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共 44 条
机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow（原书第2版）
36人今日阅读 推荐值 89.7%
本书分为两部分。第一部分，机器学习基础，涵盖以下主题：什么是机器学习，它试图解决什么问题，以及系统的主要类别和基本概念；第二部分，神经网络和深度学习，涵盖以下主题：什么是神经网络以及它们有什么用，使用TensorFlow和Keras构建和训练神经网络的技术，以及如何使用强化学习构建可以通过反复试错，学习好的策略的代理程序。第一部分主要基于Scikit-Learn，而第二部分则使用TensorFlow和Keras。
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机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow（原书第3版）
23人今日阅读
本书分为两大部分：di一部分主要基于Scikit-Learn，介绍机器学习的基础算法；第二部分则使用TensorFlow和Keras，介绍神经网络与深度学习。此外，附录部分的内容也非常丰富，包括课后练习题解答、机器学习项目清单、SVM对偶问题、自动微分和特殊数据结构等。书中内容广博，覆盖了机器学习的各个领域，不仅介绍了传统的机器学习模型，包括支持向量机、决策树、随机森林和集成方法，还提供了使用Scikit-Learn进行机器学习的端到端训练示例。作者尤其对深度神经网络进行了深入的探讨，包括各种神经网络架构、强化学习，以及如何使用TensorFlow/Keras库来构建和训练神经网络。本书兼顾理论与实战，既适合在校学生，又适合有经验的工程师。
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机器学习实战
8人今日阅读 推荐值 82.0%
机器学习是人工智能研究领域中一个极其重要的研究方向，在现今的大数据时代背景下，捕获数据并从中萃取有价值的信息或模式，成为各行业求生存、谋发展的决定性手段，这使得这一过去为分析师和数学家所专属的研究领域越来越为人们所瞩目。本书第一部分主要介绍机器学习基础，以及如何利用算法进行分类，并逐步介绍了多种经典的监督学习算法，如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法、基于树的回归算法和分类回归树（CART）算法等。第三部分则重点介绍无监督学习及其一些主要算法：k均值聚类算法、Apriori算法、FP-Growth算法。第四部分介绍了机器学习算法的一些附属工具。全书通过精心编排的实例，切入日常工作任务，摒弃学术化语言，利用高效的可复用Python代码来阐释如何处理统计数据，进行数据分析及可视化。通过各种实例，读者可从中学会机器学习的核心算法，并能将其运用于一些策略性任务中，如分类、预测、推荐。另外，还可用它们来实现一些更高级的功能，如汇总和简化等。
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机器学习实战：模型构建与应用
1人今日阅读
本书主要包括两部分。第1部分（第1章-第11章）讲解了如何使用TensorFlow来创建不同应用场景的机器学习模型。该部分介绍TensorFlow、计算机视觉、自然语言处理和序列建模。第二部分（第12章-第20章）将引导你了解如何将模型置于Android和iOS上的用户手中、使用JavaScript的浏览器以及通过云提供服务的场景。
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机器学习实战（视频教学版）
《机器学习实战：视频教学版》基于Python语言详细讲解机器学习算法及其应用，用于读者快速入门机器学习。本书配套示例源代码、PPT课件、教学视频、教学大纲、习题与答案、作者微信答疑。 《机器学习实战：视频教学版》共分12章，内容包括机器学习概述、Python数据处理基础、Python常用机器学习库、线性回归及应用、分类算法及应用、数据降维及应用、聚类算法及应用、关联规则挖掘算法及应用、协同过滤算法及应用，最后通过3个综合实战项目（包括新闻内容分类实战、泰坦尼克号获救预测实战、中药数据分析项目实战），帮助读者对所学技能进行巩固和提升。本书主要章节都给出了对应的示例及其详细的分析步骤，方便读者从编程中掌握机器学习基础算法及应用。 《机器学习实战：视频教学版》适合机器学习初学者、大数据分析人员和机器学习算法开发工程师阅读；也适合作为高等院校或高职高专人工智能、计算机、软件工程、数据科学与大数据技术、智能科学与技术等专业机器学习课程的教材。
