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[苏]朱可夫
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人工智能案例与实验
『简体书』 作者：徐义春 出版：清华大学出版社 日期：2024-05-01 人工智能是一门实践性很强的学科，特别适合基于案例的新型教学形式。本书是为了引导学生深入 理解人工智能算法原理，提高学生对人工智能应用问题的研究、分析、解决能力而编写的。 本书是以实验案例方式组织的，全书共给出了21 个人工智能实验案例，覆盖了人工智能课程涉及 的主要内容，包括搜索求解、逻辑推理、贝叶斯网络、马尔可 ... |
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相对论原理 科学元典丛书
『简体书』 作者：洛伦兹，爱因斯坦，闵可夫斯基，外尔 著， 索末菲 选注， 凌 出版：北京大学出版社 日期：2024-08-01 《相对论原理》收录了爱因斯坦、洛伦兹、外尔和闵可夫斯基等四位大物理学家和大数学家关于相对论的原始文献，包括：迈克尔逊干涉实验（洛伦兹）；低于光速移动系统中的电磁现象（洛伦兹）；论动体的电动力学（爱因斯坦）；物体惯性与其所含能量有关吗？（爱因斯坦）；空间与时间（闵可夫斯基）；论引力对光传播的影响（爱因斯坦）；广义相对论基 ... |
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从掷骰子到人工智能：趣谈概率
『简体书』 作者：张天蓉 出版：清华大学出版社 日期：2024-08-01 《从掷骰子到人工智能：趣谈概率》一书极具启发性，学习概率统计的入门书，书中介绍的著名趣味概率问题包括赌博点数分配问题、赌徒谬误、高尔顿钉板、几何概型悖论、酒鬼漫步、德国坦克问题、博士相亲、中国餐馆过程等。通过讨论这些简单有趣的例子，让读者了解概率统计中的重要概念，诸如随机变量、期望值、贝叶斯定理、大数定律、中心极限定理 ... |
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深度学习入门4：强化学习
『简体书』 作者：[日]斋藤康毅 出版：人民邮电出版社 日期：2024-08-01 本书前半部分介绍强化学习的重要思想和基础知识，后半部分介绍如何将深度学习应用于强化学习，遴选讲解了深度强化学习的最新技术。全书从最适合入门的多臂老虎机问题切入，依次介绍了定义一般强化学习问题的马尔可夫决策过程、用于寻找最佳答案的贝尔曼方程，以及解决贝尔曼方程的动态规划法、蒙特卡洛方法和TD方法。随后，神经网络和Q学习、 ... |
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强化学习
『简体书』 作者：余欣航 出版：电子工业出版社 日期：2024-04-01 本书详细介绍了强化学习的理论推导、算法细节。全书共12章，包括强化学习概述、马尔可夫决策过程、退化的强化学习问题、环境已知的强化学习问题、基于价值的强化学习算法、基于策略的强化学习算法、AC型算法、基于模型的强化学习算法等相关知识。本书系统性强、概念清晰，内容简明通俗。除了侧重于理论推导，本书还提供了许多便于读者理解的 ... |
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模式分类（原书第2版·典藏版）
『简体书』 作者：[美]理查德·O.杜达 皮特·E.哈特 大 出版：机械工业出版社 日期：2024-11-01 本书的第1版《模式分类与场景分析》出版于1973年，是模式识别和场景分析领域奠基性的经典名著。在第2版中，除了保留了第1版的关于统计模式识别和结构模式识别的主要内容以外，读者将会发现新增了许多近25年来的新理论和新方法，其中包括神经网络、机器学习、数据挖掘、进化计算、不变量理论、隐马尔可夫模型、统计学习理论和支持向量机 ... |
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数据驱动的故障检测与诊断--以高炉炼铁过程为例
