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.

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.

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。

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。

本书基于排爆人员和所使用机器人的互动开展探索性研究，通过提问、记录排爆人员讲述的故事来分析排爆中人-机器人交互的人类用户视角和体验，探讨影响或限制人-机器人互动的活动、过程和环境等因素，以及人-机器人交互中的情感因素如何影响博弈情境下操作人员的决策，从而影响任务结果。

本书主要是作者在脑-机接口(brain-computerinterface，BCI)或脑-机器人交互(brain-robotinteraction，BRI)方面的多年研究成果。该书详细地介绍BRI系统常用的脑信号产生机理和应用方法，全面地阐述以Cerobot为基本框架的非“侵入”式BRI系统结构，其中包括信号采集与处理、软件接口与混合编程、硬件设计与搭建等，并针对不同的脑电模式和机器人提供丰富的大脑与机器人交互的案例。

本书从机械臂的拟人化操作机理、运动规划与任务规划、技巧迁移方法及双臂协调操作等方面系统性地阐述了机器人拟人化操作的机器学习理论与关键技术，主要内容包括：基于人臂三角形的拟人化操作基础，拟人化操作运动学，拟人化操作的运动规划与任务规划方法，基于全局避障地图的拟人臂避障方法，基于肌肉疲劳的拟人化评价指标，以及人与机器人和机器人与机器人之间的同构、异构技巧迁移方法等相关理论和实验研究。

近些年，当人们谈论人工智能时，总热衷于讨论算法的优化、模型的迭代、算力的多少。人们不断地在追求模型的深度、数据的规模和芯片的算力。海量参数的复杂网络仿佛就是人工智能的发展方向。然而，这就是真的智能吗？