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强化学习是机器学习的重要分支，是实现通用人工智能的重要途径。本书介绍了强化学习在算法层面的快速发展，包括值函数、策略梯度、值分布建模等基础算法，以及为了提升样本效率产生的基于模型学习、探索与利用、多目标学习、层次化学习、技能学习等算法，以及一些新兴领域，包括离线学习、表示学习、元学习等，旨在提升数据高效性和策略的泛化能

本书对优化算法的理论和研究进展进行了系统的梳理，旨在帮助读者快速了解该领域的发展脉络，掌握必要的基础知识，进而推进前沿研究工作。本书首先介绍流行的机器学习模式，对重要的优化理论进行回顾，接着重点讨论已广泛应用于优化的算法，以及有潜力应用于大规模机器学习和数据分析的算法，包括一阶方法、随机优化方法、随机和分布式方法、非凸

《神经网络机器翻译技术及产业应用》由百度首席技术官王海峰、百度人工智能技术委员会主席何中军、百度技术委员会主席吴华联合撰写，以产业需求为牵引，介绍了新时期机器翻译的产业需求特点、神经网络机器翻译的原理与方法、技术进展及产业应用。全书兼具理论与实践，既有对原理与方法的介绍，又有丰富的产业应用案例。《神经网络机器翻译技术及

本书对自主智能系统前沿控制理论问题以及主要方法做了详细阐述，主要从自主智能系统的状态估计、协同控制和网络安全防御三个方面展开，内容涵盖事件触发风险敏感状态估计、具有相对熵约束的事件触发最小最大状态估计、多刚体的有限时间协同控制、多刚体系统的姿态同步、多刚体系统的最优一致性、多智能体系统在网络攻击下的安全控制以及多智能体

"本书从ChatGPT的基础知识、应用场景和案例分析等方面展开讲解。例如，如何使用ChatGPT实现自然语言翻译、如何使用ChatGPT学习英语，修改代码、表格生成、甚至菜品开发等，所举例的应用场景中包含了⼤量的实用技巧和建议，帮助读者更好地掌握和应用ChatGPT⼯具。 本书共分为9个章

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全书共10章，第1章介绍了机器学习算法的基本概念、分类及本书开发环境的搭建。第2章介绍了机器学习算法中经常用到的NumPy相关知识及绘图工具包Matplotlib。从第3章开始介绍机器学习算法，第3章介绍了最简单也是最常用的线性回归算法。第4章介绍了搜索算法，包括梯度下降算法、随机梯度下降算法、小批量梯度下降算法、牛顿

本书从数据分析与机器学习算法入手，系统地介绍了机器学习各类算法的原理方法和实际应用。本书的主要内容包括：KNN算法、朴素贝叶斯、决策树、支持向量机、线性回归、K-means算法、人工神经网络、卷积网络深度学习以及基于Python数据分析进行职业规划。本书作为大数据技术与人工智能领域的入门教材，在内容上涵盖了机器学习经典

本书探究了拥有强大算力支持的大语言模型如何汲取其创造者——人类的智慧和思想，来达成令人动容的成就。