机器学习是人工智能发展和研究过程中最受重视和应用最广泛的方向之一，与人工智能并行发展的量子计算，其被广泛关注的领域之一是量子机器学习。量子计算给现代密码体制带来了巨大的冲击，而建立在现代密码体制基础之上的区块链技术也将受到影响。基于量子密码体系的区块链，即量子区块链系统便是一种探索。本书主要对机器学习、深度学习、区块链和量子计算技术及其应用进行全面介绍，主要内容包括机器学习基础、量子信息与量子计算基础、量子计算与机器学习、区块链技术基础、区块链技术应用、量子区块链初探。

机器学习是人工智能发展和研究过程中最受重视和应用最广泛的方向之一，与人工智能并行发展的量子计算，其被广泛关注的领域之一是量子机器学习。量子计算给现代密码体制带来了巨大的冲击，而建立在现代密码体制基础之上的区块链技术也将受到影响。基于量子密码体系的区块链，即量子区块链系统便是一种探索。本书主要对机器学习、深度学习、区块链和量子计算技术及其应用进行全面介绍，主要内容包括机器学习基础、量子信息与量子计算基础、量子计算与机器学习、区块链技术基础、区块链技术应用、量子区块链初探。

《机器学习导论》对机器学习的定义和应用实例进行了介绍，涵盖了监督学习。贝叶斯决策理论。参数方法、多元方法、维度归约、聚类、非参数方法、决策树。线性判别式、多层感知器，局部模型、隐马尔可夫模型。分类算法评估和比较，组合多学习器以及增强学习等。机器学习的目标是对计算机编程，以便使用样本数据或以往的经验来解决给定的问题。已经有许多机器学习的成功应用，包括分析以往销售数据来预测客户行为，人脸识别或语音识别，优化机器人行为以便使用最少的资源来完成任务，以及从生物信息数据中提取知识的各种系统。为了对机器学习问题和解进行统一的论述，《机器学习导论》讨论了机器学习在统计学、模式识别、神经网络。人工智能。信号处理、控制和数据挖掘等不同领域的应用。对所有学习算法都进行了解释，以便读者可以容易地将书中的公式转变为计算机程序。《机器学习导论》可作为高等院校计算机相关专业高年...(展开全部)

本书系统详实地介绍了区块链技术和应用，主要包括三大部分内容：由浅入深地介绍了区块链技术缘起、演进过程、技术原理和发展趋势；分享并解析了落地应用案例，以华为云区块链服务为例示范了区块链应用实践的过程；分析探究了区块链的价值、未来发展趋势以及有关区块链的其他问题，为区块链应用的开发和创新提供多视角的思路。 本书的目标读者是所有想充分了解区块链技术和应用的人群。本书既包含区块链基础知识，又有对区块链应用场景以及发展趋势的探究，可以帮助非专业人员系统地了解区块链；同时，本书也有对一些技术原理、算法和应用实践的讨论，期望帮助开发工程师更加快速、深入地投入区块链的开发工作当中。

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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. 全书共16 章，大致分为3 个部分：第1 部分（第1～3 章）介绍机器学习的基础知识；第2 部分（第4～10 章）讨论一些经典而常用的机器学习方法（决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习）；第3 部分（第11～16 章）为进阶知识，内容涉及特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学习以及强化学习等. 每章都附有习题并介绍了相关阅读材料，以便有兴趣的读者进一步钻研探索。 本书可作为高等院校计算机、自动化及相关专业的本科生或研究生教材，也可供对机器学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考。

机器学习这门学科研究的是能通过经验自动改进的计算机算法，其应用从数据挖掘程序到信息过滤系统，再到自动机工具，已经非常丰富。机器学习从很多学科吸收了成果和概念，包括人工智能、概论论与数理统计、哲学、信息论、生物学、认知科学和控制论等，并以此来理解问题的背景、算法和算法中的隐含假定。 本书展示了机器学习中的核心算法和理论，并阐明了算法的过行过程。书中主要涵盖了目前机器学习中各种最实用的理论和算法，包括概念学习、决策树、神经网络、贝叶斯学习、基于实例的学习、遗传算法、规则学习、基于解释的学习和增强学习等。对每一个主题，作者不仅进行了十分详尽和直观的解释，还给出了实用的算法流程。本书被卡内基梅隆等许多大学作为机器学习课程的教材。机器学习这门学科研究的是能通过经验自动改进的计算机算法，其应用从数据挖掘程序到信息过滤系统，再到自动机工具，已经非常丰富。机器学习从...(展开全部)

本书展示了机器学习中核心的算法和理论，并阐明了算法的运行过程。综合了许多的研究成果，例如统计学、人工智能、哲学、信息论、生物学、认知科学、计算复杂性和控制论等，并以此来理解问题的背景、算法和其中的隐含假定。 本书可作为计算机专业 本科生、研究生 教材，也可作为相关领域研究人员、教师的参考书。

机器学习是人工智能的重要技术基础，涉及的内容十分广泛。本书内容涵盖了机器学习的基础知识，主要包括机器学习的概论、统计学习基础、分类、聚类、神经网络、贝叶斯网络、支持向量机、进化计算、文本分析等经典的机器学习理论知识，也包括用于大数据机器学习的分布式机器学习算法、深度学习和加强学习等高等级内容。此外，还介绍了机器学习的热门应用领域推荐技术，并给出了华为机器学习平台上的实验。本书深入浅出、内容全面、案例丰富，每章后都有习题和参考文献，便于学生巩固学习，适用于高等院校本科生、研究生机器学习、数据分析、数据挖掘等课程的教材，也可作为对机器学习感兴趣的研究人员和工程技术人员的参考资料。

本书是机器学习领域内一部具有里程碑意义的著作。包括哥伦比亚大学、北京大学在内的多个国内外名校均有以该书为基础开设的研究生课程。全书内容丰富，视野宽阔，深入浅出地介绍了目前机器学习重要的理论和关键的算法。