机器学习实战：基于Sophon平台的机器学习理论与实践
本书内容覆盖了机器学习领域从理论到实践的多个课题，总共分为10章。第1章为导论，介绍机器学习的背景、定义和任务类型，构建机器学习应用的步骤，以及开发机器学习工作流的方式。第2章详细介绍数据预处理和特征工程，并辅以实例进行验证。第3～6章介绍回归模型、分类模型、模型融合、聚类模型，这些内容是机器学习理论和实践中的传统重点。其中不仅介绍对各种常见数据类型的处理方法，还针对删失数据进行了专门的综述和实践。第7章介绍机器学习领域较难的图计算，并从工业界视角解读如何将图计算落地。第8章针对特征工程、建模过程中大量调参的场景介绍自动机器学习的理论和应用，并细致比较和测试了各种自动特征工程算法在不同数据上的表现。第9章介绍自然语言处理（词向量、序列标注、关键词抽取、自动摘要和情感分析），使用新闻文本数据搭建文本分类的流程。第10章介绍计算机视觉中图像分类和目标检测的应用以及落地案例（车辆检测）。
机器学习实战
全书从推荐系统的发展历史、基本构成开始，依次剖析推荐系统的内容召回、协同过滤召回、深度学习召回中具有代表性的模型；再从经典排序模型到基于深度学习的排序，顺势介绍会话推荐、强化学习推荐及工业级推荐，搭建了完整的推荐系统技术体系，这是一个由浅入深的系统学习过程。 本书的目标读者应该对深度学习有基本的了解，掌握概率论、线性代数、微积分等学科的基本知识，具备使用Python语言进行编程的基本能力。本书可以作为各大院校人工智能相关专业的教材，也可以作为培训机构的教材，还适合作为人工智能技术爱好者自学用书。
跟着迪哥学Python数据分析与机器学习实战
5人今日阅读 推荐值 76.3%
本书结合了机器学习、数据分析和Python语言，通过案例以通俗易懂的方式讲解了如何将算法应用到实际任务。全书共20章，大致分为4个部分。第一部分介绍了Python的工具包，包括科学计算库Numpy、数据分析库Pandas、可视化库Matplotlib；第2部分讲解了机器学习中的经典算法，例如回归算法、决策树、集成算法、支持向量机、聚类算法等；第3部分介绍了深度学习中的常用算法，包括神经网络、卷积神经网络、递归神经网络；第4部分是项目实战，基于真实数据集，将算法模型应用到实际业务中。本书适合对人工智能、机器学习、数据分析等方向感兴趣的初学者和爱好者。
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大话数据科学：大数据与机器学习实战（基于R语言）
1人今日阅读
本书以独特的方式讲解数据科学，不仅让读者可以轻松学习数据科学理论，又可以动手（手算和机算）进行数据科学实战。本书特色：全彩印刷，图形、表格、思维导图丰富；避免深奥的数学证明，采用简单的数学说明；用各种学习图将本书内容贯穿起来；实战计算，包含小型数据的演算和大型数据的实战程序。本书共13章，内容涵盖丰富的数据科学模型，包含关联分析、聚类分析、贝叶斯分类、近邻法、决策树、降维分析、回归模型等算法。利用小数据例题介绍计算步骤，同时用R语言验证计算结果。另外，也有大数据的案例数据，例如：推荐系统、支持向量机、集成学习等。另外，本书只有大数据的案例数据用R语言计算。本书适合各个专业领域（包含金融、电商、保险、互联网等行业）想掌握数据科学的读者，也可以作为高校、社会培训机构教材。由于内容比较多，教师可自行选择教学内容。
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Python数据挖掘与机器学习实战
本书作为数据挖掘入门读物，基于真实数据集进行案例实战，使用Python数据科学库，从数据预处理开始一步步介绍数据建模和数据挖掘的过程。主要介绍了数据挖掘的基础知识、基本工具和实践方法，通过循序渐进地讲解算法，带领读者轻松踏上数据挖掘之旅。本书采用理论与实践相结合的方式，呈现了如何使用逻辑回归进行环境数据检测，如何使用HMM进行中文分词，如何利用卷积神经网络识别雷达剖面图，如何使用循环神经网络构建聊天机器人，如何使用朴素贝叶斯算法进行破产预测，如何使用DCGAN网络进行人脸生成等。本书也涉及神经网络、在线学习、强化学习、深度学习、大数据处理等内容。 本书适合对传统数据挖掘和机器学习算法开发感兴趣的读者阅读，也适合需要系统掌握深度学习的开发人员阅读。
