在這本書中，作者著力討論了幾種獲取機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘算法性能的相關(guān)知識的方法。作者展示了如何再次利用這些知識來選擇、組合、編撰和調(diào)整算法和模型，從而為數(shù)據(jù)挖掘提供更快、更有效的解決方案，幫助研究人員改進算法，并開發(fā)能夠自我改進的學(xué)習(xí)系統(tǒng)。本書的新版在舊版基礎(chǔ)上就內(nèi)容做了非常大的擴充。作者介紹了最新的自動機器學(xué)習(xí)方法，闡

本書針對推薦系統(tǒng)中的二部圖、社交網(wǎng)絡(luò)和知識圖譜的圖結(jié)構(gòu)模式，研究基于圖表示學(xué)習(xí)的深度推薦系統(tǒng)。通過挖掘圖信息中的隱性關(guān)系和高階關(guān)系，使用圖學(xué)習(xí)的方式探索用戶和產(chǎn)品的潛在關(guān)聯(lián)，彌補相關(guān)推薦系統(tǒng)研究在挖掘用戶之間或者產(chǎn)品之間隱性關(guān)系方面的不足，形成一系列合理而且有效的推薦技術(shù)。增加推薦系統(tǒng)輸入的多樣性，運用社交網(wǎng)絡(luò)和知識圖

圖像融合技術(shù)可將多源圖像的互補特征進行綜合，以得到更加完整和準(zhǔn)確的場景描述，從而彌補單一傳感器單幅圖像的不足，是一種廣泛應(yīng)用的圖像預(yù)處理技術(shù)，如多攝像頭拍照、微光夜視、醫(yī)學(xué)診斷、遙感等應(yīng)用領(lǐng)域。本書以多源圖像融合技術(shù)為主要內(nèi)容，在研究圖像尺度分析、遷移學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)算法與模型的基礎(chǔ)上，針對多聚焦圖像融合、多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像

本書是一本機器學(xué)習(xí)實用指南，提供從基礎(chǔ)知識到進階技能的全面學(xué)習(xí)路徑。本書以淺顯易懂的方式介紹了機器學(xué)習(xí)的基本概念和主要類型，并詳細介紹使用Python及常見的庫進行數(shù)據(jù)處理和機器學(xué)習(xí)的實操。此外，介紹了數(shù)據(jù)預(yù)處理的詳細過程，最后通過若干典型案例加深讀者對機器學(xué)習(xí)的理解。本書適合對機器學(xué)習(xí)感興趣的初學(xué)者，也可作為軟件開發(fā)

數(shù)系的擴充始終貫穿于數(shù)學(xué)理論的發(fā)展之中. 本書利用交互式定理證明工具Coq,在Morse-Kelley公理化集合論形式化系統(tǒng)下, 給出中國科學(xué)與技術(shù)大學(xué)汪芳庭教授在其《數(shù)學(xué)基礎(chǔ)》中采用算術(shù)超濾分?jǐn)?shù)構(gòu)造實數(shù)的機器證明系統(tǒng),包括超濾空間與算術(shù)超濾的基本概念、超濾變換以及用算術(shù)超濾構(gòu)造算術(shù)模型的形式化實現(xiàn),構(gòu)建了非標(biāo)準(zhǔn)實數(shù)模

本書主要包含以下內(nèi)如：最優(yōu)化問題的簡介，凸分析基礎(chǔ)，無約束優(yōu)化的理論及線搜索算法框架，信賴域算法，線搜索收斂性分析及收斂速度分析，半光滑牛頓算法，共軛梯度算法，約束優(yōu)化理論及延伸理論，罰方法，增廣拉格朗日算法及算法在實際問題(支持向量機模型、超圖匹配)中的應(yīng)用。本書對知識點的分析緊密結(jié)合當(dāng)前研究前沿問題，并通過對應(yīng)用問

作為普通個體，我們該如何快速切入AI賽道，更好地利用AI工具武裝自己，成為"超級個體”呢？本書給出了答案。本書精選八大領(lǐng)域：編程、設(shè)計、辦公、教育、翻譯、營銷、咨詢、自媒體，并通過88個具體案例實操演示了與ChatGPT進行對話的技巧，全面且深入地為讀者展示了利用ChatGPT這個工具大幅提升工作效能的方法。除了提供拿

ChatGPT、文心一言、MidJourney等AI大語言模型融入了人們的日常工作、學(xué)習(xí)和生活，學(xué)習(xí)如何用好新的AI工具已經(jīng)成為每個人的必修課。但是，對于一些稍微復(fù)雜的實際問題，AI大語言模型的回答卻很不穩(wěn)定，經(jīng)常偏離問題甚至完全錯誤，主要原因就是問題（提示詞）寫得不好。事實證明，使用恰當(dāng)?shù)奶崾驹~，可以使AI大語言模型

本書詳細介紹邊緣計算和人工智能技術(shù)，主要內(nèi)容包括邊緣計算與人工智能概述、邊緣計算與人工智能基本開發(fā)方法、邊緣計算與人工智能模型開發(fā)、邊緣計算與人工智能基礎(chǔ)應(yīng)用開發(fā)、邊緣計算與人工智能綜合應(yīng)用開發(fā)。全書采用項目式開發(fā)的學(xué)習(xí)方法，通過貼近日常生活的開發(fā)實例，由淺入深地介紹邊緣計算與人工智能的相關(guān)知識。本書中的每個案例均有完

人工智能（AI）已成為世界各地的熱門話題，因為它可以為人類帶來顯著的好處，以及可能隱藏在該技術(shù)中的感知和實際危險。在《人工智能風(fēng)險·回報·未來》：中，KevinChen用清晰簡單的語言闡述了人工智能的許多方面，詳細介紹了人工智能如何給世界的運作方式帶來深刻的變化。人工智能正在交通、物流、醫(yī)學(xué)