本书涵盖了机器学习领域中的严谨理论和实用方法，讨论了学习的计算复杂度、凸性和稳定性、PAC-贝叶斯方法、压缩界等概念，并介绍了一些重要的算法范式，包括随机梯度下降、神经元网络以及结构化输出。 全书讲解全面透彻，适合有一定基础的高年级本科生和研究生学习，也适合作为IT行业从事数据分析和挖掘的专业人员以及研究人员参考阅读。

本书从基础内容出发，详细梳理了浏览器的基础导航能力、history库的使用及原理，以及React Hooks等基础知识，帮助读者学习并掌握React Router的前驱知识。同时，本书从React Router的发展历程、技术演变出发，介绍了React Router的设计思路，并通过路由器、路由端口、导航三要素，引出React Router的基本使用方法，并对源码进行了全面解析。此外，本书各章使用React Hooks穿插了30余个案例，在兼顾实用性、可扩展性的同时，为读者学习与理解React Router提供了全面丰富的素材。通过阅读本书，读者不仅可以融会贯通地掌握React Router，而且能提升对前端路由的认识，并掌握前端领域路由的设计思路与方法。本书适合有JavaScript或TypeScript基础，想要学习使用React Router，或对React Router实现原理和工程实践感兴趣的开发者阅读。

这是一本基于公理研究学习算法的书。共17章，由两部分组成。第一部分是机器学习公理以及部分理论演绎，包括第1、2、6、8章，论述学习公理以及相应的聚类、分类理论。第二部分关注如何从公理推出经典学习算法，包括单类、多类和多源问题。第3～5章为单类问题，分别论述密度估计、回归和单类数据降维。第7、9～16章为多类问题，包括聚类、神经网络、K近邻、支持向量机、Logistic回归、贝叶斯分类、决策树、多类降维与升维等经典算法。最后第17章研究了多源数据学习问题。本书可以作为高等院校计算机、自动化、数学、统计学、人工智能及相关专业的研究生教材，也可以供机器学习的爱好者参考。

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★AIGC的应用领域日益广泛，而在图像生成领域，扩散模型则是AIGC技术的一个重要应用。 ★本书以扩散模型理论知识为切入点，由浅入深地介绍了扩散模型的相关知识，并以大量生动有趣的实战案例帮助读者理解扩散模型的相关细节。 ★本书既适合所有对扩散模型感兴趣的AI研究人员、相关科研人员以及在工作中有绘图需求的从业人员阅读，也可以作为计算机等相关专业学生的参考书。 ◎内容简介： 全书共8章，详细介绍了扩散模型的原理，以及扩散模型退化、采样、DDIM反转等重要概念与方法，此外还介绍了Stable Diffusion、ControlNet与音频扩散模型等内容。最后，附录提供由扩散模型生成的高质量图像集以及Hugging Face社区的相关资源。 ◎专业书评： 本书系统地介绍了扩散模型的原理和相关细节，同时书中丰富的实战案例也将引领读者快速上手扩散模型。对于任何想...(展开全部)

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本书主要介绍：XGBoost相关的机器学习基础算法；XGBoost安装编译与简单使用；XGBoost的实现原理与理论证明；XGBoost基于CPU多线程的实现以及分布式训练方法；剖析XGBoost源码，从代码层面洞彻XGBoost的实现原理，以及XGBoost的应用与调优，通过典型示例为读者提供使用参考，掌握实战技能。通过阅读本书，不仅能使读者理解XGBoost的原理，将XGBoost应用到业务场景中，更能从源码的角度深入学习XGBoost的并行化和分布式实现等优化技术，以更短的时间训练出高准确度的模型，使XGBoost成为学习和工作中的一把利剑。

本书主要介绍：XGBoost相关的机器学习基础算法；XGBoost安装编译与简单使用；XGBoost的实现原理与理论证明；XGBoost基于CPU多线程的实现以及分布式训练方法；剖析XGBoost源码，从代码层面洞彻XGBoost的实现原理，以及XGBoost的应用与调优，通过典型示例为读者提供使用参考，掌握实战技能。通过阅读本书，不仅能使读者理解XGBoost的原理，将XGBoost应用到业务场景中，更能从源码的角度深入学习XGBoost的并行化和分布式实现等优化技术，以更短的时间训练出高准确度的模型，使XGBoost成为学习和工作中的一把利剑。

本书是机器学习原理和算法编码实现的基础性读物，内容分为两大主线：单个算法的原理讲解和机器学习理论的发展变迁。算法除包含传统的分类、聚类、预测等常用算法之外，还新增了深度学习、贝叶斯网、隐马尔科夫模型等内容。对于每个算法，均包括提出问题、解决策略、数学推导、编码实现、结果评估几部分。数学推导力图做到由浅入深，深入浅出。结构上数学原理与程序代码一一对照，有助于降低学习门槛，加深公式的理解，起到推广和扩大机器学习的作用。

数字化转型背景下，Python作为一门简单、易学、速度快、免费、开源的主流编程语言，广泛应用于大数据处理、人工智能、云计算等各个领域，是众多高等院校学生的必修基础课程，也是堪与Office办公软件应用比肩的职场人士的必备技能。同时随着数据存储、数据处理等大数据技术的快速进步，机器学习的各种算法在各行各业得以广泛应用，同样成为高校师生、职场人士迎接数字化浪潮、与时俱进提升专业技能的必修课程。本书将“Python课程学习”与“机器学习课程学习”有机结合，推动数字化人才的培养，提升人才的实践应用能力。 全书内容共17章。第1、2章介绍Python的入门知识和进阶知识；第3章介绍机器学习的概念及各种术语及评价标准；第4~10章介绍相对简单的监督式学习方法，包括线性回归算法、二元Logistic回归算法、多元Logistic回归算法、判别分析算法、朴素贝叶斯算法、高维数据惩罚回归算法、K近邻算法；第11、12章介绍主成分分析算法、聚类分析算法两种非监督式学习算法；第13~15章介绍相对复杂的监督式学习算法，包括决策树算法和随机森林算法、提升法两种集成学习算法；第16、17章介绍支持向量机算法、神经网络算法两种高级监督式学习算法。 本书可以作为经济学、管理学、统计学、金融学、社会学、医学、电子商务等相关专业的学生学习Python或机器学习应用的专业教材、参考书；也可以作为企事业单位数字化人才培养的教科书、工具书，还可以作为职场人士自学掌握Python机器学习应用、提升数据挖掘分析能力进而提高工作效能和改善绩效水平的工具书。