Python+Tensorflow机器学习实战
《Python+TensorFlow机器学习实战》通过开发实例和项目案例，详细介绍TensorFlow开发所涉及的主要内容。书中的每个知识点都通过实例进行通俗易懂的讲解，便于读者轻松掌握有关TensorFlow开发的内容和技巧，并能够得心应手地使用TensorFlow进行开发。 《Python+TensorFlow机器学习实战》内容共分为11章，首先介绍TensorFlow的基本知识，通过实例逐步深入地讲解线性回归、支持向量机、神经网络算法和无监督学习等常见的机器学习算法模型。然后通过TensorFlow在自然语言文本处理、语音识别、图形识别和人脸识别等方面的成功应用讲解TensorFlow的实际开发过程。 《Python+TensorFlow机器学习实战》适合有一定Python基础的工程师阅读；对于有一定基础的读者，可通过《Python+TensorFlow机器学习实战》快速地将TensorFlow应用到实际开发中；对于高等院校的学生和培训机构的学员，《Python+TensorFlow机器学习实战》也是入门和实践机器学习的优秀教材。 《Python+TensorFlow机器学习实战》对应的电子课件和实例源代码可以到http://www.tupwk.com.cn/downpage下载，也可通过扫描前言中的二维码下载。
Python高手修炼之道：数据处理与机器学习实战
本书系统介绍了如何入门Python并利用Python进行数据处理与机器学习实战。本书从Python的基础安装开始介绍，系统梳理了Python的入门语法知识，归纳介绍了图像处理、数据文件读写、数据库操作等Python基本技能；然后详细讲解了NumPy、Matplotlib、Pandas、Scipy、Scikit-learn等在数据处理、机器学习领域的应用。代码实例涵盖网络爬虫、数据处理、视觉识别、机器学习等应用领域。作者还精心创作了语感训练100题、Python内置函数（类）手册、从新手到高手的100个模块等内容，以帮助读者更好地学习并掌握Python这一工具。
Python机器学习实战
机器学习是近年来比较热门的一个领域，Python语言经过一段时间的发展也已逐渐成为主流的编程语言之一。本书结合了机器学习和Python语言两个热门的领域，通过实用案例来详细讲解机器学习的相关知识，以便更好地引起读者的阅读兴趣且帮助读者理解相关内容。全书共有8章。第1章讲解了Python和机器学习的基础知识，第2～7章通过多个案例详细讲解了文本分析算法、朴素贝叶斯、支持向量机、对率回归及回归算法等知识，案例主要包括探索新闻组数据集、检测垃圾邮件、微新闻话题分类、预测点击率以及预测股价等。第8章是最佳实践，主要介绍机器学习方案的整个工作流的最佳实践。本书适合Python程序员、数据分析人员、机器学习领域的从业人员以及对算法感兴趣的读者阅读。
商业数据科学：数据价值与机器学习实战
如果用一段话来总结这本书的内容，我很愿意引用2013年第一次写下课程教案时对课程的描述：“它不是一门人云亦云的课程，不讲理论，以实战为主，用一套套实际数据来讲如何从数据里发掘商业问题和检验商业假设；它是一门商业素养和技术算法综合应用的课程，需要有开放思想和开放学习能力的同学来参与和体验；它是一门动手性极强的课程，以脸书、腾讯、雅虎等公司的分享数据为基础，培养学生过硬的推理和分析能力；它是一门跨学科的课程，为同学未来领导跨部门商业数据分析团队铺路。
移动端机器学习实战
本书系统地讲述如何基于TensorFlowLite和CoreML构建Android与iOS应用程序。本书共9章。第1章介绍机器学习的基础知识以及TensorFlowLite和CoreML框架。第2～8章介绍如何开发7款常见应用程序，分别是一款预测人物年龄和性别的应用程序，一款在照片上应用艺术风格迁移的应用程序，一款用于面部检测和条形码扫描的应用程序，一款类似于Snapchat的应用程序，一款识别手写数字的应用程序，一款流行的在线换脸应用程序，一款利用迁移学习完成食物分类的应用程序。第9章总结全书，并介绍基于机器学习的云服务。本书适合机器学习、深度学习和人工智能等方面的专业人士阅读。
