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大數(shù)據(jù)挖掘與統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)
會(huì)員

大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來,使我們的生活在政治、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、文化各個(gè)領(lǐng)域都產(chǎn)生了很大改變。“數(shù)據(jù)科學(xué)”一詞應(yīng)運(yùn)而生。如何更好地對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、得出結(jié)論并做出智能決策是統(tǒng)計(jì)工作者面臨的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。本書介紹數(shù)據(jù)挖掘與統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域最常用的模型和算法,包括最基礎(chǔ)的線性回歸和線性分類方法,以及模型選擇和模型評(píng)價(jià)的概念和方法,進(jìn)而介紹非線性的回歸和分類方法(包括決策樹與組合方法、支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及在此基礎(chǔ)上發(fā)展的深度學(xué)習(xí)方法)。最后介紹無監(jiān)督的學(xué)習(xí)中的聚類方法和業(yè)界廣泛使用的推薦系統(tǒng)方法。除了方法的理論講解之外,我們給出了每種方法的R語言實(shí)現(xiàn),以及應(yīng)用Python語言實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)和支持向量機(jī)兩種方法。本書的一個(gè)亮點(diǎn)是最后一章給出的兩個(gè)大數(shù)據(jù)案例,數(shù)據(jù)量均在10G左右。我們同時(shí)給出了單機(jī)版(Python、數(shù)據(jù)庫(kù)、R)和分布式(Hadoop、Hive、Spark)兩種實(shí)現(xiàn)方案。原始數(shù)據(jù)和程序代碼均可在出版社提供的網(wǎng)址下載。本書面向的主要讀者是應(yīng)用統(tǒng)計(jì)專業(yè)碩士,希望能夠拓展到統(tǒng)計(jì)專業(yè)高年級(jí)的本科生以及其他各個(gè)領(lǐng)域有數(shù)據(jù)分析需求的學(xué)生和從業(yè)人員。

呂曉玲 宋捷 ·自動(dòng)化 ·11.6萬字

電氣控制及Micro800 PLC程序設(shè)計(jì)
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本書內(nèi)容包括電氣控制技術(shù)與Micro800PLC程序設(shè)計(jì)技術(shù)兩個(gè)緊密相關(guān)的部分。在電氣控制部分介紹了常用的低壓電器和電氣控制基本電路。在PLC程序設(shè)計(jì)部分,首先概貌性地介紹了工廠自動(dòng)化與過程自動(dòng)化知識(shí);然后對(duì)Micro800PLC的硬件與網(wǎng)絡(luò)、編程語言與CCW編程軟件、指令系統(tǒng)、PLC程序設(shè)計(jì)與人機(jī)界面進(jìn)行了詳細(xì)介紹。通過對(duì)應(yīng)用案例的深入分析,系統(tǒng)地闡述了運(yùn)用面向?qū)ο缶幊趟枷耄侠磉x擇不同編程語言,利用PLC進(jìn)行邏輯順序控制、過程控制與運(yùn)動(dòng)控制的程序設(shè)計(jì)方法及人機(jī)界面設(shè)計(jì)內(nèi)容、步驟和調(diào)試技術(shù)。結(jié)合案例對(duì)Micro800PLC的串行通信、以太網(wǎng)通信和MQTT通信程序設(shè)計(jì)進(jìn)行了闡述。本書重在培養(yǎng)讀者利用PLC和電氣控制技術(shù)開發(fā)各類電氣自動(dòng)化系統(tǒng)及其人機(jī)界面的能力,在內(nèi)容上注重系統(tǒng)性、準(zhǔn)確性、實(shí)用性與新穎性。本書程序都通過了仿真或?qū)嵨镎{(diào)試,可以指導(dǎo)讀者進(jìn)行工程開發(fā)。本書可作為電氣工程及其自動(dòng)化、測(cè)控技術(shù)與儀器、機(jī)電一體化等相關(guān)專業(yè)的大學(xué)生參考用書,也可作為工控企業(yè)、自動(dòng)化工程公司和相關(guān)行業(yè)工程技術(shù)人員的實(shí)用參考書。

