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微扰动四轴搅拌桩技术标准T/SSCE 0002-2022
『简体书』 作者:上海市土木工程学会 出版:中国建筑工业出版社 日期:2022-03-01 根据上海市土木工程学会关于《微扰动四轴搅拌桩技术标准》团体标准的立项公告,沪土木[2021]第47号,由华东建筑设计研究院有限公司、上海渊丰地下工程技术有限公司、上海市基础工程集团有限公司会同有关单位开展编制工作。标准编制组经广泛的调查研究,认真总结实践经验,并参照国内外相关标准和规范,在反复征求意 ... |
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机器学习
『简体书』 作者:苑城玮 出版:哈尔滨工业大学出版社 日期:2023-02-01 机器学习是计算机科学与人工智能的重要分支领域,本书作为该领域的入门教材,在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面。本书主要内容包括机器学习绪论、Python基础知识、模型评估及模型、机器学习及神经网络、MNIST识别及图像分类。本书致力于“利用经验来改善系统自身的性能”。在计算机系统中,“经验”通 ... |
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材料信息学导论:机器学习基础
『简体书』 作者:张统一 出版:科学出版社 日期:2025-08-01 材料信息学是一门新兴的交叉学科,为在材料基因组和人工智能+材料理念下加速材料科学研究和工程技术发展提供了一个全新的方法。作为材料和力学学者,作者在推动材料信息学发展方面做了大量工作,在人工智能(AI)、机器学习(ML)和材料科学技术融合交叉方面,有诸多的尝试和心得体会。作者旨在写一套易懂的材料信息学 ... |
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利用Python调试机器学习模型
『简体书』 作者:[美]阿里·马达尼 著 李庆良 译 出版:清华大学出版社 日期:2024-08-01 《利用Python调试机器学习模型》详细阐述了利用Python调试机器学习模型的基本解决方案,主要包括超越代码调试、机器学习生命周期、为实现负责任的人工智能而进行调试、检测机器学习模型中的性能和效率问题、提高机器学习模型的性能、机器学习建模中的可解释性和可理解性、减少偏差并实现公平性、使用测试驱动开 ... |
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构建可靠的机器学习系统
『简体书』 作者:[美]凯茜·陈[爱尔兰]尼尔·理查德·墨菲[美] 出版:机械工业出版社 日期:2025-04-01 本书融合作者构建、运维和扩展大型机器学习系统的经验,通过丰富的示例,详细讲解如何运行高效、可靠的机器学习系统。本书首先概述机器学习相关概念和数据管理原则,涵盖数据管理、机器学习模型、评估质量、特征、公平性、隐私等主题;然后介绍机器学习模型及其生命周期;最后讲述如何将机器学习引入组织,以及引入后组织会 ... |
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机器学习:从公理到算法(第2版)
『简体书』 作者:于剑,景丽萍 出版:清华大学出版社 日期:2025-02-01 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。一旦缺失相应的概念,人们将无法思考、交流,甚至于无法顺利地生活、学习、工作、医疗、娱乐等。哲学家如卡西尔等甚至认为 ... |
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地质大数据与机器学习实战
『简体书』 作者:邱芹军 等 出版:电子工业出版社 日期:2025-02-01 本书详细介绍了地质大数据挖掘的方法及实现过程。全书分为8章,介绍了绪论、机器学习与深度学习、数据清洗与预处理、地质命名实体识别算法及实现、地质实体关系智能抽取算法及实现、地质报告表格检测与内容识别算法及实现、地质图中图例与字符自动识别算法及实现、栅格地质图自动分割算法及实现等内容。 ... |
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基于机器学习的材料设计
『简体书』 作者:陆文聪等 出版:科学出版社 日期:2024-08-01 《基于机器学习的材料设计》综述了基于机器学习的材料设计的最新研究进展,介绍了材料机器学习算法、开源软件和自主研发的材料数据挖掘在线计算平台在合金材料、钙钛矿材料和太阳能电池材料设计上的成功应用案例。《基于机器学习的材料设计》的特色是“机器学习算法深入浅出,上机练习案例学以致用”,附录中的计算平台和算 ... |
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MATLAB机器学习实用教程
『简体书』 作者:由伟 出版:清华大学出版社 日期:2024-11-01 ”《MATLAB机器学习实用教程》介绍了机器学习的典型算法及MATLAB编程方法。主要内容包括:线性回归、非线性回归、分类、聚类、人工神经网络、支持向量机、决策树、模糊逻辑、集成学习、半监督学习、强化学习、关联规则学习、深度学习、机器阅读和机器写作等。《MATLAB机器学习实用教程》注重实用性,精选 ... |
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机器学习原理与Python实践
『简体书』 作者:卓泽滨 出版:清华大学出版社 日期:2025-03-01 《机器学习原理与Python实践》结合大量实例详细介绍机器学习的相关算法原理并利用Python语言进行实践,内容涵盖机器学习的完整知识体系和深度学习的基础知识,如多层感知器和卷积神经网络等。《机器学习原理与Python实践》除了项目实战外的各章均提供大量习题并给出参考答案和解题代码。通过阅读《机器学 ... |
