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汽车安全与自动驾驶：信号处理和机器学习基础
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MATLAB机器学习
『简体书』 作者：邓奋发 出版：清华大学出版社 日期：2025-05-01 《MATLAB机器学习》以实际应用为背景，采用理论 公式 经典应用相结合的形式，深入浅出地介绍 MATLAB 机器学习，重点介绍各种机器学习的经典应用。全书共12章，主要介绍了机器学习、MATLAB 软件、数学基础知识、线性回归分析、逻辑回归分析、K-均值聚类算法分析、决策树分析、主成分分析、支持向 ... |
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模式识别与机器学习
『简体书』 作者：徐蔚然 出版：北京邮电大学出版社有限公司 日期：2025-06-01 本书是专为人工智能及相关专业高年级学生编写的“模式识别与机器学习”基础课程教材。本书遵循技术发展的自然脉络，结合模式识别问题介绍机器学习的理论与方法，可帮助学生快速入门；基于统计学习理论构建机器学习的内容体系，可助于学生深刻领悟并牢牢掌握基本理论和方法；顺应深度学习、大模型等前沿技术发展趋势，调整了 ... |
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自动化机器学习
『简体书』 作者：孙亚楠等 出版：科学出版社 日期：2025-03-01 《自动化机器学习》从自动化机器学习（AutoML）的基础知识出发，系统介绍AutoML的流程、方法，以及该领域的最新研究进展，重点阐述数据预处理、特征工程、模型选择、超参数优化和神经架构搜索（NAS）等方面的核心技术。内容不仅覆盖自动化传统机器学习方法，还包括自动化深度学习方法和高阶NAS策略。为了 ... |
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机器学习与推理
『简体书』 作者：俞成浦、陈文颉、邓方 出版：清华大学出版社 日期：2024-08-01 在人工智能与控制科学产生深度交叉融合的背景下，本书对机器学习和模型推理的经典算法和前沿理论知识进行深度剖析和全面梳理，形成具有理论深度和知识广度的参考资料，旨在支撑“智能科学与技术”和“控制科学与工程”两个一级学科的建设和发展。 本书的主要内容分成两篇。第一篇主要介绍机器学习的主要理论和方法，包括 ... |
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最优化与机器学习
『简体书』 作者：王祥丰、蔡邢菊、陈彩华 出版：清华大学出版社 日期：2024-12-01 本书全面探讨了机器学习中的化理论、方法与实践，特别是在人工智能颠覆性发展的背景下，包括但不限于监督学习、无监督学习、深度学习及强化学习等的应用。本书详细介绍了性条件、KKT条件、拉格朗日对偶等核心化理论，探讨了梯度下降法、邻近梯度法、牛顿法、拟牛顿方法（BFGS方法）、块坐标下降法、随机梯度类方法、 ... |
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机器学习基础
『简体书』 作者：[加拿大]Hui Jiang[江辉] 出版：电子工业出版社 日期：2025-01-01 本译著提供了基于神经网络的机器学习主题，除过介绍基本的物理和数学原理基础之外，主要从统计物理的基础方法和科学工程应用结合起来，提供了理解现代视觉让读者解决实践中遇到的问题。本书组织结构清楚，分为3部分，第1部分Hopfield Networks，第2部分，监督学习，第3部分，非监督学习。涉及的很多前 ... |
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个性化机器学习
『简体书』 作者：[美]朱利安·麦考利 出版：机械工业出版社 日期：2024-10-01 本书主要介绍支持各种设置和模态的个性化预测模型设计的通用原理和方法。首先修订“传统”机器学习模型，重点关注如何使它们适应涉及用户数据的设置，然后介绍基于矩阵分解、深度学习和生成式建模等高级原理的技术，最后详细研究部署个性化预测系统的影响和风险。 ... |
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基于机器学习的声发射信号处理算法研究
『简体书』 作者：周俊 出版：电子工业出版社 日期：2020-12-01 本书共5章，介绍了声发射信号处理方法、研究现状，结合人工智能发展探讨了机器学习在声发射信号消噪和识别中的应用，研究了K-means聚类算法与小波分析对声发射信号进行去噪的方法，以及小波分析提取声发射信号特征的方法，并利用人工神经网络对声发射信号特征进行分类识别以确定声发射信号的类型。本书介绍了部分人 ... |
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自动驾驶汽车智能测试理论与场景库生成方法
『简体书』 作者：封硕 出版：清华大学出版社 日期：2024-08-01 本书提出了自动驾驶汽车智能测试理论。研究和总结了智能测试的基础概念、科学问题、研究方法和规律定理，提出了智能测试的方法框架，并论证了智能测试的准确性定理和高效性定理，为系统解决自动驾驶汽车的测试问题提供了理论基础。本书提出了自动驾驶汽车测试场景库生成方法体系。针对低复杂度、中复杂度、高复杂度和自适应 ... |
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机器学习及其应用
『简体书』 作者：汪荣贵 ， 杨娟 ， 薛丽霞 编著 出版：机械工业出版社 日期：2024-09-01 《机器学习及其应用》比较系统地介绍机器学习的基础理论与应用技术。首先，介绍掌握机器学习理论和方法所必须具备的基础知识，包括机器学习的基本概念与发展历程、模型构造与优化的基本方法；然后，介绍和讨论监督学习、无监督学习、集成学习、强化学习等传统机器学习理论与方法；在详细探讨神经网络与深度学习基本理论的基 ... |
