（日）中井悦司著；姚待艳译2018 年出版205 页ISBN：9787115479341
本书紧紧围绕“机器学习的商业应用”这个主题，从数学原理上解释了机器学习的一些基础算法，如最小二乘法、最优推断法、感知器、Logisitic回归、K均值算法、EM算法、贝叶斯推断等。全书的主旨在于帮助读者理解...
李春雄，李硕安著2016 年出版330 页ISBN：9787302429999
书中从认识乐高机器人与套件开始，辅以实例快速了解动力机械原理，接着进入控制开发，然后切入乐高机器人的各种专题，内容涵盖：基本车、碰碰车、太阳能、蟑螂车、声控车、轨迹车、走迷宫机器人(超音波传感器)、单马...
李凡长编著2009 年出版478 页ISBN：9787312026362
机器学习新方法研究是实现机器学服务各行各业的历史使命。根据这样的宗旨，本书系统地介绍了李群机器学习、动态模糊机器学习、Agent普适机器学习和贝叶斯量子随机学习共三篇十二章内容。本书可供计算机科学...
黄孝平2017 年出版263 页ISBN：9787564752613
本书对当前最新的深度学习方法及应用进行了全面的概述，涵盖了自动语音识别（ASR）、计算机视觉、语言建模、文本处理、多模态学习以及信息检索等方向，能使读者对机器深度学习领域进行广泛而深入的了解，对有志于了...
H.G.Wells原著2004 年出版150 页ISBN：7801833503
本书主要学习大学英语1～6级的词汇，词组，语法等。
（英）尼格尔·刘易斯著；高蓉，李茂译2018 年出版144 页ISBN：9787115478177
本书通过对R语言的讲解，帮助读者构建机器学习的模型，同时了解一系列与数据科学相关的理论，以及如何利用R语言开展研究。本书对读者的技术背景不做任何要求，专为那些希望构建使用的数据模型的读者，以及想要掌握高...
王雪松，程玉虎著2009 年出版177 页ISBN：9787030254399
本书主要围绕基于神经网络的学习、强化学习和进化学习3个方面阐述机器学习理论、方法及其应用，共3部分13章。第一部分是神经网络学习及其在复杂非线性系统中的控制，第二部分是强化学习的大规模或连续空间表示...
（新西兰）史蒂芬·马斯兰（Stephen Marsland）著2019 年出版302 页ISBN：9787111622260
本书的核心视角是机器学习中的算法，旨在帮助读者掌握算法思想，熟悉相关的数学与统计学知识，并掌握必要的编程技巧和实验方法。书中首先介绍基础概念，然后从相对简单的监督学习方法开始讲解，同时讨论了优化和搜索...
于剑著2017 年出版231 页ISBN：9787302471363
机器学习的主要目的是从有限的数据中学习到知识。而知识的基本单元是概念。借助于概念，人类可以在繁复的思想与多彩的世界之间建立起映射，指认各种对象，发现各种规律，表达各种想法，交流各种观念。一旦缺失相应的...
刘铁岩等著2018 年出版264 页ISBN：9787111609186
本书的目的是向读者全面展示分布式机器学习的现状，深入分析其中的核心技术问题，并且讨论该领域未来发展的方向。本书既可以作为研究生从事分布式机器学习方向研究的参考文献，也可以作为人工智能从业者进行算法...
