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近年来随着计算机技术的快速发展，机器学习被广泛应用于信息检索、自然语言处理、计算机视觉及自动化控制等方面。由于机器学习在实际应用中对不同问题所提供的条件各不相同，如含有标签信息的数据、不含标签信息的数据等，针对不同的数据类型有多种解决方法：监督学习、半监督学习、无监督学习。本书针对监督和无监督学习方法进行理论的概述、模

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作为人工智能的核心技术，机器学习在数据分析中具有举足轻重的地位。本书在介绍机器学习相关知识的基础上，主要介绍了如何对有噪声的数据进行鲁棒回归分析。全书共6章，除第1章外，各章对异常点或重尾分布数据中的具体问题进行了详细分析与建模，所涉及的问题包括权值选择问题、变量相关性问题以及网络数据问题等。本书对于构建具有鲁棒性的机

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《Python贝叶斯建模与计算》旨在帮助贝叶斯初学者成为中级从业者。本书使用了PyMC3、TensorFlowProbability和Arviz等多个软件库的实践方法，重点是应用统计学的实践方法，并参考了基础数学理论。本书首先回顾了贝叶斯推断的概念。第2章介绍了贝叶斯模型探索性分析的现代方法。基于这两个基本原理,接下来

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可解释AI(InterpretableAI)将教会你识别模型所学习的模式及其产生结果的原因。通过阅读《可解释AI实战（PyTorch版）》，你将掌握一些用于解释白盒模型(如线性回归和广义可加模型)的方法，以及一些用于解释复杂深度学习模型的方法。可解释AI是一个快速发展的领域，本书将该领域的前沿研究简化为你可以在P

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本书系统介绍了推荐算法的知识框架和技术细节，包括召回、粗排、精排和重排等模块。第1章从用户体验、内容生产和平台发展角度介绍为什么需要推荐系统，并阐述推荐系统的分类及整体技术架构。第2章介绍推荐算法模型的基础——数据样本和特征工程。第3章介绍传统推荐算法。第4~7章介绍推荐系统中最复杂的部分——精排模块，包括特征交叉、用