机器学习系统设计 完整版 PDF_人工智能教程
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机器学习系统设计 完整版 PDF_人工智能教程

资源名称：机器学习系统设计 完整版 PDF 第1章　Python机器学习入门　　11.1 　梦之队：机器学习与Python　　11.2 　这本书将教给你什么（以及不会教什么）　　21.3 　遇到困难的时候怎么办　　31.4 　开始　　41.4.1 　NumPy、SciPy和Matplotlib简介　　41.4.2 　安装Python　　51.4.3 　使用NumPy和SciPy智能高效地处理数据　　51.4.4 　学习NumPy　　51.4.5 　学习SciPy　　91.5 　我们第一个（极小的）机器学习应用　　101.5.1 　读取数据　　101.5.2 　预处理和清洗数据　　111.5.3 　选择正确的模型和学习算法　　121.6 　小结　　20第2章　如何对真实样本分类　　222.1 　Iris数据集　　222.1.1 　第一步是可视化　　232.1.2 　构建第一个分类模型　　242.2 　构建更复杂的分类器　　282.3 　更复杂的数据集和更复杂的分类器　　292.3.1 　从Seeds数据集中学习　　292.3.2 　特征和特征工程　　302.3.3 　最邻近分类　　302.4 　二分类和多分类　　332.5 　小结　　34第3章　聚类：寻找相关的帖子　　353.1 　评估帖子的关联性　　353.1.1 　不应该怎样　　363.1.2 　应该怎样　　363.2 　预处理：用相近的公共词语个数来衡量相似性　　373.2.1 　将原始文本转化为词袋　　373.2.2 　统计词语　　383.2.3 　词语频次向量的归一化　　403.2.4 　删除不重要的词语　　413.2.5 　词干处理　　423.2.6 　停用词兴奋剂　　443.2.7 　我们的成果和目标　　453.3 　聚类　　463.3.1 　K均值　　463.3.2 　让测试数据评估我们的想法　　493.3.3 　对帖子聚类　　503.4 　解决我们最初的难题　　513.5 　调整参数　　543.6 　小结　　54第4章　主题模型　　554.1...
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面向机器智能的TensorFlow实践_人工智能教程
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面向机器智能的TensorFlow实践_人工智能教程

资源名称：面向机器智能的TensorFlow实践 内容简介： 本书是一本*佳的TensorFlow入门指南。几位作者都来自研发一线，他们用自己的宝贵经验，结合众多高质量的代码，生动讲解TensorFlow的底层原理，并从实践角度介绍如何将两种常见模型——深度卷积网络、循环神经网络应用到图像理解和自然语言处理的典型任务中。此外，还介绍了在模型部署和编程中可用的诸多实用技巧。 全书分为四部分，共9章。第一部分（第1~2章）讨论TensorFlow的设计模式以及选择TensorFlow作为深度学习库的优势和面临的挑战，并给出详细的安装指南。第二部分（第3~4章）深入介绍TensorFlow API的基础知识和机器学习基础。第三部分（第5~6章）探讨如何用TensorFlow实现高级深度模型，涉及卷积神经网络（或CNN）模型和循环神经网络（或RNN）模型。第四部分（第7~8章）探讨TensorFlow API中*新推出的特性，包括如何准备用于部署的模型、一些有用的编程模式等。第9章给出一些进一步了解TensorFlow的学习资源。 作者简介： 山姆·亚伯拉罕：数据科学家、工程师，富有经验的TensorFlow贡献者。 丹尼亚尔·哈夫纳：谷歌软件工程师 埃里克·厄威特：高级软件工程师 阿里尔·斯卡尔皮内里：团队负责人，高级Java开发者 段菲，清华大学信号与信息处理专业博士，前三星电子中国研究院高级研究员，现为英特尔中国研究院高级研究员。研究方向是深度学习、计算机视觉、数据可视化。参与翻译过《机器学习》《机器学习实践：测试驱动的开发方法》《DirectX103D游戏编程深度探索》等多本图书。 资源目录： 译者序 前言 第一部分　开启TensorFlow之旅 第1章　引言2 1.1　无处不在的数据2 1.2　深度学习2 1.3　TensorFlow：一个现代的机器学习库3 1.4　TensorFlow：技术概要3 1.5　何为TensorFlow4 1.5.1　解读来自官网的单句描述4 1.5.2　单句描述未体现的内容6 1.6　何时使用TensorFlow7 1.7　TensorFlow的优势8 1.8　使用TensorFlow所面临的挑战9 1.9　高歌猛进9 第2章　安装TensorFlow10 2.1　选择安装环境10 2.2　Jupyter Notebook与matplotlib12 2.3　创建Virtualenv环境12 2.4　TensorFlow的简易安装13 2.5　源码构建及安装实例：在64位Ubuntu Linux上安装GPU版TensorFlow14 2.5.1　安装依赖库14 2.5.2　安装Bazel15 2.5.3　安装CUDA软件（仅限NVIDIA GPU）16 2.5.4　从源码构建和安装TensorFlow18 2.6　安装Jupyter Notebook20 2.7　安装matplotlib20 2.8　测试TensorFlow、Jupyter Notebook及matplotlib21...
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算法帝国 PDF_人工智能教程
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算法帝国 PDF_人工智能教程

资源名称：算法帝国 PDF 人类正在步入与机器共存的科幻世界？看《纽约时报》畅销书作者讲述算法和机器学习技术如何悄然接管人类社会，带我们走进一个算法统治的世界。 今天，算法涉足的领域已经远远超出了其创造者的预期。特别是进入信息时代以后，算法的应用涵盖金融、医疗、法律、体育、娱乐、外交、文化、国家安全等诸多方面，显现出源于人类而又超乎人类的强大威力。本书是《纽约时报》畅销书作者的又一力作，通过一个又一个引人入胜的故事，向读者介绍了算法掌控世界的真实情况，揭示了“机器人革命”是如何悄悄地在我们身边发生的。 资源截图：
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MATLAB7.0基础教程 清华大学 PDF_人工智能教程
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MATLAB7.0基础教程 清华大学 PDF_人工智能教程

