本书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。本书首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。其次，根据机器学习的基本概念、各种分类和路径等，较全面地给出机器学习的俯瞰图。最后，本书将视角投放到当前人工智能最火爆的深度学习领域，从神经元模型到神经网络，再到目前人人关注的大语言模型。本书通过丰富的实例和实际数据集，帮助读者深入理解

　　本书是一本体系完整、算法和案例丰富的人工智能类教材。本书系统地讲解深度学习的理论与方法，主要内容包括绪论、深度学习基础、卷积神经网络、循环神经网络、深度序列模型、深度生成网络、图神经网络、注意力机制、深度强化学习、深度迁移学习、无监督深度学习。本书通过丰富的实例讲解方法的应用；强调深度学习的系统性、方法的时效性，同时针对深度学习快速发展的特点，讲解深度学习的最新技术，本书配备了实例的数字化资源，供学习者下载。
　　本书既可以作为国内各高等学校、科研院所本科生、研究生的教材，也可以供国内

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人类的本质特性是能够使用和创造各种符号概念。因此，如何使机器能够像人一样能够自动发现、运用概念，正是机器学习当前的重要研究内容。本书将集中讨论这个问题。本书借助学于认知科学的研究成果，提出了类的

"随着人工智能技术的不断发展，其相关算法已经广泛应用于工业、金融、医疗等重要领域。数据作为人工智能技术的核心要素，其安全性直接影响人工智能技术是否可以在现实场景中大规模部署和应用。本书基于此背景，延伸人工智能技术的前沿理论与实践基础，深入剖析了人工智能在数据安全层面所面临的重要挑战。通过阅读本书，读者可以深入了解人工智能数据安全的各个细分领域，掌握各类数据安全问题的原理及其缓解方法，并树立具有开阔视野的人工智能数据安全观。
本书共9章，可划分为6部分，包括人工智能数据安全概述（第1章）、异

本书是国内首部系统介绍人工智能和数据科学在法律实践和法学研究中应用的书籍。本书整合了国内外前沿的业界实践和学术研究，是对该领域知识进行系统整理和提炼的最新研究成果，为读者呈现了一幅人工智能与数据科学在法律领域应用的全面图景。 本书特别注意将复杂的技术知识转化为易于阅读和理解的内容，避免了复杂的数学公式和技术术语。书中介绍了大量具体案例，如基于大数据的判决预测、法系分类，基于大语言模型的法律问答、文书生成等。这些案例形象地展示了法律人工智能的丰富应用场景，帮助读者创造性地思考AI时代下法律行业的挑

深度学习是一种以人工神经网络等为架构，对数据资料进行表示学习的算法，它是计算机科学及人工智能的重要分支，其代表性成果如卷积神经网络、循环神经网络等作为信息产业与工业互联网等行业的主流工具性技术已被成功应用于诸多现实场景。本书作为一本面向中文读者的深度学习教科书，从“理论与实践相结合”的角度立意，贯彻“知行合一”的教育理念.全书除绪论和附录外，共有15章，分四篇：第一篇“机器学习”(第1章)，介绍机器学习的基本术语、基础理论与模型；第二篇“深度学习基础”(第2-5章)，介绍深度学习基本概

本书深入剖析机器学习中的概率思维，从基础理论出发，结合经典例子，阐述如何将概率思维巧妙应用于机器学习算法，帮助读者理解数据背后的规律与不确定性。除引言外，全书内容分为5章，包括贝叶斯定理中的概率思维、朴素贝叶斯算法中的概率思维、极大似然估计和最大后验估计、贝叶斯网络、马尔可夫链和隐马尔可夫模型。

本书深入剖析机器学习中的线性思维和非线性思维，从基础理论出发，结合经典例子，阐述如何将线性思维和非线性思维巧妙应用于机器学习算法，帮助读者理解数据背后的规律与不确定性。除引言外，全书内容分为7章，包括线性回归中的线性思维、感知机分类中的线性思维、逻辑回归中的线性思维、支持向量机中的线性思维、核方法、高斯核函数的非线性映射作用、深度学习中的非线性。

"本书从数据表示学习角度介绍机器学习及其应用。全书共7章，分别介绍数据表示学习与数学基础、传统降维方法、分布式表示学习和聚类算法、稀疏表示学习、神经网络中的特征提取、生成式表示学习和对比式表示学习。本书涉及的数据表示学习算法的具体应用领域包括计算机视觉、自然语言处理以及图网络分析等。

本书主要面向广大从事人工智能、机器学习或深度学习、数据挖掘、模式识别等领域的专业人员，从事高等教育的专任教师，高等院校的在读学生及相关领域的广大科研人员。
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《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，并以实例介绍了应用场景需求、特征表示、深度神经网络设计、预训练模型及预测应用的开发方法和开发过程。
每个案例配有源码，每章配有习题，帮助读者进行深入学习。
《机器学习原理及应