TensorFlow移动端机器学习实战
随着人工智能技术的普及和边缘计算等新兴技术的兴起，很多人工智能的应用逐渐从云端向边缘设备和终端设备转移，基于移动端设备和嵌入式设备等小型设备的人工智能应用的开发越来越重要。TensorFlow作为开源机器学习框架，提供了对不同开发环境和设备的支持。本书详细讲解了如何使用TensorFlow进行端到端机器学习应用的开发，以及使用TensorFlow Lite在小型设备（包括Android、iOS、树莓派（Raspberry Pi））上进行应用开发的要点和相应的实战案例。 本书也讲解了针对Android的硬件加速技术，以及业界流行的机器学习应用框架。本书代码基本对应TensorFlow 2.0。 本书适合没有人工智能开发经验的初学者，以及有一定相关经验并且希望在人工智能应用上更加深入了解的开发者阅读。
Python大数据与机器学习实战
随着整个社会信息化、智能化进程的发展，人工智能和大数据技术已成为IT行业的发展趋势，而技术的高速发展和需求的不断增加也产生了巨大的人才缺口。本书致力于系统地阐释Python大数据和机器学习技术，从数据的采集、存储、清洗，到建立模型、统计分析，最终用前端程序呈现给用户数据展示以及后台的系统服务支持。本书结合了Python数据工具使用、算法原理以及典型实例各个层面，希望读者通过阅读本书，少走弯路，以最小的学习成本获得最大的知识收益。
机器学习实战营：从理论到实战的探索之旅
本书是一本机器学习实用指南，提供从基础知识到进阶技能的全面学习路径。本书以浅显 易懂的方式介绍了机器学习的基本概念和主要类型，并详细介绍使用 Python 及常见的库进行数 据处理和机器学习的实操。此外，介绍了数据预处理的详细过程，最后通过若干典型案例加深读者对机器学习的理解。 本书适合对机器学习感兴趣的初学者，也可作为软件开发人员、数据分析师、学术研究人员的参考书籍。
Python金融大数据风控建模实战：基于机器学习
9人今日阅读 推荐值 81.3%
本书的定位是一本Python金融大数据风控建模的入门级读物。全书包括4篇：背景篇旨在由浅入深地引领读者走进金融科技领域，了解智能风控，系统、全面地认识评分卡；基础篇围绕评分卡构建的全流程，向读者一一讲述每个环节的理论知识，随之进行代码实践，帮助读者获得从0至1构建评分卡模型的工程能力；进阶篇旨在从建模中可能遇到问题出发，提供一些问题解决或模型提升的思路，使建立的评分卡具有更好的业务适应及预测能力；实战篇结合真实信贷场景的数据集，带领读者完成从数据分析至评分卡生成的各个流程，旨在让读者体验真实场景，具备评分卡实战能力，亦可作为读者实际工作中构建评分卡的参考。本书适合有一定Python语言基础的金融风控相关技术人员阅读，也适合想要了解人工智能如何在金融场景应用的开发及业务人员。另外，也适合专业培训机构的学员和相关专业的学生。
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从机器学习到深度学习：基于scikit-learn与TensorFlow的高效开发实战
7人今日阅读 推荐值 78.5%
这是一本场景式的机器学习实践书，笔者努力做到“授人以渔，而非授人以鱼”。理论方面从人工智能（AI）与机器学习（ML）的基本要素讲起，逐步展开有监督学习、无监督学习、强化学习这三大类模型的应用场景与算法原理；实践方面通过金融预测、医疗诊断概率模型、月球登陆器、图像识别、写诗机器人、中国象棋博弈等案例启发读者将机器学习应用在各行各业里，其中后三个案例使用了深度学习技术。本书试图用通俗的语言讲解涵盖算法模型的机器学习，主要内容包括机器学习通用概念、三个基本科学计算工具、有监督学习、聚类模型、降维模型、隐马尔可夫模型、贝叶斯网络、自然语言处理、深度学习、强化学习、模型迁移等。在深入浅出地解析模型与算法之后，介绍使用Python相关工具进行开发的方法、解析经典案例，使读者做到“能理解、能设计、能编码、能调试”，没有任何专业基础的读者在学习本书后也能够上手设计与开发机器学习产品。本书内容深入浅出、实例典型，适合对机器学习感兴趣的产品设计、技术管理、数据分析、软件开发或学生读者。阅读本书既能了解当前工业界的主流机器学习与深度学习开发工具的使用方法，又能从战略方面掌握如何将人工智能技术应用到自己的企业与产品中。
