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.
工业数字化时代已经到来，基于模型的系统工程和设计已经成为工业 智 造的手段。数字化设计在汽车行业的需求体现得尤为明显，模型作为数字化设计的主线索已经贯穿于从产品概念、系统需求、软件架构、软件实现到软件组件测试、软件集成验证、系统集成验证、产品交付的各个环节。本书既从广度上重点介绍了Simulink工具平台在各个工业领域上的广泛应用，又从深度上剖析了Simulink从架构、建模、仿真、代码生成、自动化测试与验证到硬件生态建设这样一条完整的产品建设思路。 本书是面向汽车电子、航空电子、工业控制、智能家电、无人机系统、机器人控制、电力电子等多个工业领域而撰写的专业著作，可供相关行业的公司、研发团队、工程师以及高校师生参考。
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.
本书系统介绍了机器学习的基本内容及其代码实现，是一本着眼于机器学习教学实践的图书。 本书包含4个部分：第一部分为机器学习基础，介绍了机器学习的概念、数学基础、思想方法和简单的机器学习算法；第二部分为参数化模型，讲解线性模型、神经网络等算法；第三部分为非参数化模型，主要讨论支持向量机和决策树模型及其变种；第四部分为无监督模型，涉及聚类、降维、概率图模型等多个方面。本书将机器学习理论和实践相结合，以大量示例和代码带领读者走进机器学习的世界，让读者对机器学习的研究内容、基本原理有基本认识，为后续进一步涉足深度学习打下基础。 本书适合对机器学习感兴趣的专业技术人员和研究人员阅读，同时适合作为人工智能相关专业机器学习课程的教材。
加里.卡斯帕罗夫在1997年对战IBM公司的超级计算机 深蓝 是科技史上的一个分水岭。这是人工智能时代的一个新纪元:在这场*激烈的比赛中，首次出现了能够击败国际象棋世界冠军的机器。那一刻是人类-一个多世纪以来孜孜以求、勇攀科技高峰的结晶。在这本突破性的书中，卡斯帕罗夫第次揭示了他惊人的一面，描述了他在面对*为强大的对手时的谋划与布局，在全世界的注视下奋勇争先，并叙述了通过国际象棋程序的发展考察人工智能的发展历史。 卡斯帕罗夫用他无与伦比的经验审视了智能机器的未来，并预见到它的可能性。许多批评家谴责人工智能是一个巨大的威胁，特别是对某些特定人群的工作岗位而言。卡斯帕罗夫在本书中强有力地论证了:人类不应害怕我们*为非凡的创造物，而是应与之协作，达到新的高度。
本书系统阐述分布式机器学习的理论、算法、和实践。
《MATLAB智能算法30个案例分析（第2版）》是作者多年从事算法研究的经验总结.书中所有案例均应国内各大MATLAB技术论坛网友的切身需求而精心设计,其中不少案例所涉及的内容和求解方法在国内现已出版的 MATLAB书籍中鲜有介绍. 《MATLAB智能算法30个案例分析（第2版）》采用案例形式,以智能算法为主线,讲解了遗传算法、免疫算法、退火算法、粒子群算法、鱼群算法、蚁群算法和神经网络算法等Z常用的智能算法的MATLAB实现.本书共给出３０个案例,每个案例都是一个使用智能算法解决问题的具体实例,所有案例均由理论讲解、案例背景、MATLAB程序实现和扩展阅读四个部分组成,并配有完整的程序源码和讲解视频,使读者在掌握算法的同时,也可以学习到作者们多年积累的编程经验与技巧,从而快速提高使用算法求解实际问题的能力. 《MATLAB智能算法30个案例分析
机器学习系统既复杂又独特。复杂是因为它们由许多不同的组件组成，并涉及许多不同的领域。之所以说独特，是因为它们依赖于数据，不同用例之间的数据差异很大。在本书中，您将学习一种整体的方法来设计可靠、可伸缩、可维护的ML系统，并能适应不断变化的环境和业务需求。 作者Chip Huyen是Claypot AI的联合创始人，她考虑了每个设计决策 比如如何处理和创建训练数据，使用哪些功能，多久再训练一次模型，以及监控什么 在它如何帮助整个系统实现其目标的背景下。本书中的迭代框架使用了大量参考文献支持的实际案例研究。
通过一系列的技术突破，深度学习推动了整个机器学习领域的发展。现在，即使是对这项技术几乎一无所知的程序员也可以使用简单、高效的工具来实现具备数据学习能力的程序。这本畅销书采用具体示例、小化理论和生产就绪的Python框架（Scikit-Learn、Keras和TensorFlow）来帮助你直观地理解构建智能系统的概念和工具。 在更新的第3版中，作者Aur lien G ron探究了一系列技术，从简单的线性回归开始，逐步推进到深度神经网络。书中的大量代码示例和练习有助于你学以致用。你需要具备一定的编程经验。
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。
