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本書(shū)圍繞物聯(lián)網(wǎng)通信技術(shù)應(yīng)用的崗位定義和崗位職能，以物聯(lián)網(wǎng)傳感器認(rèn)知與應(yīng)用、物聯(lián)網(wǎng)執(zhí)行器認(rèn)知與應(yīng)用、物聯(lián)網(wǎng)通信終端開(kāi)發(fā)、物聯(lián)網(wǎng)短距離無(wú)線通信技術(shù)應(yīng)用、物聯(lián)網(wǎng)長(zhǎng)距離無(wú)線通信技術(shù)應(yīng)用、物聯(lián)網(wǎng)云平臺(tái)的使用為主要技能點(diǎn)組織和闡述物聯(lián)網(wǎng)通信技術(shù)知識(shí)和技能。本書(shū)包括6個(gè)項(xiàng)目，按照感知層、網(wǎng)絡(luò)層、應(yīng)用層一步一步展開(kāi)。每個(gè)項(xiàng)目中的任務(wù)設(shè)

本書(shū)將數(shù)學(xué)理論與實(shí)例相結(jié)合，這些實(shí)例以最*先進(jìn)的通用機(jī)器學(xué)習(xí)框架為基礎(chǔ)，由Python實(shí)現(xiàn)，向讀者介紹更復(fù)雜的算法。全書(shū)共25章，包括機(jī)器學(xué)習(xí)模型基礎(chǔ)、損失函數(shù)和正則化、半監(jiān)督學(xué)習(xí)導(dǎo)論、高級(jí)半監(jiān)督分類(lèi)、基于圖的半監(jiān)督學(xué)習(xí)、聚類(lèi)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)模型、高級(jí)聚類(lèi)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)模型、面向營(yíng)銷(xiāo)的聚類(lèi)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)模型、廣義線性模型和回歸

神經(jīng)計(jì)算的信息論方法 香農(nóng)信息科學(xué)經(jīng)典

機(jī)器學(xué)習(xí)的信息論方法 香農(nóng)信息科學(xué)經(jīng)典

本書(shū)是《Scikit-learn機(jī)器學(xué)習(xí)詳解》（潘風(fēng)文編著）的進(jìn)階篇，講解了Sklearn（Scikit-learn）機(jī)器學(xué)習(xí)框架的各種高級(jí)應(yīng)用技術(shù)，包括數(shù)據(jù)集導(dǎo)入工具、集成學(xué)習(xí)、模型選擇和交叉驗(yàn)證、異常檢測(cè)、管道、信號(hào)分解、模型持久化以及Sklearn系統(tǒng)高級(jí)配置。通過(guò)本書(shū)的學(xué)習(xí)，讀者可快速掌握Sklearn框架的高

本書(shū)從語(yǔ)義匹配的角度解決搜索引擎和推薦系統(tǒng)的關(guān)鍵痛點(diǎn)，為構(gòu)建解決語(yǔ)義匹配問(wèn)題的深度學(xué)習(xí)模型提供了通用框架。第1章概述搜索和推薦中的語(yǔ)義匹配問(wèn)題，以及近年來(lái)的研究進(jìn)展。第2章介紹傳統(tǒng)匹配模型，包括潛在空間模型。第3章介紹深度學(xué)習(xí)技術(shù)在構(gòu)建匹配模型時(shí)的應(yīng)用。第4章和第5章分別介紹用于搜索和推薦的深度匹配模型，并將當(dāng)前的深度

本書(shū)講解概率圖模型的基本原理及其在機(jī)器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)建模、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中的應(yīng)用,并且從概率圖模型的角度講解機(jī)器學(xué)習(xí)算法、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的概率原理，培養(yǎng)學(xué)生知其然，并知其所以然的思維方式，解決學(xué)生應(yīng)用建模時(shí)僅局限于模型選型和調(diào)參的問(wèn)題。本書(shū)內(nèi)容豐富，將原理與實(shí)例相結(jié)合，數(shù)學(xué)與代碼相結(jié)合，可作為高等院校的人工智能

全書(shū)以強(qiáng)化工程應(yīng)用，弱化數(shù)學(xué)推導(dǎo)為基調(diào)，主要內(nèi)容可分為五大模塊：自動(dòng)控制系統(tǒng)概述（第1章）、控制系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型（第2章）、控制系統(tǒng)的分析方法（第3~4章）、控制系統(tǒng)的校正（第5章）和控制系統(tǒng)的工程應(yīng)用（第6~7章）。編者根據(jù)全書(shū)內(nèi)容設(shè)計(jì)了配套講解視頻、課件和習(xí)題。第2~7章包含了MATLAB軟件在自動(dòng)控制系統(tǒng)分析中的應(yīng)

本教材遵循案例教學(xué)模式進(jìn)行課程教學(xué)設(shè)計(jì)，圍繞人工智能應(yīng)用案例展開(kāi)，強(qiáng)調(diào)學(xué)科教學(xué)設(shè)計(jì)、主要研究?jī)?nèi)容、核心研究領(lǐng)域及前沿理論和技術(shù)等，內(nèi)容涉及圖像、視頻、語(yǔ)音、文本和機(jī)器人。本教材覆蓋人工智能（師范）專(zhuān)業(yè)入門(mén)必須掌握的知識(shí)，強(qiáng)調(diào)基礎(chǔ)性和前沿性并重，理論和實(shí)驗(yàn)相統(tǒng)一，著力于師范生的課程設(shè)計(jì)能力、案例分析能力和動(dòng)手實(shí)踐能力的培

共融機(jī)器人是能夠與作業(yè)環(huán)境、人和其他機(jī)器人自然交互、自主適應(yīng)復(fù)雜動(dòng)態(tài)環(huán)境并協(xié)同作業(yè)的機(jī)器人。“敏銳體貼型”的自然交互是共融服務(wù)機(jī)器人的研究熱點(diǎn)問(wèn)題之一。當(dāng)前迫切需要共融機(jī)器人具備多模態(tài)交互信息的情感分析能力。本書(shū)針對(duì)多模態(tài)機(jī)器學(xué)習(xí)方法的情感分析領(lǐng)域，從多模態(tài)交互信息特征的學(xué)習(xí)表示出發(fā)，系統(tǒng)介紹了自然交互中的特征學(xué)習(xí)表示