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分布式机器学习：系统、工程与实战
2人今日阅读
本书主要讲解分布式机器学习算法和开源框架，读者既可以从宏观的设计上了解分布式机器学习的概念和理论，也可以深入核心技术的细节设计中，对分布式机器学习形成深刻而直观的认识，做到学以致用。 本书共分为5篇，第1篇是分布式基础，首先介绍了分布式机器学习的概念、基础设施，以及机器学习并行化技术、框架和软件系统，然后对集合通信和参数服务器PS-Lite进行了介绍。第2篇是数据并行，以PyTorch和Horovod为主对数据并行进行分析，读者可以了解在具体工程领域内实现数据并行有哪些挑战和解决方案。第3篇是流水线并行，讲解了除模型划分之外，还通过引入额外的流水线来提高效率，以GPipe / PyTorch / PipeDream为例进行分析。第4篇是模型并行，首先对NVIDIA Megatron进行分析，讲解如何进行层内分割模型并行，然后讲解PyTorch 如何支持模型并行，最后介绍分布式优化器。第5篇是TensorFlow分布式，前面几篇以PyTorch为纲，结合其他框架/库来穿插完成，本篇带领大家进入TensorFlow分布式领域。
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Spark机器学习进阶实战
1人今日阅读
本书一共分三大部分：基础篇（1-2章）对Spark机器学习进行概述、并通过Spark机器学习开始进行数据分析；算法篇（3-8章）针对分类、聚类、回归、协同过滤、关联规则、降维等算法进行详细讲解，并进行案例支持；综合案例篇（9-12章）重点通过异常检测、用户画像、广告点击率预估、智慧交通大数据4个综合场景，详细讲解基于Spark机器学习的综合应用。
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机器学习算法竞赛实战
1人今日阅读
本书是算法竞赛领域一本系统介绍竞赛的图书，书中不仅包含竞赛的基本理论知识，还结合多个方向和案例详细阐述了竞赛中的上分思路和技巧。全书分为五部分：第一部分以算法竞赛的通用流程为主，介绍竞赛中各个部分的核心内容和具体工作；第二部分介绍了用户画像相关的问题；第三部分以时间序列预测问题为主，先讲述这类问题的常见解题思路和技巧，然后分析天池平台的全球城市计算AI挑战赛和Kaggle平台的Corporación Favorita Grocery Sales Forecasting；第四部分主要介绍计算广告的核心技术和业务，包括广告召回、广告排序和广告竞价，其中两个实战案例是2018腾讯广告算法大赛：相似人群拓展和Kaggle平台的TalkingData Ad Tracking Fraud Detection Challenge；第五部分基于自然语言处理相关的内容进行讲解，其中实战案例是Kaggle平台上的竞赛Quora Question Pairs。本书适合从事机器学习、数据挖掘和人工智能相关算法岗位的人阅读。
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scikit-learn机器学习：常用算法原理及编程实战
1人今日阅读
本书通过通俗易懂的语言、丰富的图示和生动的实例，破除了笼罩在机器学习上方复杂的数学乌云，让读者以较低的代价和门槛入门机器学习。本书共分为12章，介绍了在Python环境下学习scikit-learn机器学习框架的相关知识，涵盖的主要内容有机器学习概述、Python机器学习软件包、机器学习理论基础、k-近邻算法、线性回归算法、逻辑回归算法、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯算法、PCA 算法和k-均值算法等。 本书适合有一定编程基础的读者阅读，尤其适合想从事机器学习、人工智能、深度学习及机器人相关技术的程序员和爱好者阅读。另外，相关院校和培训机构也可以将本书作为教材使用。
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机器学习流水线实战
1人今日阅读
