本书是目前国内独本系统性阐述集成学习的著作。 集成学习的思路是通过结合多个学习器来解决问题，它在实践中大获成功——人称“从业者应学应会的大杀器”之一。 化繁为简：将复杂的原理简化为易于理解的表达，通俗易懂； 结构合理：兼具广度与深度。既阐述该领域的重要话题，又详释了重要算法的实现并辅以伪代码，更易上手； 注重实践：阐述集成学习在多个领域的应用，如计算机视觉、医疗、信息安全和数据挖掘竞赛等； 拓展阅读：提供丰富的参考资料，读者可按图索骥、自行深入学习； 新手通过本书很容易理解并掌握集成学习的思路与精粹； 老手通过本书能学会不少技巧并深化对集成学习的理论理解，更好地指导研究和实践。 集成学习方法是一类先进的机器学习方法，这类方法训练多个学习器并将它们结合起来解决一个问题，在实践中获得了巨大成功。 《集成学习：基础与算法》分为三部分。第一部分主要介绍集成学...(展开全部)

本书是目前国内独本系统性阐述集成学习的著作。 集成学习的思路是通过结合多个学习器来解决问题，它在实践中大获成功——人称“从业者应学应会的大杀器”之一。 化繁为简：将复杂的原理简化为易于理解的表达，通俗易懂； 结构合理：兼具广度与深度。既阐述该领域的重要话题，又详释了重要算法的实现并辅以伪代码，更易上手； 注重实践：阐述集成学习在多个领域的应用，如计算机视觉、医疗、信息安全和数据挖掘竞赛等； 拓展阅读：提供丰富的参考资料，读者可按图索骥、自行深入学习； 新手通过本书很容易理解并掌握集成学习的思路与精粹； 老手通过本书能学会不少技巧并深化对集成学习的理论理解，更好地指导研究和实践。 集成学习方法是一类先进的机器学习方法，这类方法训练多个学习器并将它们结合起来解决一个问题，在实践中获得了巨大成功。 《集成学习：基础与算法》分为三部分。第一部分主要介绍集成学...(展开全部)

《因果推理：基础与学习算法》从概率统计的角度入手，分析了因果推理的假设，揭示这些假设所暗示的因果推理和学习的目的。本书分别论述了两个变量和多变量情况下的因果模型、学习因果模型及其与机器学习的关系，讨论了因果推理隐藏变量有关的问题、时间系列的因果分析。    《因果推理：基础与学习算法》可作为高等院校人工智能和计算机科学等相关专业高年级本科生和硕士研究生的教材，也可供研究机器学习、因果推理的技术人员参考。

《因果推理：基础与学习算法》从概率统计的角度入手，分析了因果推理的假设，揭示这些假设所暗示的因果推理和学习的目的。本书分别论述了两个变量和多变量情况下的因果模型、学习因果模型及其与机器学习的关系，讨论了因果推理隐藏变量有关的问题、时间系列的因果分析。    《因果推理：基础与学习算法》可作为高等院校人工智能和计算机科学等相关专业高年级本科生和硕士研究生的教材，也可供研究机器学习、因果推理的技术人员参考。

本书共分为上下两篇，共18章：其中第一篇为经典机器学习模型部分，主要讲解了常用的机器学习经典模型。第1章讲解线性回归和lasso回归，岭回归。第2章介绍SVM模型。第3章介绍逻辑斯蒂回归。第4章介绍决策树模型。第5章介绍k近邻算法。第6章介绍朴素贝叶斯模型。第7章介绍线性判别分析与主成分分析。第8章介绍流形学习。第9章介绍聚类算法。第10章介绍稀疏编码。第11章介绍T-SVM模型。第12章介绍集成算法与提升算法。第二篇为深度学习和神经网络部分，主要介绍了时下蕞流形和通用的一些模型。第13章介绍了感知机模型，并简述了深度学习和神经网络的相关脉络。第14章介绍了深度学习网络的相关组成部分。第15章介绍了CNN的基本原理。第16章介绍了RNN的基本原理。第17章介绍了GAN的基本原理。最后，在第18章对本书进行了总结。

数据孤岛问题已经成为制约人工智能发展的主要阻碍。在此背景下，联邦学习（Federated Learning）作为一种新兴的机器学习技术范式，凭借其突出的隐私保护能力，展示出在诸多业务场景中的应用价值。本书从联邦学习的基础知识出发，深入浅出地介绍了中央服务器优化和联邦机器学习的算法体系，详细阐述了联邦学习中涉及的加密通信模块的相关知识，以定性和定量的双视角建立了联邦学习服务质量的评估维度、理论体系，还延伸介绍了提升联邦学习服务质量的方法，并对联邦学习的研究趋势进行了深入探讨与分析，可以对设计和选择算法提供工具式的参考和帮助。本书是高校、科研院所和业界相关学者研究联邦学习技术的理想读本，也适合大数据、人工智能行业的从业者和感兴趣的读者参考。

《算法设计与分析基础(影印版)》由清华大学出版社出版。

作者基于丰富的教学经验，开发了一套对算法进行分类的新方法。这套方法站在通用问题求解策略的高度，能对现有的大多数算法都能进行准确分类，从而使本书的读者能够沿着一条清晰的、一致的、连贯的思路来探索算法设计与分析这一迷人领域。本书作为第2版，相对第1版增加了新的习题，还增加了“迭代改进”一章，使得原来的分类方法更加完善。 本书十分适合作为算法设计和分析的基础教材，也适合任何有兴趣探究算法奥秘的读者使用，只要读者具备数据结构和离散数学的知识。

作者基于丰富的教学经验，开发了一套对算法进行分类的新方法。这套方法站在通用问题求解策略的高度，能对现有的大多数算法都能进行准确分类，从而使本书的读者能够沿着一条清晰的、一致的、连贯的思路来探索算法设计与分析这一迷人领域。本书作为第2版，相对第1版增加了新的习题，还增加了“迭代改进”一章，使得原来的分类方法更加完善。 本书十分适合作为算法设计和分析的基础教材，也适合任何有兴趣探究算法奥秘的读者使用，只要读者具备数据结构和离散数学的知识。

作者基于丰富的教学经验，开发了一套全新的算法分类方法。该分类法站在通用问题求解策略的高度，对现有大多数算法准确分类，从而引领读者沿着一条清晰、一致、连贯的思路来探索算法设计与分析这一迷人领域。 本书作为第3版，相对前版调整了多个章节的内容和顺序，同时增加了一些算法，并扩展了算法的应用，使得具体算法和通用算法设计技术的对应更加清晰有序；各章累计增加了70道习题，其中包括一些有趣的谜题和面试问题。 本书十分适合用作算法设计和分析的基础教材，也适合任何有兴趣探究算法奥秘的读者使用，只要读者具备数据结构和离散数学的知识即可。