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情感分析：挖掘观点、情感和情绪
[美] 刘兵（Bing Liu）
评分 7.8分
本书主要从自然语言处理的角度全面地介绍情感分析这个主题最先进的研究技术和实用算法，以帮助读者了解通常用于表达观点和情感的问题和语言结构的基本结构。它涵盖了情感分析的所有核心领域，包括许多新兴的主题，如辩论分析、意图挖掘、假民意检测，并提出了可用来分析和总结观点的计算方法。
支持向量机
邓乃扬, 田英杰
评分 8.2分
《支持向量机：理论、算法与拓展》以分类问题（模式识别、判别分析）和回归问题为背景，介绍支持向量机的基本理论、方法和应用。特别强调对所讨论的问题和处理方法的实质进行直观的解释和说明，因此具有很强的可读性。为使具有一般高等数学知识的读者能够顺利阅读，书中首先介绍了最优化的基础知识。《支持向量机：理论、算法与拓展》可作为理工类、管理学等专业的高年级本科生、研究生和教师的教材或教学参考书，也可供相关领域的
矩阵力量
姜伟生
评分 9.3分
鸢尾花书有三大板块——编程、数学、实践。数据科学、机器学习的各种算法离不开数学，本册《矩阵力量》是“数学”板块的第 2 本，主要介绍常用线性代数工具。任何数学工具想要从一元推广到多元，比如多元微积分、多元统计，都绕不开线性代数。 《矩阵力量》共 25 章内容，可以归纳为 7 大板块：向量、矩阵、向量空间、矩阵分解、微积分、空间几何、数据。《矩阵力量》在讲解线性代数工具时，会穿插介绍其在数据科学和机
计算机图形学（微课版）
孔令德
评分 暂无
本书是一部讲述计算机图形学基本原理的教材，旨在结合项目开发经验讲透图形学经典算法，是对笔者二十多年“计算机图形学”课程教学经验的总结。本书分为8章，内容涵盖了光栅化图形的基本原理、几何变换、曲面建模和真实感图形的绘制，适用于高等学校学生少学时的教学。 为了方便读者学习，本书配有40个算法讲解的视频（算法原理、算法设计、参考代码和算法小结），以及Visual Studio 2017版的C++参考源
机器学习教程(微课视频版)（高等学校电子信息类专业系列教材·新形态教材）
本书兼顾机器学习基础、经典方法和深度学习方法,对组成机器学习的基础知识和基本算法进行了比 较细致的介绍,对广泛应用的经典算法如线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯、支持向量机、决策树和集成学 习等算法都给出了深入的分析并讨论了无监督学习的基本方法,对深度学习和强化学习进行了全面的叙 述,比较深入地讨论了反向传播算法、多层感知机、CNN、RNN 和 LSTM 等深度神经网络的核心知识和结 构;对于
数据挖掘原理与算法
毛国君[等]编著
评分 6.6分
《数据挖掘原理与算法》(第2版)是一本全面介绍数据挖掘和知识发现技术的专业书籍，它系统地阐述了数据挖掘和知识发现技术的产生、发展、应用以及相关概念、原理和算法，对数据挖掘中的主要技术分支，包括关联规则、分类、聚类、序列、空间以及Web挖掘等进行了理论剖析和算法描述。《数据挖掘原理与算法》(第2版)的许多内容是作者们在攻读博士学位期间的工作总结，一方面，对于相关概念和技术的阐述尽量先从理论分析人手，
跟我一起学机器学习（计算机技术开发与应用丛书）
王成
笔者根据多年的学习和工作经验，总结出一条有效的学习路线：先抓主干，后抓枝节。学习一个算法就好比遍历一棵大树上的所有枝节，算法越是复杂其对应的枝叶也就越多。一个算法的学习，笔者将它归结成了5个层次：理解主要思想、掌握算法原理、熟练开源模型、完成数学推导和进行源码实现，帮助读者分阶段地学习，轻松迈入机器学习的大门。
银行AI项目实战：典型业务场景的AI解决方案与案例实现
跟“龙哥”学C语言编程
李志龙
机器学习案例实战（第2版）
赵卫东
