模式识别与机器学习

内容简介本书系统介绍了模式识别与机器学习的基础理论、模型与算法,兼顾前沿知识的融入。以贝叶斯学习思想贯穿始终,并适时与其他重要知识点(如支持向量机、深度学习等)进行交叉和关联,便于读者在形成良好知识体系的同时保持对整个领域知识的把握。全书共14章和4个附录,循序渐进地剖析模式识别与机器学习领域。首先介绍贝叶斯学习基础、逻辑回归、概率图模型基础、隐马尔可夫模型和条件随机场.

新书介绍:联邦学习

在当前大数据驱动的社会环境下,数据隐私安全成为了全民探讨的重要议题。信息技术的发展,离不开由我们在智能终端(手机及其他设备等)上产生或推断出的个人数据,如浏览习惯、点击频次等,来推动个性化应用和服务的发展。尤其在AI领域,这一情况更为明显,依赖于持续的数据感知、收集,并上传至服务端进行深度分析与训练,AI才能迎来蓬勃发展。但底层未经审查、不透明的数据收集和聚合协议,很可能造成严重的数据安全威胁和隐私风险。

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书名：iOS Auto Layout开发秘籍（第2版）ISBN：978-7-302-38306-2定价：49.80作者：（美）撒敦（Sadun,E.）著享誉世界的iOS开发者和图书作者Erica Sadun为你揭开了、雾,帮助你通过“示例讲解”这种简单的方法来精通Auto Layout。针对iOS 7和Xcode 5的完全更新,本书秉承了该系列的优良传统：清晰的解释、专业的提示、可靠的实践——以及，重要的一点，大量可学习和复用的代码。

《机器学习》

机器学习是计算机科学与人工智能的重要分支领域。本书作为该领域的入门教材,在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面。为了使尽可能多的读者通过本书对机器学习有所了解,作者试图尽可能少地使用数学知识。