本书从机器学习在数据处理的角度入手来介绍机器学习的常用算法，按照"背景引入－方法介绍－案例－拓展知识点及文献”的思路来组织内容。本书共14章，涵盖了机器学习的常用算法。对于书中的每种机器学习算法，本书均给出了基本定义、典型应用，可方便读者更加深入的理解每种机器学习算法。此外，本书还介绍了计算机视觉的应用为例，阐述了机器

机器学习是人工智能的核心实现方式之一，深度学习是机器学习的一种，它基于人工神经网络，通过多层非线性变换提取数据特征。本书系统地介绍了深度学习的核心理论与应用，从人工智能发展历程和机器学习基础讲起，涵盖Python编程、主流框架（TensorFlow、PyTorch等）、神经网络原理（结构、优化、评估）及经典模型（MLP

人工智能与数学、自然科学及工程应用等领域深度交叉融合，正成为推动新一轮科技革命的重要动力.特别是在“AIforScience”的兴起下，人工智能正在从数据驱动向更具模型结构与科学机理的方向扩展，成为科学研究与工程计算的新引擎.本书正是在这一趋势下编写而成，系统总结了人工智能与科学问题交叉融合中所涉及的模型与数据双驱动的

作为自然计算的一个新分支，膜计算探讨如何利用生命细胞(含神经细胞)机理抽象出新的计算模型。全书共7章，分别介绍膜计算的基本概念、基本模型、聚类模型、卷积模型、循环模型，以及卷积模型在数字图像处理和循环模型在自然语言处理中的应用。本书力图在膜计算基本概念和基本模型的基础上，重点阐述膜计算的三种学习模型及应用，旨在向读者介

随着元宇宙时代的到来，虚拟现实技术作为连接虚拟世界和现实世界的通道，其重要性不言而喻。虚拟现实技术应用到不同的领域会产生不同的产品形式，虚拟现实与娱乐相结合产生了数字游戏，虚拟现实与生产相结合产生了虚拟仿真，虚拟现实与影视相结合则产生了虚拟现实电影……但无论是何种形式，虚拟现实产品的设计方法

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本书共分为8章,每一章都围绕完整的项目展开,涵盖Spark的各个重要组件。包括认识Spark、Scala语法应用、SparkCore数据分析、SparkSQL结构化数据处理、Spark、流式数据处理,Spark结构化流式处理、Spark机器学习应用、社交软件运营数据分析,逐步提升读者的技术水平和应用能力。每个项目由多个

本书精心编排为15章,内容包括Spark简介、Spark集群环境部署、Spark编程体验、RDD深度解读、RDD的Shuffle详解、Spark共享变量、Spark序列化和线程安全、Spark内存管理机制、SparkSQL简介、SparkSQL抽象编程详解、SparkSQL自定义函数、SparkSQL源码解读、Spar

本书着重介绍大数据建模与分析中常用的概率极限理论，主要内容包括相依随机变量和过程的极限理论、Stein方法及其应用、自正则化极限理论、高维样本协方差矩阵的谱统计量渐近分布理论、随机梯度方法及其应用、随机复杂网络的整体和局部结构、分布式统计推断方法和渐近理论、Gauss逼近原理及其应用等。