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

"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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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。

本书主要介绍了深度学习算法的基本原理和常用模型，包括卷积神经网络（CNN）、残差卷积神经网络（RCNN）、孪生神经网络（SNN）、生成对抗网络（GAN）等。深入探讨了深度学习算法在故障诊断领域的应用，针对机械设备中常见的轴承故障，介绍了一系列基于深度学习算法的故障诊断模型，对故障特征进行提取和识别，能够实现对机械设备故障类型的准确分类和定位。在寿命预测方面，本书详细介绍了基于深度学习算法的剩余寿命预测方法，并应用在轴承和刀具的剩余寿命预测中。通过对这些模型的结构、特点和适用场景的详细阐述，

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

"《深入浅出机器学习：从数据到大模型》是一本旨在帮助读者系统学习机器学习的著作。本书通过深入浅出的方式，将复杂的机器学习理论和技术讲解得深入浅出。
本书从机器学习的基础开始，为读者提供了对数据处理、特征工程和模型评估等核心概念的全面介绍。读者将学习如何准备和清洗数据，如何选择和构建合适的特征，并学会使用各种评估指标来评估模型性能。
然后，本书深入探讨了常见的机器学习算法和技术。详细解释了线性回归、逻辑回归和神经网络等算法的原理和应用，通过丰富的示例和实践项目，掌握这些算法的实现和调优

本书以函数逼近论与学习理论为主要工具，建立了一个系统的数学框架来解释深度的必要性、深度神经网络的适用性、数据规模对深度神经网络的影响、深度选择问题、网络结构选择问题及过参数化深度神经网络的泛化性等现阶段深度学习亟待解决的核心理论问题。本书的主要目的有三个:其一是期望从学习理论的角度给出作者的见解，能为某些方向的学者解惑；其二是为打算进入深度学习理论这一领域的青年学者及广大学生提供参考，使其能尽快领略深度学习理论的魅力;其三是抛砖引玉，希望更多的学者关注到深度学习理论这一方向并推动这一领域的更快发

"本书以模糊计算、神经计算、进化计算三大模块为主，从理论基础和实践应用两个维度全面、系统地介绍关于计算智能的常见算法，并设计8个上机实验，以满足前面章节内容仿真验证的需要。全书共11章，内容分别为绪论、模糊系统理论、模糊系统应用、神经网络理论、支持向量机、深度学习、遗传算法、遗传规划、蚁群算法、粒子群算法、新型群智能优化算法等知识，并对大部分知识点配以相应的案例。

本书主要面向广大从事数据分析、机器学习、数据挖掘或深度学习的专业人员，从事高等教育的专任教师，高等学校的在读学生及相关

"《PyTorch图神经网络》详细阐述了与图神经网络相关的基本解决方案，主要包括图学习入门、图神经网络的图论、使用DeepWalk创建节点表示、在Node2Vec中使用有偏随机游走改进嵌入、使用普通神经网络包含节点特征、图卷积网络、图注意力网络、使用GraphSAGE扩展图神经网络、定义图分类的表达能力、使用图神经网络预测链接、使用图神经网络生成图、从异构图学习、时序图神经网络、解释图神经网络、使用A3T-GCN预测交通、使用异构图神经网络检测异常、使用LightGCN构建推荐系统、释放图神经网

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