机器学习已经广泛地应用于各行各业，深度学习的兴起再次推动了人工智能的热潮。本书结合项目实践，首先讨论了主流机器学习平台的主要特点以及机器学习的实战难点。在此基础上，利用主流的机器学习开源平台TensorFlow、OpenVINO、PaddlePaddle等，通过17个实战案例，详细地分析了决策树、随机森林、支持向量机、逻辑回归、贝叶斯网络、聚类、卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等机器学习和
Python 机器学习
[美] 塞巴斯蒂安·拉施卡, [美] 刘玉溪, [美] 瓦希德·米尔贾利利
本书深入介绍了机器学习领域的基本概念和方法，除介绍了Python机器学习库和用机器学习库搭建神经网络模型的方法外，还介绍了机器学习算法的数学理论、工作原理、使用方法、实现细节以及如何避免机器学习算法实现过程中的常见问题。本书涵盖了多种用于文本和图像分类的机器学习与深度学习方法，以及用于生成新数据的生成对抗网络（GAN）和用于训练智能体的强化学习，还介绍了深度学习的新动态，包括图神经网络和用于自然语
PyTorch高级机器学习实战 ChatGP背后的逻辑
本书讲解了经典的高级机器学习算法原理与知识，包括常见的监督学习、无监督学习、概率图模型、核方法、深度神经网络，以及强化学习等内容，同时更强调动手实践。所有算法均利用PyTorch计算框架进行实现，并且在各章节配备实战环节，内容涵盖点击率预估、异常检测、概率图模型变分推断、高斯过程超参数优化、深度强化学习智能体训练等内容。<br> 本书附赠所有案例的源代码及各类
机器学习实战
[美] 劳伦斯·莫罗尼（Laurence Moroney）
基于Spark的下一代机器学习
布奇·昆托(Butch Quinto)
网络安全之机器学习
索马·哈尔德【印度】 斯楠·奥兹德米尔【美】
R语言机器学习（原书第2版）
[印]卡西克·拉玛苏布兰马尼安（Karthik Ramasubramanian）阿
人工智能与游戏
乔治斯·N·扬纳卡基斯【希】 朱利安·图吉利斯【美】
评分 7.5分
本书是第一本致力于解释人工智能（AI）技术如何被用于游戏内与游戏上的教材。在导论章节结束后，本书介绍了AI与游戏中的背景技术与关键技术，以及AI如何被用于玩游戏、被用于为游戏生成内容以及为玩家进行建模。本书适用于人工智能、游戏设计、人机交互和计算智能的本科和研究生课程，也适合工业界中的游戏开发人员和从业人员用于自学。本书作者开发了一个网站（http://www.gameaibook.org），这个
机器学习导论（原书第2版）
Miroslav Kubat
社会计算
Lei Tang, Huan Liu
评分 7.6分
在刚过去的十年我们见证了共享Web和社会媒体的诞生，它们用各种富有创意的方式将人们联系在一起。目前，成千上万的用户忙着在线玩、加标签、工作以及开展社交活动，合作、通信和智能正采取着前所未有的新形式。社会媒体的出现促进了商业模式的改变，影响了人们观点和情感的沟通，为大规模地研究人际交互和集体行为提供了无数机会。 本书从数据挖掘角度介绍社会媒体的性质，评述社会媒体计算的代表性成果，并描述社会媒体带来的
旋量代数与李群、李代数（修订版）
戴建生
本书全面深入地讲述了旋量代数理论及其几何基础，是一本贯通旋量代数与李群、李代数理论，深入研究其内在特性与关联结构以及旋量系理论的著作。本书起始于直线几何与线性代数，紧密联系李群、李代数、Hamilton四元数、Clifford双四元数、对偶数等基本概念而自然过渡到旋量代数与有限位移旋量。作者在书中首次全面深入地阐述了旋量代数在向量空间与射影几何理论下的演变与推理，提出旋量代数与李代数、四元数代数等
思维规律的研究
[英]G.布尔