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Python机器学习与应用案例
『简体书』 作者:蔡静 出版:清华大学出版社 日期:2025-02-01 Python是目前比较热门的编程语言,以简单易学、应用广泛、类库强大而著称,是实现机器学习算法的首选语言。《Python机器学习与应用案例》理论与实践相结合,基于Python 3.12.0版本介绍Python机器学习的相关内容。全书共10章,分别介绍了机器学习的基础知识、近邻法、数据降维、分类算法、 ... |
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机器视觉系统集成与应用(唐咏)
『简体书』 作者:唐咏、刘书凯 主编 出版:化学工业出版社 日期:2025-09-01 本书按照工学结合、项目化教学要求编写,结合智能制造的发展方向,将机器视觉系统集成的理论知识与生产实际相结合,从机器视觉基础知识着手,通过多个项目,由浅入深地详细讲解了机器视觉的基础原理及实现过程,并尝试解决生产制造智能化的相关问题。本书包含三个部分:基础篇、实战篇、拓展篇。基础篇介绍了机器视觉系统集 ... |
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Python机器学习算法及应用
『简体书』 作者:梁佩莹 出版:清华大学出版社 日期:2024-07-01 本书以Python 3.10.7为平台,以实际应用为背景,通过“概述 经典应用”的形式,深入浅出地介绍Python机器学习算法及应用的相关知识。全书共12章,主要内容包括在数据上的计算机学习能力、简单的机器学习分类算法、sklearn机器学习分类器、数据预处理、降维实现数据压缩、不同模型的集成学习、 ... |
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数据挖掘与机器学习基础及应用
『简体书』 作者:许桂秋 吴丽镐 张文明 出版:人民邮电出版社 日期:2024-08-01 这是一本全面介绍数据挖掘与机器学习的大数据专业类图书,阅读本书可以提升读者对大数据分析与挖掘的认知及动手能力。本书共 10 章,由浅入深地讲解数据挖掘与机器学习的基本概念与流程、相关 算法与实现工具。全书理论与实践相结合,既有新技术的深度,也有行业应用的广度,使读者可以全面了解数据挖掘与机器学习相关 ... |
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机器学习——Python实战(微课版)
『简体书』 作者:夏林中 出版:西安电子科技大学出版社 日期:2024-08-01 本书较为全面地介绍了机器学习的核心算法和理论。全书共10个模块,包括机器学习入门基础、机器学习数学基础、回归算法、朴素贝叶斯分类算法、决策树分类算法、逻辑回归、支持向量机、聚类、集成学习之随机森林算法与Ada Boost算法等,各模块均配有技能实训和拓展实训,可帮助读者强化所学内容。 本书可作为高 ... |
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机器学习算法原理与实践
『简体书』 作者:高明虎 出版:哈尔滨工业大学出版社 日期:2024-06-01 本书以Python为基础,围绕使用scikit-learn平台,详细介绍机器学习模型、算法、应用场景及其案例实现方法,逐步带领读者熟悉并掌握机器学习的经典算法。全书共13章,主要内容包括配置开发环境、机器学习的基本概念、文件管理和KNN、线性回归、逻辑回归、K-means聚类算法、决策树、集成算法、 ... |
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机器学习及工业大数据解析应用
『简体书』 作者:彭开香 出版:科学出版社 日期:2025-03-01 《机器学习及工业大数据解析应用》作为机器学习及工业大数据解析领域的入门教材,在内容设置上尽可能涵盖该研究领域基础知识的各个方面。《机器学习及工业大数据解析应用》共28章,分为六篇。其中**篇为概论篇;第二篇为有监督学习篇;第三篇为无监督学习篇;第四篇为半监督学习篇;第五篇为深度学习篇;第六篇为大数据 ... |
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机器学习原理、算法与应用
『简体书』 作者:张晓等 出版:电子工业出版社 日期:2025-07-01 本书将帮助读者理解机器学习的基本原理、核心算法及实际应用。全书共12章,内容涵盖基础理论、算法、模型评估、编程实践等多个方面,大体上可以分为以下3个部分。第1部分(包括第1、2章):介绍了机器学习的背景与基础知识;第2部分(包括第3~8章):详细讨论了几种常用的传统机器学习算法,包括回归算法、决策树 ... |
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HCIA-AI学习指南
『简体书』 作者:华为技术有限公司 出版:人民邮电出版社 日期:2024-12-01 本书是根据华为HCIA-AI认证培训大纲、HCIA-AI认证培训教材、HCIA-AI认证培训实验手册等资料编写而成,主要讲解了机器学习和深度学习的基本原理、基本模型、基本算法,以及如何亲自上手进行相应的编程实验。帮助读者掌握华为认证人工智能的相关知识点和技能。 本书是希望考取HCIA-AI证书的各 ... |
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机器学习经典算法与案例实战
『简体书』 作者:袁建军 出版:清华大学出版社 日期:2024-07-01 本书以案例为载体,介绍了目前机器学习的部分主流算法及其应用,简要概括部分主流算法的基本原理,详细说明应用算法过程中需要注意的问题,通过实际案例的解析使学生更好地掌握主流算法。 全书共四部分。第一部分(第1章)为理论基础,着重介绍机器学习的发展及主流应用,还详细介绍了本书中全部案例运行环境的搭建方法 ... |
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