本書包括基于機器學習的文本分析介紹、R編程語言、結構化文本表示、分類及最常用的分類算法(貝葉斯分類器、最近鄰、決策樹、隨機森林、支持向量機和深度學習)介紹、聚類算法。本書最后兩章還討論了詞向量和特征選擇問題。

本書內容有基于多通道圖神經(jīng)網(wǎng)絡的信息源估計、基于超子結構網(wǎng)絡的鏈路預測器、基于子圖網(wǎng)絡的寬度學習圖分類方法、子圖增強及其在圖數(shù)據(jù)挖掘中的應用、基于圖的對抗攻擊:如何隱藏你的結構信息等。

本書面向普通高等學校的機器人工程專業(yè)編寫,可以作為核心專業(yè)課教材使用。教材以機器人運動和力控制的實現(xiàn)為線索,采用總-分的布局,組織內容編寫。在內容上,按照機器人控制系統(tǒng)軟硬件架構、控制系統(tǒng)實現(xiàn)原理、驅動電機特性、經(jīng)典PID控制、逆動力學控制和力控制的順序,遵循從系統(tǒng)到部分、從硬件到軟件、從驅動和算法的思路編排知識點,遵

本書的主要內容涵蓋機器學習領域的主要模型和算法,包括監(jiān)督學習的分類和回歸模型與算法、非監(jiān)督學習的聚類和降維算法、強化學習的主要算法、遷移學習的實例以及最新前沿的相關模型和算法的實踐。本書以實驗項目或案例為單元,每個單元有明確的實驗目的、原理和實驗步驟,包括基礎驗證性實驗、綜合設計性實驗和系統(tǒng)開發(fā)項目實踐。

本書主要內容包括探索性數(shù)據(jù)分析、有監(jiān)督學習(線性回歸、SVM、決策樹等)、無監(jiān)督學習(降維、聚類等),以及深度學習的基礎原理和應用等。本書旨在為廣大讀者提供一個系統(tǒng)全面、易于理解的機器學習和深度學習入門教程。不需要過多的數(shù)學背景,只需掌握基本的編程知識即可輕松上手。

本書匯集了作者從業(yè)多年來為體驗設計師、交互設計師解答過的疑問,以及個人的成長經(jīng)驗,內容包括四大部分:設計思考、工作經(jīng)驗、應聘建議和生活感悟,既傳授了專業(yè)的、扎實的體驗設計方法,又分享了職場上的一些必備技巧。好的問題見微知著,好的回答授人以漁。希望這些回答可以幫助更多的讀者走出疑惑、延伸視野、拓展思維。

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本書詳細地介紹了軟件測試的相關知識。全書共9章,第1章主要講解軟件測試的基礎知識,第2-3章主要講解黑盒測試方法與白盒測試方法,第4-7章主要講解接口測試、性能測試、Web自動化測試和App測試的相關知識,第8-9章通過一個綜合項目--安享智慧理財,完整呈現(xiàn)軟件測試的全過程,幫助讀者鞏固前面所學的相關知識。

本書為高等職業(yè)教育工業(yè)機器人技術專業(yè)書證融通教材。本書由長期從事工業(yè)機器人技術教學的一線教師依據(jù)其在教學、科研等方面的經(jīng)驗,總結近年來校企合作的教學改革與實踐成果,參照工業(yè)機器人技術專業(yè)標準編寫而成。本書圍繞工業(yè)機器人系統(tǒng)典型工作站的安裝調試、操作編程及運行維護等方面實踐操作過程所需的知識技能點,以工作過程為導向,采用

本書使用Python對人工智能機器學習中的相關知識進行了算法實現(xiàn),并以這些知識為背景解釋了什么是深度學習。具體內容包括初識機器學習、機器學習基礎、群智能與優(yōu)化方法、神經(jīng)網(wǎng)絡和深度學習。因為沒有使用TensorFlow、PyTorch等任何程序庫,僅使用Python直接實現(xiàn)機器學習與深度學習的相關算法,可以讓讀者更好地理