布尔用数学方法研究逻辑问题，成功地建立了第1个逻辑演算。他用等式表示判断，把推理看作等式的变换。这种变换的有效性不依赖人们对符号的解释，只依赖于符号的组合规律。这一逻辑理论，既可以进行公式推演，又可以对命题取作数值。这样，把已给的公式中出现的符号的逻辑解释放在一边，把它转变为表示数量的符号，但只能取0或1，对它实现求解的一切必须的步骤；再还给它以逻辑的解释。这一理论在布尔之后虽然也有些改进，但它的
数据仓库与数据分析教程
王珊, 李翠平
《普通高等教育"十一五"国家级规划教材:数据仓库与数据分析教程》详尽地介绍了数据仓库和数据分析技术的基本概念和基本原理，建立数据仓库和进行数据分析的方法和过程。全书分为数据仓库技术篇、联机分析处理技术篇、数据挖掘技术篇三部分，共10章。附录中介绍了一些典型的数据仓库产品和工具。
The Practice of Data Analysis
D. R. Brillinger, Luisa Turrin Fernholz, S. Morgenthaler
数值最优化
Jorge Nocedal, Stephen Wright
评分 9.8分
本书作者现任美国西北大学教授，多种国际权威杂志的主编、副主编。作者根据在教学、研究和咨询中的经验，写了这本适合学生和实际工作者的书。本书提供连续优化中大多数有效方法的全面的最新的论述。每一章从基本概念开始，逐步阐述当前可用的最佳技术。 本书强调实用方法，包含大量图例和练习，适合广大读者阅读，可作为工程、运筹学、数学、计算机科学以及商务方面的研究生教材，也可作为该领域的科研人员和实际工作人员的手册
Building Machine Learning Systems with Python
Willi Richert, Luis Pedro Coelho
个人信用评分模型及其应用
石庆焱
本书就是作者在此方面所做的一个尝试。本书在对国外个人信用评分模型的建立、实施和监测进行介绍的基础上，对建立中国的个人信用评分模型中遇到的一些问题和解决方法进行了探讨。书中的部分内容是由石庆焱的博士论文改写的。全书的安排如下：第一章介绍了个人信用评分的基本概念；第二章探讨了个人信用评分建模数据及其预处理的一些方法；第三章介绍了建立个人信用评分模型所使用的一些方法，既包括传统的判别分析等统计方法，也包
实用数据分析
（美）Hector Cuesta
评分 5.4分
【编辑推荐】 资深数据分析咨询师多年经验结晶，通过大量典型数据分析案例，全面而深入地讲解分类分析、聚类分析、数据可视化及预测方面的各种技术和方法，为快速掌握并灵活运用数据分析技术提供最佳实践指南。 【内容简介】 本书共14章：第1章探讨数据分析的基本原理和数据分析步骤；第2章解释如何清洗并准备好数据；第3章展示了在JavaScript可视化框架下应用D3.js来实现各类数据的可视化方法；第4章介绍
现代自然语言生成
黄民烈, 黄斐, 朱小燕
评分 8.6分
本书总结了以神经网络为代表的现代自然语言生成的基本思想、模型和框架。本书共12 章，首先介绍了自然语言生成的研究背景、从统计语言模型到神经网络语言建模的过程，以及自然语言建模的思想与技术演化过程；其次从基础模型角度介绍了基于循环神经网络、基于Transformer 的语言生成模型，从优化方法角度介绍了基于变分自编码器、基于生成式对抗网络的语言生成模型，从生成方式角度介绍了非自回归语言生成的基本模型
Python机器学习——数据分析与评分卡建模（微课版）（大数据与人工智能技术丛书）
Deep Learning with Python (2/e)
François Chollet
Deep Learning with Python introduces the field of deep learning using the Python language and the powerful Keras library. You’ll learn directly from the creator of Keras, François Chollet, building yo