王華忠編著 ·自動(dòng)化 ·22.1萬字

程序員的AI書:從代碼開始
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隨著AI技術(shù)的普及,如何快速理解、掌握并應(yīng)用AI技術(shù),成為絕大多數(shù)程序員亟需解決的問題。本書基于Keras框架并以代碼實(shí)現(xiàn)為核心,詳細(xì)解答程序員學(xué)習(xí)AI算法時(shí)的常見問題,對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等概念在實(shí)際項(xiàng)目中的應(yīng)用建立清晰的邏輯體系。本書分為上下兩篇,上篇(第1~4章)可幫助讀者理解并獨(dú)立開發(fā)較簡(jiǎn)單的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用,下篇(第5~9章)則聚焦于AI技術(shù)的三大熱點(diǎn)領(lǐng)域:推薦系統(tǒng)、自然語言處理(NLP)及圖像處理。其中,第1章通過具體實(shí)例對(duì)Keras的機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)進(jìn)行快速介紹并給出整體概念;第2章從簡(jiǎn)單的神經(jīng)元開始,以實(shí)際問題和代碼實(shí)現(xiàn)為引導(dǎo),逐步過渡到多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的具體實(shí)現(xiàn)上,從代碼層面講解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作模式;第3章講解Keras的核心概念和使用方法,幫助讀者快速入門Keras;第4章講解機(jī)器學(xué)習(xí)中的常見概念、定義及算法;第5章介紹推薦系統(tǒng)的常見方案,包括協(xié)同過濾的不同實(shí)現(xiàn)及Wide&Deep模型等;第6章講解循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)的原理及Seq2Seq、Attention等技術(shù)在自然語言處理中的應(yīng)用;第7~8章針對(duì)圖像處理的分類及目標(biāo)識(shí)別進(jìn)行深度討論,從代碼層面分析FasterRCNN及YOLOv3這兩種典型識(shí)別算法;第9章針對(duì)AI模型的工程部署問題,引入TensorFlowServing并進(jìn)行介紹。

張力柯 潘暉 ·自動(dòng)化 ·9.7萬字

ROBOTC FOR LEGO EV3基礎(chǔ)編程與實(shí)例
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ROBOTC是由卡耐基梅隆大學(xué)機(jī)器人學(xué)院開發(fā)的基本于C語言的機(jī)器人編程軟件,它采用標(biāo)準(zhǔn)C語言,擁有豐富的程序編寫功能和獨(dú)特創(chuàng)新的調(diào)試功能,支持VEXIQ,VEXEDR,LEGOMINDSTORMS等。《ROBOTCFORLEGOEV3基礎(chǔ)編程與實(shí)例》將以LEGOMINDSTORMS作為機(jī)器人平臺(tái),通過全方位的編程實(shí)例講解,深入介紹ROBOTC編程對(duì)樂高EV3的應(yīng)用方法。讀者可以發(fā)揮自已想象力,動(dòng)手搭建自已心目中的樂高任務(wù)機(jī)器人,同時(shí)又可以學(xué)習(xí)到C語言的基礎(chǔ)編程知識(shí),為將來立足于這個(gè)科技社會(huì)打下良好的基礎(chǔ)。作者簡(jiǎn)介:碼高機(jī)器人教育致力于通過提供一站式的機(jī)器人教育解決方案,培養(yǎng)孩子的創(chuàng)造力和系統(tǒng)化解決問題的能力。碼高機(jī)器人教育提供覆蓋6-18歲的青少年機(jī)器人教育解決方案,機(jī)器人愛好者在這里可以完成全部的機(jī)器人教育知識(shí)學(xué)習(xí),熟練掌握機(jī)器人的設(shè)計(jì)、搭建和編程操控,全面提高自身的科學(xué)素養(yǎng),為未來考取理想院校,并成為工程師、程序員,乃至科學(xué)家打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

碼高機(jī)器人編著 ·自動(dòng)化 ·1.3萬字

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