『简体书』 作者：杨春节，楼嗣威，孙优贤 出版：科学出版社 日期：2024-10-01 高炉炼铁过程故障检测与诊断是国际公认的挑战性难题。本书从数据驱动角度系统性地总结和阐述作者及其团队近10余年在高炉炼铁过程故障检测与诊断方面的一系列研究成果，主要包括绪论、故障检测、故障诊断及工业应用四部分内容。故障检测部分主要针对过程数据强噪声、非线性和非平稳等问题，重点介绍主成分追踪、平稳子空间分析和图理论等检测方 ... |
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随机信号分析与处理（第4版）
『简体书』 作者：罗鹏飞、张文明、杨勇 出版：清华大学出版社 日期：2024-11-01 本书介绍随机信号分析、检测与估计理论的基本原理及其应用。全书共9章，主要内容包括随机变量基础、随机过程的基本概念、随机过程的线性变换、随机过程的非线性变换、窄带随机过程、马尔可夫过程与泊松过程、估计理论、统计判决理论、噪声中信号的检测。本书在内容编排上按照基本理论、应用实例、实验的形式展开，强调对随机信号分析与处理基本 ... |
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定制版--强化学习（第2版）
『简体书』 作者：俞凯 等，[加]Richard S. Sutton[理查德· 出版：电子工业出版社 日期：2025-02-01 《强化学习（第2版）》作为强化学习思想的深度解剖之作，被业内公认为是一本强化学习基础理论的经典著作。它从强化学习的基本思想出发，深入浅出又严谨细致地介绍了马尔可夫决策过程、蒙特卡洛方法、时序差分方法、同轨离轨策略等强化学习的基本概念和方法，并以大量的实例帮助读者理解强化学习的问题建模过程以及核心的算法细节。《强化学习（ ... |
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语音识别：原理与应用（第3版）
『简体书』 作者：洪青阳 李琳 出版：电子工业出版社 日期：2025-04-01 本书系统地介绍了语音识别在大模型时代的新技术与新应用。全书共16章，原理部分涵盖声学特征、隐马尔可夫模型（HMM）、高斯混合模型（GMM）、深度神经网络（DNN）、语言模型和加权有限状态转换器（WFST）、语音大模型，重点描述了GMM-HMM、DNN-HMM和端到端（E2E）三种语音识别框架；应用部分包含Kaldi、W ... |
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Joy RL：强化学习实践教程
『简体书』 作者：江季、王琦、杨毅远 出版：人民邮电出版社 日期：2025-04-01 本书是继《Easy RL：强化学习教程》（俗称“蘑菇书”）之后，为强化学习的读者专门打造的一本深入实践的全新教程。全书大部分内容基于3位作者的实践经验，涵盖马尔可夫决策过程、动态规划、免模型预测、免模型控制、深度学习基础、DQN算法、DQN算法进阶、策略梯度、Actor-Critic算法、DDPG与TD3算法、PPO算 ... |
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强化学习基础、原理与应用
『简体书』 作者：张百珂 出版：清华大学出版社 日期：2025-05-01 《强化学习基础、原理与应用》循序渐进地讲解了使用Python语言实现强化学习的核心算法开发的知识，内容涵盖了数据处理、算法、大模型等知识，并通过具体实例的实现过程演练了各个知识点的使用方法和使用流程。《强化学习基础、原理与应用》共分为17章，主要内容包括强化学习基础、马尔可夫决策过程、蒙特卡洛方法、Q-learning ... |
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机器学习中的概率思维
『简体书』 作者：翟中华 出版：电子工业出版社 日期：2024-12-01 本书深入剖析机器学习中的概率思维，从基础理论出发，结合经典案例，阐述如何将概率思维巧妙地应用于机器学习算法，帮助读者理解数据背后的规律与不确定性。除引言外，全书内容分为5章，包括贝叶斯定理中的概率思维、朴素贝叶斯算法中的概率思维、极大似然估计和最大后验估计、贝叶斯网络、马尔可夫链和隐马尔可夫模型。本书适合机器学习领域的 ... |
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管理决策理论与方法