本书介绍如何构建完整的机器学习流水线，从而在生产环境中准备数据以及训练、验证、部署和管理机器学习模型。你将了解机器学习流水线的每个环节，以及如何利用TensorFlow Extended（TFX）构建机器学习流水线。模型的生命周期是一个闭环，其中包括数据读取、数据校验、数据预处理、模型训练、模型分析、模型验证、模型部署、模型反馈等环节。你将学习如何利用Beam、Airflow、Kubeflow、TensorFlow Serving等工具将每一个环节的工作自动化。学完本书，你将不再止步于训练单个模型，而是能够从更高的角度将模型产品化，从而为公司创造更大的价值。
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机器学习技术与实战:医学大数据深度应用
1人今日阅读
本书作者是大数据深度分析技术资深专家，有二十余年数据仓库、数据挖掘、机器学习、人工智能等方面的研发和应用经验。他结合自己多年的行业经历，总结了机器学习在实际工程中的应用经验，特别是在医学大数据领域的应用经验，提供了大量一线资料。本书共8章，主要内容包括：第1章介绍机器学习应用的基础内容，快速引领读者进入机器学习领域。第2章介绍机器学习应用活动的前期工作，即数据探索的工作和数据准备工作，包括数据关系探索、数据特征探索、数据选择、数据处理。第3章介绍机器学习的算法，从实际应用出发，介绍一些比较经典的算法，以及一些算法流程，包括聚类分析、特性选择、特征抽取、关联规则、分类和预测、时间序列、深度学习等。第4章介绍如何将算法用到商业应用的案例，如特性选择模型的应用、分类模型的应用等。第5章介绍智能医学科研系统IMRS的设计思路与步骤，包括从应用需求的产生、解决思路、系统设计、应用实现、效果评价与总结等完整过程，具体剖析IMRS的几个重要模块的开发方法，包括异常侦测模型、特征抽取模型，以及算法开发。第6章介绍如何使用机器学习系统IMRS，介绍了几个方向的应用，如分布探索、关系探索、特征探索、异常探索、推测探索灯。第7章继续介绍如何使用机器学习系统IMRS。包括文本挖掘技术、文本数据挖掘在医学上的应用、文本分词的实现、文本智能搜索、文本聚类与分类的应用、文本主题提取应用。第8章介绍智能医学诊断系统的设计思路与应用展望，还介绍了混沌人工智能的概念以及解决复杂问题的思路。
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机器学习算法框架实战：Java和Python实现
随着互联网技术的飞速发展，全球逐渐步入了大数据时代，智能化的趋势越来越明显，各行各业几乎都喊出了智能化的口号，机器学习作为人工智能的一个重要研究方向，在一定程度上成为了IT人才的必要技能。本书以一个自研机器学习算法框架的构建为主线，首先介绍了机器学习的相关概念和背景，然后按照代数矩阵运算层、*优化方法层、算法模型层和业务功能层的分层顺序对算法框架展开讲述，旨在通过理论和实践相结合的方式，帮助广大零算法基础的开发人员了解和掌握一定的算法能力，同时作为算法设计人员在工程实现上的参考范例。 本书实用性强，既面向零算法基础的开发人员，也面向具备一定算法能力，并且在工程实现上希望有所借鉴或参考学习的算法设计人员及机器学习算法爱好者。
企业级AI技术内幕：深度学习框架开发+机器学习案例实战+Alluxio解密
《企业级AI技术内幕：深度学习框架开发+机器学习案例实战+Alluxio解密》分为盘古人工智能框架开发专题篇、机器学习案例实战篇、分布式内存管理Alluxio解密篇，分别对人工智能开发框架、机器学习案例及Alluxio系统进行透彻解析。盘古人工智能框架开发专题篇，通过代码讲解多层次神经网络、前向传播算法、反向传播算法、损失度计算及可视化、自适应学习和特征归一化等内容。机器学习案例实战篇，选取机器学习中最具代表性的经典案例，透彻讲解机器学习数据预处理、简单线性回归、多元线性回归、多项式回归、支持向量回归、决策树回归、随机森林回归等回归算法，逻辑回归、k近邻算法、支持向量机、朴素贝叶斯、决策树分类、随机森林分类等分类算法、ｋ均值聚类、层次聚类等聚类算法，以及关联分析算法，并对回归模型、分类模型进行性能评估。分布式内存管理Alluxio解密篇，详细讲解Alluxio架构、部署、底层存储及计算应用、基本用法、运行维护等内容。
OpenCV 4机器学习算法原理与编程实战
