑如何产生新想法？思维如何产生，又是如何运作的？意识缘何形成？什么是情感、感觉、想法？如果将人类大脑看成一台机器，那么这是否有益于我们设计出能够像人一样能理解、会思考的高级人工智能 情感机器？ 情感是人类特有的一种思维方式，如果机器具备了情感，是不是就可以取代人类？ 在《情感机器》中，人工智能之父马文 明斯基有力地论证了：情感、直觉和情绪并不是与众不同的东西，而只是一种人类特有的思维方式。也同时揭示了为什么人类思维有时需要理性推理,而有时又会转向情感的奥秘。通过对人类思维方式建模,他为我们剖析了人类思维的本质，为大众提供了一幅创建能理解、会思考、具备人类意识、常识性思考能力，乃至自我观念的情感机器的路线图。

本书的目标是帮助读者全面、系统地学习机器学习所必须的数学知识。全书由8章组成，力求精准、*小地覆盖机器学习的数学知识。包括微积分，线性代数与矩阵论，*化方法，概率论，信息论，随机过程，以及图论。本书从机器学习的角度讲授这些数学知识，对它们在该领域的应用举例说明，使读者对某些抽象的数学知识和理论的实际应用有直观、具体的认识。 本书内容紧凑，结构清晰，深入浅出，讲解详细。可用作计算机、人工智能、电子工程、自动化、数学等相关专业的教材与教学参考书。对人工智能领域的工程技术人员与产品研发人员，本书也有很强的参考价值。对于广大数学与应用的数学爱好者，本书亦为适合自学的读本。

《小型智能机器人制作全攻略(第4版)》是小型智能机器人制作的资料宝典，通过实例讲解，告诉你制作机器人需要掌握的综合知识，内容翔实，通俗易懂。初学者可以边玩边学，了解小型智能机器人设计、制作和使用的技巧。有一定制作经验的爱好者也可以从《小型智能机器人制作全攻略(第4版)》中“淘”到不少好点子。这本《小型智能机器人制作全攻略(第4版)》意在启发你使用不同的组件来构建机器人，你可以按自己喜欢的方式把书里介绍的模块化的项目*以组合，创建出各种形状和尺寸、高度智能化的机器人。

本书基于丰富的图示，详细介绍了有监督学习和无监督学习的17种算法，包括线性回归、正则化、逻辑回归、支持向量机、核方法、朴素贝叶斯、随机森林、神经网络、KNN、PCA、LSA、NMF、LDA、k-means算法、混合高斯分布、LLE和t-SNE。书中针对各算法均用Python代码进行了实现，读者可一边运行代码一边阅读，从而加深对算法的理解。

本书结合C 和OpenCV全面讲解计算机视觉编程，不仅涵盖计算机视觉和图像处理的基础知识，而且通过完整示例讲解OpenCV的重要类和函数。主要内容包括OpenCV库的安装和部署、图像增强、像素操作、图形分析等各种技术，并且详细介绍了如何处理来自文件或摄像机的视频，以及如何检测和跟踪移动对象。第3版针对OpenCV新版本进行了修改，调整了很多函数和算法说明，还增加了立体图像深度检测、运动目标跟踪、人脸识别、人脸定位、行人检测等内容，适合计算机视觉新手、专业软件开发人员、学生，以及所有想要了解图像处理和计算机视觉技术的人员学习参考。

本书共12 章，主要内容包括OpenCV 4 基础知识，OpenCV 的模块架构，图像存储容器，图像的读取与显示，视频加载与摄像头调用，图像变换，图像金字塔，图像直方图的绘制，图像的模板匹配，图像卷积，图像的边缘检测，腐蚀与膨胀，形状检测，图像分割，特征点检测与匹配，单目和双目视觉，光流法目标跟踪，以及OpenCV 在机器学习方面的应用等。 本书面向的读者是计算机视觉与图像处理等相关专业的高校师生、企业内转行计算机视觉与图像处理的工作人员、已有图像处理基础并想了解OpenCV 4 新特性的人员。

本书阐述词法分析、文本分类、文本聚类、文本检索、垃圾邮件过滤、情感分析、个性化推荐等文本分析与文本挖掘方面的理论方法。人工智能技术与互联网的发展更是为该领域研究提出新的需求，书中相关理论和技术可以直接用于解决具体文本分析与文本挖掘的问题，也可以为进一步研究提供理论方法基础。本书包括理论、技术，既适合理论方法的学习，又适合工程实践。本书配套软件、更多案例、技术文档、配套PPT课件等请登录和查询。