『简体书』 作者：刘超 著 出版：哈尔滨工业大学出版社 日期：2025-05-01 本书选取了管理科学中常用的决策科学理论与研究方法加以介绍，包括：效用理论与函数、风险型决策、多准则综合评价方法、马尔可夫过程、凸优化方法、库存系统的决策方法、博弈论和最优控制等。本书采用全新的编排结构，简明扼要地介绍了管理科学研究与实际应用中经常涉及的决策科学问题和方法。在内容上略去了当前不常用的决策理论，并且力求采用 ... |
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预测方法与技术
『简体书』 作者：郭峰，熊天霞，林佳婧 著， 出版：国防工业出版社 日期：2025-08-01 本书系统讲述定性预测法、时间序列预测法、回归分析预测法、趋势外推预测法、马尔可夫预测法、灰色系统预测法、组合预测法等知识，介绍其在航材保障、经济社会等领域的应用，内容翔实准确。可作为地方高校经济和管理类专业本科生、军事院校航材管理专业本科生及后方专业勤务专业硕士研究生教材，也可供政府部门、企事业单位管理干部、工程技术人 ... |
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机器学习方法（第2版）
『简体书』 作者：李航 出版：清华大学出版社 日期：2024-12-01 ”机器学习是以概率论、统计学、信息论、**化理论、计算理论等为基础的计算机应用理论学科，也是人工智能、数据挖掘等领域的基础学科。本书全面系统地介绍了机器学习的主要方法，共分4 篇。第一篇介绍监督学习的主要方法，包括线性回归、感知机、支持向量机、**熵模型与逻辑斯谛回归、提升法、隐马尔可夫模型和条件随机场等；第二篇介绍无 ... |
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随机过程 李媛 蔡立刚 刘芳 丁宁 郑伟 编著
『简体书』 作者：李媛 蔡立刚 刘芳 丁宁 郑伟 编著 出版：机械工业出版社 日期：2024-01-01 本书从创新型研究型专业人才培养的教学需要出发，结合多年来的教学基础编纂而成.本书内容从概率论的条件分布、极限理论开始，介绍了随机过程的概念与分类、马尔可夫过程、泊松过程与更新过程、连续参数马尔可夫链、随机分析、平稳过程和鞅论初步及其应用等. 本书可供高等院校本科生或研究生作为随机过程的教材使用，也可供相关专业科研工作者 ... |
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概率图模型原理与应用（第2版）
『简体书』 作者：[墨]路易斯·恩里克·苏卡尔[Luis Enrique Su 出版：清华大学出版社 日期：2022-09-01 《概率图模型原理与应用：第2版》分为4部分：第Ⅰ部分给出PGM的总体介绍和动机，并回顾概率论和图论的必要背景知识；第Ⅱ部分描述不考虑决策或效用的模型：贝叶斯分类器、隐马尔可夫模型、马尔可夫随机场、贝叶斯网络、动态和时态贝叶斯网络；第Ⅲ部分首先简要介绍决策理论，然后描述支持决策的模型，包括决策树、影响图、马尔可夫决策过程 ... |
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统计预测与决策（第二版）
『简体书』 作者：陈华友等 出版：科学出版社 日期：2023-03-01 《统计预测与决策（第二版）》主要介绍常用的统计预测与决策方法. 统计预测方法主要包括定性统计预测、统计回归预测、时间序列分解法和趋势外推法、马尔可夫预测、平稳时间序列预测、模糊时间序列预测、灰色系统预测、神经网络预测和组合预测方法; 决策方法主要包括不确定型决策、风险型决策、多目标决策和序贯决策等. 《统计预测与决策（ ... |
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大数据背景下健康保险的精算统计模型与风险监管研究
『简体书』 作者：汪荣明 出版：经济科学出版社 日期：2023-04-01 本书基于大数据时代背景，对健康保险精算统计模型与风险监管进行系统研究。研究发现：，分布式算法、*子抽样、基于密度比模型的经验似然算法和模*均算法等可解决健康大数据融合问题；第二，随机森林分类模型、BP组合神经网络模型、朴素贝叶斯模型及马尔可夫模型等可有效推进健康保险定价模型向“事前定价 动态调整”的创新模式转变；第三， ... |
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