本书主要面向OpenCV领域的研究与开发人员，采用原理结合实战的方式，介绍OpenCV 4的机器学习算法模块与深度神经网络模块中的核心算法原理与C++编程实战。全书共10章， 第1~3章，介绍OpenCV 4的基础知识、基本图像操作和机器学习基础知识；第4~8章，介绍K-means、KNN、决策树、随机森林、Boosting算法和支持向量机等机器学习算法与编程实战；第9~10章，介绍神经网络与深度神经网络的基本原理与编程实战，并提供了不同深度学习模型的部署示例代码。
MLOps实战：机器学习模型的开发、部署与应用
本书分为三部分。第1部分介绍MLOps主题，深入探讨了它是如何（以及为什么）发展成一门学科的、需要谁参与才能成功执行MLOps以及需要哪些组成部分。 第二部分介绍了机器学习模型的生命周期，其中包括有关模型开发、生产准备、生产部署、监测和治理的章节。这些章节不仅包括一般的注意事项，还包括MLOps生命周期每个阶段的注意事项，并提供第3章中所涉及主题相关的更多详细信息。 第三部分提供了MLOps的具体示例，以便读者了解MLOps在实践中的设置和含义。
机器学习之路——Caffe、Keras、scikit-learn实战
机器学习需要一条脱离过高理论门槛的入门之路。本书《机器学习篇》从小红帽采蘑菇的故事开篇，介绍了基础的机器学习分类模型的训练（第1 章）。如何评估、调试模型？如何合理地发掘事物的特征？如何利用几个模型共同发挥作用？后续章节一步一步讲述了如何优化模型，更好地完成分类预测任务（第2 章），并且初步尝试将这些技术运用到金融股票交易中（第3 章）。自然界最好的非线性模型莫过于人类的大脑。《深度学习篇》从介绍并对比一些常见的深度学习框架开始（第4 章），讲解了DNN 模型的直观原理，尝试给出一些简单的生物学解释，完成简单的图片识别任务（第5 章）。后续章节在此基础上，完成更为复杂的图片识别CNN 模型（第6 章）。接着，本书展示了使用Caffe 完成一个完整的图片识别项目，从准备数据集，到完成识别任务（第7 章）。后面简单描述了RNN 模型（第8 章），接着展示了一个将深度学习技术落地到图片处理领域的项目（第9 章）。
MATLAB金融算法分析实战——基于机器学习的股票量化分析
本书全面而系统的讲解了MATLAB 金融算法设计应用，详解金融数据挖掘中趋向和发趋势指标，并结合具体的机器学习算法分析，深入的让读者学习和掌握MATLAB金融数据机器学习算法。本书注重实战，通过大量的案例，以帮助读者更好地学习本书内容。 本书共分15章。主要内容有：MATLAB入门与提高、MATLAB高级应用、时间序列数据处理、量化投资趋向指标、量化投资反趋向指标、BP神经网络上证指数预测、 BP神经网络多指标预测、RBF神经网络多指标预测、Hopfield神经网络多指标预测、马尔科夫Markov上证指数预测、灰色理论下的上证指数预测、指数平滑下的上证指数预测、支持向量机SVM下的涨跌预测、贝叶斯网络Bayes多指标预测、Pareto多目标优化分析。 本书适合所有想全面学习MATALB 金融分析设计人员阅读，也适合各种使用MATALB进行开发的工程技术人员使用。对于各高校师生解决工程问题、进行课堂教学等等，是一本不可或缺的必备参考书；本书也适合MATLAB爱好者，本书结合网络实际，针对网上讨论的大部分疑难问题，本书均有涉及到。
Python机器学习编程与实战
本书采用常用技术与真实案例相结合的讲解方式，深入浅出地介绍了Python机器学习应用的主要内容。全书共8章，内容包括Python概述、NumPy数值计算、pandas基础、pandas进阶、Matplotlib绘图、scikit-learn、餐饮企业综合分析与预测、通信运营商客户流失分析与预测。前6章设置了选择题、填空题和操作题，后两章设置了操作题，希望通过练习和操作实践，读者可以巩固所学的内容。 本书可以作为高校大数据或人工智能专业的教材，也可作为机器学习爱好者的自学用书。
机器学习案例实战
机器学习已经广泛地应用于各行各业，深度学习的兴起再次推动了人工智能的热潮。本书结合项目实践，首先讨论了TensorFlow、PySpark、TI-ONE等主流机器学习平台的主要特点；然后结合Tableau介绍了数据可视化在银行客户用卡行为分析的应用。在此基础上，利用上述介绍的这些平台，通过多个项目案例，详细地分析了决策树、随机森林、支持向量机、逻辑回归、贝叶斯网络、卷积神经网络、循环神经网络、对抗生成网络等机器学习算法在金融、商业、汽车、电力等领域的应用。本书内容深入浅出，提供了详细的Python代码，既可以作为从事机器学习、数据挖掘的相关研究人员的参考书，也可以作为高校相关专业机器学习、数据挖掘等课程的实验和实训教材。
