本书图文并茂、深入浅出地介绍了机器学习算法所需的数学、Python语言编程基础知识，以及回归模型、K 近邻、K 均值、决策树、弱学习器集成、人工神经网络、深度学习等常用的机器学习算法。全书共10 章，每章习题中都配套了实验练习环节，实验内容包括Python 开发环境配置、机器学习算法的实际应用等，所有实验都配有Jupyter 的Python 代码，从而使读者既能掌握算法理论原理，又能进行实际应用。
　　本书适合作为普通高等院校本科或研究生阶段的人工智能、机器学习、数据挖掘等课程的教材，也适

本教材系统地讲解了机器学习的理论与方法，内容主要包括高斯混合模型和EM算法、主题模型、采样与非参数贝叶斯方法、聚类分析、支持向量机、概率无向图模型、概率有向图模型、矩阵与张量分解、多层感知机与卷积神经网络、序列神经网络，以及强化学习。本教材旨在使读者了解机器学习的发展，理解和掌握机器学习的基本原理、方法与主要应用。本书内容丰富，着重与讲解机器学习理论的推导与证明，并通过实例进行方法分析与比较；本书强调机器学习的系统性、完整性、方法的时效性，可读性强；同时，作为新形态教材，本书配备了大量

本教材内容包括机器学习概述、机器学习开发环境安装及使用，以及8个预测任务(涵盖监督学习、无监督学习、集成学习、深度学习等知识点)。在内容的选取上，本教材突出数据的多样性、方法的代表性和继承性，通过丰富的机器学习任务深入浅出地介绍机器学习技术在现实生活中的应用和实践。本教材共有10章，第1-2章是实施机器学习任务前的概念介绍和环境准备，第3-8章结合案例介绍K-最近邻、线性回归和逻辑回归、决策树、贝叶斯模型、支持向量机、K-平均值等机器学习算法及模型，第9、10章分别介绍了结合多分类器的

本书分为八章，内容涵盖深度学习概念、深度学习框架、深度学习网络结构等基础知识，以及图像分类、目标检测、文本分类、文本翻译等深度学习实践任务。

"本书循序渐进地介绍了深度学习的基础知识与常用方法，全面细致地提供了深度学习操作的原理和在深度学习框架下的实践步骤。本书共分为三部分，理论基础、实验和案例。第一部分理论基础，包括第1~7章，主要介绍深度学习的基础知识、深度学习在不同领域的应用、不同深度学习框架的对比以及机器学习、神经网络等内容； 第二部分实验，包括第8~9章，主要讲解常用深度学习框架的基础以及计算机视觉、自然语言处理、强化学习和可视化技术领域的一些实验讲解。第三部分案例包括第10~17章，通过8个案例介绍深度学习在图像分类、目标

本书内容涵盖了监督学习、无监督学习和半监督学习的代表性算法，对算法的原理与思想、推导与证明、实现与应用中涉及的知识点进行了清晰透彻的阐述。全书由12章组成，主要内容包括机器学习基本理论、K-近邻、贝叶斯、线性模型、支持向量机、决策树、集成学习、聚类算法、降维算法、半监督学习、人工神经网络等知识。章节依照算法类别及算法间逻辑关系进行编排，内容结构上条理清晰、由浅入深，并完整的对算法的编码实现进行了讲解，从编程角度展示算法细节，使读者可以更加深入透彻的理解算法原理、加深对算法的记忆，并能够

本书使用浅显易懂的语言，系统介绍了数据标注的概念、分类，重点是通过各个项目来阐述文本数据、图像数据、语音数据等几类数据标注的工具、步骤、规范和质检。通过理论与项目实战相结合，帮助读者由浅入深地学习和实践，从而真正掌握数据标注的理论、技术和实施。本书既可以作为大数据人才培训的基础教材，也适用于初学者的入门教材，以及为大数据初级、中级标注员岗位提供理论知识和技能的行业培训教材。

《AI训练师手册：算法与模型训练从入门到精通》内容系统、全面，实例丰富，共有10章，包括51个实操案例解析和80个行业案例分析。通过学习《AI训练师手册：算法与模型训练从入门到精通》，读者可以从零开始，逐步掌握人工智能的核心技术，成为合格的AI训练师。《AI训练师手册：算法与模型训练从入门到精通》附赠了同步教学视频＋PPT 教学课件＋素材＋效果＋AI提示词等资源。
书中内容从技能线和案例线展开介绍，具体内容如下。
技能线：从人工智能的相关技术入手，不仅介绍了AI训练师的

本书收集了国际国内使用AIGC的范例，以及结合“如何运用AIGC进行学习活动”、“如何问大语言模型一个好问题？”、“使用AIGC的原则”和“对使用AIGC的检核与提醒”，来探索AI在工作和生活中的无限潜力。全文共分为三章，分别是第一章：学习篇(徜徉之境——追寻学习的浪漫之旅)、第二章：生活篇(创意悠游——日常生活的多彩探险之旅)、第三章：社会实践篇，最后对全文进行总结回顾与未来研究方向探讨，以期为高校尤其是高职学生的学习和工作提供辅助，并为更广泛的AI技术应用和知识传播提供指引。

本书是普通高等教育“十一五”国家级规划教材、“十二五”职业教育国家规划教材的修订版。本书从贴近实际应用出发，系统地介绍了自动控制原理的基本理论及其应用，并引入目前控制领域广泛使用的MATLAB软件进行辅助分析。全书共分7章，包括：自动控制系统的基本概念，自动控制系统的数学描述方法，控制系统的时域分析法，控制系统的根轨迹分析法，控制系统的频域分析法，控制系统的校正及非线性系统分析。每章开头明确了本章知识技能要求及目标，每章后面配有本章小结和本章知识技能综合训练以及思考题及习题。另外在附录