本书基于创客教育、STEAM 以及 PBL 教学方式的理念编写，将三维设计、3D打印等数字技能的教学与趣味性的元素相结合，通过四大主题（沙滩小院、火车站、游乐园和星宿战争），详细介绍了利用 3D 打印技术完成从模型设计到制作的全过程。有趣而富有创意的设计主题能激发读者的兴趣，开拓创新思维。此外本书案例配有视频教学，读者通过视频讲解，可以快速掌握 3D 打印设计与制作的相关知识和技巧。本书可供 3D 打印爱好者、青少年及创客教学机构的学生和教师阅读。
l 《人人都应该知道的人工智能》是斯坦福大学教授杰瑞 卡普兰继其畅销书《人工智能时代》之后的又一部重磅新作，详尽地探讨了人工智能的发展和当下面临的迫切问题。 机器在智能和体能方面的进展正在改变我们生活、工作、娱乐、寻找伴侣、教育子女，甚至照顾老人的方式，它还在颠覆我们的劳动力市场，对社会秩序进行重新洗牌，接下来的几十年里，人工智能还会肆意拉扯我们的社会结构直至被打破，未来会像《星际迷航》中那样空前繁荣与自由，还是会像《终结者》中那样爆发人与机器之间无尽的战争？《人人都应该知道的人工智能》有你想知道的一切答案。
本书以介绍机器学习中的优化算法为主要内容，以当前机器学习会议的热门话题加速算法为主线，涵盖机器学习中常用的凸优化、非凸优化，以及随机优化和分布式优化。
本书全面且系统地介绍了机器学习测试技术与质量体系建设，分为5部分，共15章。*部分（第1～4章）涵盖了机器学习、Python编程、数据分析的基础知识；第二部分（第5～7章）介绍了大数据基础、大数据测试指南及相关工具实践；第三部分（第8～10章）讲解了机器学习测试基础、特征专项测试及模型算法评估测试；第四部分（第11～13章）介绍了模型评估平台实践、机器学习工程技术及机器学习的持续交付流程；第五部分（第14章和第15章）探讨了AI（Artificial Intelligence）在测试领域的实践及AI时代测试工程师的未来。 本书能够帮助读者了解机器学习是如何工作的，了解机器学习的质量保障是如何进行的。工程开发人员和测试工程师通过阅读本书，可以系统化地了解大数据测试、特征测试及模型评估等知识；算法工程师通过阅读本书，可以学习模型评测的方法和拓宽模
《深入浅出强化学习：原理入门》用通俗易懂的语言深入浅出地介绍了强化学习的基本原理，覆盖了传统的强化学习基本方法和当前炙手可热的深度强化学习方法。开篇从*基本的马尔科夫决策过程入手，将强化学习问题纳入到严谨的数学框架中，接着阐述了解决此类问题*基本的方法 动态规划方法，并从中总结出解决强化学习问题的基本思路：交互迭代策略评估和策略改善。基于这个思路，分别介绍了基于值函数的强化学习方法和基于直接策略搜索的强化学习方法。*后介绍了逆向强化学习方法和近年具有代表性、比较前沿的强化学习方法。 除了系统地介绍基本理论，书中还介绍了相应的数学基础和编程实例。因此，《深入浅出强化学习：原理入门》既适合零基础的人员入门学习、也适合相关科研人员作为研究参考。
本书是为青少年读者撰写的一本通俗易懂地讲解人工智能如何产生并发展到今天的简明读物。 青少年是国家与社会的未来，人工智能对国家与社会的影响目前已经显现，但更多更重大的影响将发生在未来，所以目前让青少年了解人工智能，使他们对之产生兴趣，期待探索它研究它非常重要。作者分十多个题目，从多个方面（科学思维、机器算法、人工智能对人类日常生活的影响、未来法律经济和政治生活中的人工智能，乃至人工智能给未来人类社会带来的挑战等）讲述人工智能给我们社会发展带来的益处、机遇及挑战和风险，让青少年在对人工智能产生兴趣的同时，也比较多地了解它的方方面面，从而为他们正确认识人工智能，推动其更好地为人类社会发展服务打下扎实的基础。
《人工智能入门与实战 使用Raspberry Pi和Python演练》使用Raspberry Pi作为计算平台，介绍AI世界。本书探索了大部分主要的人工智能主题，包括专家系统、浅层和深层的机器学习、模糊逻辑控制等。 主要内容： AI简介、基本的AI概念、专家系统的展示、游戏、模糊逻辑系统、机器学习、机器学习：人工神经网络、机器学习：深入学习、机器学习：ANN展示实践、演化计算、基于行为的机器人等。
本书从资产定价的核心问题出发，前沿而体系化地讨论了如何通过经济学推理将机器学习方法引入实证和理论资产定价研究之中，从而有效解决机器学习应用在资产定价中所面临的挑战，搭建了研究机器学习与资产定价的桥梁。为提升阅读体验，帮助读者充分理解书中内容，译者王熙教授与石川博士在行文中加入了精彩丰富的译者注，给原著提供必要的背景知识，从而帮助读者更好地掌握书中的行文逻辑。其中，为本书补充的诸多公式推导过程也能帮助读者加深对贝叶斯统计框架的理解。
本书介绍在人工智能时代，用来建模和求解大规模机器人推断问题所使用的因子图。重点介绍解决机器人面临的大规模推理问题，以及部署机器人的相关知识。因子图相关知识（概率图模型的一种）是机器人感知中至关重要的一环，而机器人感知是机器人领域较难的技术点。希望本书能给读者带来启发。书共通过7章，深入浅出地介绍了因子图数学定义、推断方法，以及真实环境中机器人上的各种应用。在涵盖了详细的背景知识及数学论证的同时，提供了充足的SLAM应用案例以供读者参考。