Python机器学习开发实战
本书一共分为19章，1~7章是编程基础，为了让那些没有编程经验的但是又想从事数据分析工作的学员有个入门的基础。8~19章则介绍了机器学习领域中常用的算法，他们分别是线性回归，逻辑回归，神经网络，线性判别，最近邻算法，决策树与随机森林，朴素贝叶斯，支持向量机，主成分分析，奇异值分解，k-means聚类。在第19章中则着重介绍了现在比较流行的深度学习框架。
机器学习算法评估实战
机器学习算法评估力求用科学的指标，对机器学习算法进行完整、可靠的评价。 本书详细介绍机器学习算法评估的理论、方法和实践。全书分为3个部分。第1部分包含第1章～第3章，针对分类算法、回归算法和聚类算法分别介绍对应的基础理论和评估方法；第2部分包含第4章～第8章，介绍更复杂的模型（如深度学习模型和集成树模型）的对比与评估，并且针对它们实际应用的业务场景介绍一些特有的评估指标和评估体系；第3部分包含第9章～第11章，总结算法评估的常用工具、技术及方法论，包括实用的可视化工具介绍，并讨论机器学习算法的本质。本书适合机器学习专业相关从业者和算法工程师阅读，也适合想要从事人工智能和机器学习工作的人士学习和参考。
Python机器学习算法与实战
本书基于Python语言，结合实际的数据集，介绍如何使用机器学习与深度学习算法，对数据进行实战分析。本书在内容上循序渐进，先介绍了Python的基础内容，以及如何利用Python中的第三方库对数据进行预处理和探索可视化的相关操作，然后结合实际数据集，分章节介绍了机器学习与深度学习的相关算法应用。本书为读者提供了源程序和使用的数据集，方便读者在阅读时同步运行程序，在增强学习效果的同时为读者节省了编写程序的时间。源程序使用Notebook的形式进行组织，每个小节注释清晰，讲解透彻。同时为程序配备了相应的视频讲解，辅助读者对程序能很好地理解和消化。本书在简明扼要地介绍算法原理的同时，更加注重实战应用和对结果的解读。
实战机器学习
随着互联网、物联网、云计算等技术的不断发展，许多领域都产生了大量的数据。利用机器学习技术分析海量数据，可以从数据中发现隐含的、有价值的规律和模式，进而用于预测并采取相应动作。在上述背景下，本书从理论、技术和应用三个层面入手，全面讲解如何利用机器学习技术解决实际问题。本书共分26章，内容包括机器学习解决问题流程、问题分析与建模、数据探索与准备、特征工程、模型训练与评价、模型部署与应用、回归模型、支持向量机、决策树、集成学习、K近邻算法、贝叶斯方法、聚类算法、关联规则学习、神经网络基础、正则化、深度学习中的优化、卷积神经网络、循环神经网络、自编码器、基于深度学习的语音分离方法、基于深度学习的图像去水印方法、基于LSTM的云环境工作负载预测方法、基于QoS的服务组合问题、基于强化学习的投资组合方法、基于GAN模型的大数据系统参数优化方法。本书内容全面、示例丰富，适合机器学习初学者以及想要全面掌握机器学习技术的算法开发人员，也适合高等院校和培训机构人工智能相关专业的师生教学参考。
人脸识别与美颜算法实战：基于Python、机器学习与深度学习
本书将传统的图像处理技术、机器学习时代的图像技术，到目前炙手可热的深度学习时代的图像处理技术融汇贯通起来。生动的结合了目前热门的应用，以抖音、美颜相机、手机自带的滤镜和美颜功能为切入点，专注于人脸图像的各种处理，大量实际案例，带领读者与一线AI图像算法工程师在项目实践中的如何设计算法流程，如何优化算法逻辑，如何将算法应用到实际的场景中。另外本身的最后一章，深扒了目前抖音、美颜相机、天天P图、淘宝、京东等APP里面图像技术的应用场景以及实现原理，提纲挈领的概述了电商、娱乐、金融、安防这四大领域中应用的AI+图像技术实现思路。让读者可以对整个中国AI+图像的应用现状以及前景有直观的认知。
TensorFlow机器学习项目实战
TensorFlow是Google所主导的机器学习框架，也是机器学习领域研究和应用的热门对象。《TensorFlow机器学习项目实战》主要介绍如何使用TensorFlow库实现各种各样的模型，旨在降低学习门槛，并为读者解决问题提供详细的方法和指导。《TensorFlow机器学习项目实战》全书共10章，分别介绍了TensorFlow基础知识、聚类、线性回归、逻辑回归、不同的神经网络、规模化运行模型以及库的应用技巧。