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机器学习原理及应用
『简体书』 作者：安俊秀 靳宇倡 陈宏松陶全桧 马振明 等 出版：人民邮电出版社 日期：2024-07-01 本书全面介绍了机器学习的基础知识和主要技术以及其应用，全书共 10 章，首先对机器学习进行概述，并介绍机器学习的相关算法，如回归算法、分类算法、结构化学习、无监督学习；接着对机器学习聚类算法、深度学习、强化学习等算法原理及实现过程进行了简要介绍，以便于实际应用分析；最后介绍自然语言处理、推荐系统原理 ... |
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机器学习技术与应用
『简体书』 作者：姚云，周苏 出版：中国铁道出版社 日期：2024-08-01 本书结合高等教育、职业教育各专业学生发展需要，针对应用型“机器学习”专业课程、通识课程而全新设计编写，是具有丰富知识性与应用特色的主教材。意在帮助读者理解机器学习的原理知识，了解机器学习的算法思想，熟悉机器学习的应用场景，掌握机器学习的运用方法。本书知识内容系统、全面，包括机器学习概述、机器学习基础 ... |
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机器学习原理及应用
『简体书』 作者：毋建军 姜波 郭舒 出版：机械工业出版社 日期：2025-01-01 《机器学习原理及应用》从机器学习原理和应用出发，结合案例介绍了机器学习的基础技术和典型模型算法，包括机器学习的基础、特征选择与降维、典型学习算法、深度学习与神经网络、集成学习与迁移学习、强化学习、计算机视觉与语音识别等技术；详细介绍了机器学习典型模型算法及神经网络学习、计算机视觉和语音识别技术应用， ... |
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统计方法与机器学习
『简体书』 作者：郭贵冰，姜琳颖 出版：科学出版社 日期：2025-02-01 《统计方法与机器学习》旨在深入浅出地介绍统计方法与机器学习的核心概念和算法应用。它不仅涵盖了传统统计方法的基础知识，还深入探讨了机器学习领域的关键技术。《统计方法与机器学习》*先从机器学习中的数学基础入手，包括数据的描述存储、线性变换和特征分解、概率的基本思想、概率论和统计方法在机器学习中的应用等。 ... |
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机器学习原理及应用
『简体书』 作者：殷丽凤 郑广海 出版：机械工业出版社 日期：2025-02-01 机器学习是人工智能领域的重要组成部分，其深度和广度都在持续扩展。《机器学习原理及应用》不仅对机器学习基础知识进行了全面介绍，而且深入讨论了各种经典和常用的机器学习方法。通过理论与实践相结合的方式，帮助读者理解机器学习的基本原理，掌握常用的方法，并能够在实际问题中应用这些技术。《机器学习原理及应用》共 ... |
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机器学习与社会科学应用
『简体书』 作者：郭峰 出版：上海财经大学出版社 日期：2024-06-01 本书是“新文科·新投资系列”的一本。本教材将主要介绍机器学习的基本原理，以及它们在社会科学中的应用。本书的定位是面向熟悉计量经济学、因果识别理论，但不熟悉机器学习的社会科学研究者。因此本书将更加侧重于以浅显直白的语言介绍机器学习的基本原理，并以文献综述、案例详解等方式，介绍机器学习各个算法在社会科学 ... |
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机器学习基础与方法
『简体书』 作者：李学龙，聂飞平，王靖宇 出版：科学出版社 日期：2025-06-01 《机器学习基础与方法》聚焦人工智能领域中机器学习的基础理论与方法，通过严谨的数学推导和可解释性分析，帮助读者理解常用方法的理论内涵与实现细节。《机器学习基础与方法》共8章，第1章简要讲解机器学习的基本概念与发展脉络；第2章和第3章介绍所需的数学基础与优化基础；第4章介绍数据基础理论方面的知识；第5～ ... |
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机器学习及其应用
『简体书』 作者：刘佳琦 出版：电子工业出版社 日期：2025-07-01 机器学习作为人工智能的一个分支，它涵盖了利用技术使计算机能够从数据中识别问题并将其应用于人工智能程序的方法。本书是机器学习领域的入门教材，系统、详细地讲述机器学习的主要方法与理论，阐明算法的运行过程，并紧密结合企业实践与应用，根据企业实际需求设计算法案例。本书共11章，分别介绍机器学习基本概念、决策 ... |
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行星科学的机器学习
『简体书』 作者：[德]乔恩·赫尔伯特[Joern Helbert] 出版：中国宇航出版社 日期：2024-09-01 《行星科学的机器学习》是一本横跨行星科学、机器学习、人工智能、软件分析、工程实践等多个领域的专著，主要介绍了多年来对机器学习理论用于行星科学探测的理解，通过深入浅出的理论阐述，利用索取行星公开数据的工具，对行星探测、着陆车等方面的典型实例进行详细分析，较为全面地介绍了机器学习方法在行星科学中的理论分 ... |
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机器学习实用仿真技术
『简体书』 作者：Paris Buttfield-Addison，Mars B 出版：中国电力出版社 日期：2024-10-01 人工智能和机器学习受数据驱动的趋势日益明显。仿真技术不仅强大，而且魅力无穷，有望释放两者的全部潜能。本书的主要内容有：用Unity引擎和仿真技术，解决机器学习和人工智能问题。用游戏引擎合成图像训模。创建仿真环境，训练强化学习和模仿学习模型。采用PPO等高效通用算法解决基于仿真的机器学习问题。用不同方 ... |
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