本書從統(tǒng)計學觀點出發(fā)，以數(shù)理統(tǒng)計為基礎，全面系統(tǒng)地介紹了統(tǒng)計機器學習的主要方法。內容涉及回歸（線性回歸、多項式回歸、非線性回歸、嶺回歸，以及LASSO等）、分類（感知機、邏輯回歸、樸素貝葉斯、決策樹、支持向量機、人工神經(jīng)網(wǎng)絡等）、聚類（K均值、EM算法、密度聚類等）、蒙特卡洛采樣（拒絕采樣、自適應拒絕采樣、重要性采樣、

《強化學習》一書內容系統(tǒng)全面，覆蓋面廣，既有理論闡述、公式推導，又有豐富的典型案例，理論聯(lián)系實際。書中全面系統(tǒng)地描述了強化學習的起源、背景和分類，各類強化學習算法的原理、實現(xiàn)方式以及各算法間的關系，為讀者構建了一個完整的強化學習知識體系；同時包含豐富的經(jīng)典案例，如各類迷宮尋寶、飛翔小鳥、撲克牌、小車爬山、倒立擺、鐘擺、

隨著人工智能的發(fā)展以及TensorFlow在人工智能方面的火熱應用，越來越多的大學逐步開設深度學習和人工智能課程。本書既是一本為讀者量身定制的TensorFlow2.0入門教材，也是針對需要學習TensorFlow2.0新內容的讀者提供的基礎與進階知識的深入型教材。本書分為10章，主要內容包括TensorFlow2.0

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本書系統(tǒng)地介紹了人工智能的基本原理、實現(xiàn)技術及其應用，并全面反映了國內外人工智能研究領域的**進展和發(fā)展方向。本書先深入淺出地闡述了經(jīng)典人工智能的原理和方法，包括知識表示、智能搜索、自動推理、機器學習和深度學習等內容，使讀者對人工智能的概念和構造方法有一個比較清晰的認識；又對人工智能熱點領域進行了深入闡述，包括卷積神經(jīng)

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本書是“人工智能導論”課程的輔助實驗性教材，配合主教材《人工智能導論》（徐潔磐編著，中國鐵道出版社有限公司出版）一起使用。全書共5章：其中，第1章主要對實驗平臺進行介紹，第2～4章主要對平臺的工具進行介紹，如Python、Numpy、TensorFlow、PyTorch等，第5章主要介紹與人工智能相關的11個實驗，如人

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