资源名称：MATLAB7.0基础教程 清华大学 PDF 第1章 MATLAB 7.0简介 第2章 MATLAB 7.0的安装和用户界面 第3章 基本使用方法 第4章 数值计算功能 第5章 单元数组和结构 第6章 字符串 第7章 多项式 第8章 关系和逻辑运算 第9章 符号运算 第10章 MATLAB 7.0程序设计 第11章 文件和数据的导入与导出 第12章 图形处理 第13章 句柄图形 第14章 创建图形用户界面GUl 第15章 微分和积分 第16章 拟合和插值 第17章 普通方程和微分方程  资源截图：
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人工智能及其应用（第5版）_人工智能教程
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人工智能及其应用（第5版）_人工智能教程

资源名称：人工智能及其应用（第5版） 内容简介： 本书第5版共10章。第1章叙述人工智能的定义、起源、分类与发展。第2章和第3章研究人工智能的知识表示方法和搜索推理技术。第4章探讨不确定性推理的主要方法。第5章阐述计算智能的基本知识。第6章至第10章逐一讨论了人工智能的主要应用领域，包括专家系统、机器学习、自动规划、分布式人工智能和自然语言理解等。与第4版相比，许多内容都是第一次出现的，例如，人工智能的分类与计算方法、谓词演算符号的规范、进化算法的框架与执行过程、专家系统的设计方法和基于Web专家系统的开发工具以及深度学习等。其他章节也在第4版的基础上作了相应的修改、精简或补充。 本书可作为高等院校有关专业本科生和研究生的人工智能课程教材，也可供从事人工智能研究与应用的科技工作者学习参考。 资源目录： 第1章绪论 1.1人工智能的定义与发展 1.1.1人工智能的定义 1.1.2人工智能的起源与发展 1.2人工智能的各种认知观 1.2.1人工智能各学派的认知观 1.2.2人工智能的争论 1.3人类智能与人工智能 1.3.1智能信息处理系统的假设 1.3.2人类智能的计算机模拟 1.4人工智能系统的分类 1.5人工智能的研究目标和内容 1.5.1人工智能的研究目标 1.5.2人工智能研究的基本内容 1.6人工智能的研究与计算方法 1.6.1人工智能的研究方法 1.6.2人工智能的计算方法 1.7人工智能的研究与应用领域 1.8本书概要 习题1 第2章知识表示方法 2.1状态空间表示 2.1.1问题状态描述 2.1.2状态图示法 2.2问题归约表示 2.2.1问题归约描述 2.2.2与或图表示 2.3谓词逻辑表示 2.3.1谓词演算 2.3.2谓词公式 2.3.3置换与合一 2.4语义网络表示 2.4.1二元语义网络的表示 2.4.2多元语义网络的表示 2.4.3语义网络的推理过程 2.5框架表示 2.5.1框架的构成 2.5.2框架的推理 2.6本体技术 2.6.1本体的概念 2.6.2本体的组成与分类...
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游戏人工智能编程案例精粹 PDF_人工智能教程
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游戏人工智能编程案例精粹 PDF_人工智能教程

资源名称：游戏人工智能编程案例精粹 PDF 第1章　数学和物理学初探 　1.1　数学　 　1.2　物理学　 　1.3　总结　 第2章　状态驱动智能体设计 　2.1　什么是有限状态机　 　2.2　有限状态机的实现　 　2.3　West World项目　 　2.4　使State基类可重用　 　2.5　全局状态和状态翻转（State Blip）　 　2.6　创建一个StateMachine类　 　2.7　引入Elsa　 　2.8　为你的FSM增加消息功能　 第3章　如何创建自治的可移动游戏智能体 　3.1　什么是自治智能体　 　3.2　交通工具模型　 　3.3　更新交通工具物理属性　 　3.4　操控行为　 　3.5　组行为（Group Behaviors）　 　3.6　组合操控行为（Combining Steering Behaviors）　 　3.7　确保无重叠　 　3.8　应对大量交通工具：空间划分　 　3.9　平滑　 第4章　体育模拟（简单足球） 　4.1　简单足球的环境和规则　 　4.2　设计AI　 　4.3　使用估算和假设　 　4.4　总结　 第5章　图的秘密生命 　5.1　图　 　5.2　实现一个图类　 　5.3　图搜索算法　 　5.4　总结　 第6章　用脚本，还是不用？这是一个问题 　6.1　什么是脚本语言　 　6.2　脚本语言能为你做些什么　 　6.3　在Lua中编写脚本　 　6.4　创建一个脚本化的有限状态自动机　 　6.5　有用的链接　...
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视觉机器学习20讲 完整pdf_人工智能教程
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视觉机器学习20讲 完整pdf_人工智能教程

资源名称：视觉机器学习20讲 完整pdf 第1讲 K-means第2讲 KNN学习第3讲 回归学习第4讲 决策树学习第5讲 RandomForest学习第6讲 贝叶斯学习第7讲 EM算法第8讲 Adaboost第9讲 SVM方法第10讲 增强学习第11讲 流形学习第12讲 RBF学习第13讲 稀疏表示第14讲 字典学习第15讲 BP学习第16讲 CNN学习第17讲 RBM学习第18讲 深度学习第19讲 遗传算法第20讲 蚁群方法 资源截图：
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