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《数据挖掘与机器学习》以应用为导向介绍数据挖掘与机器学习相关理论与方法，包括概述、数据与数据平台、数据预处理与特征工程、关联分析、决策树、集成学习、贝叶斯分类、神经网络与深度学习等相关理论及经典算法，以及相关实践案例。本书所有案例均通过R或Python实现，同时包含详细的分析过程和可视化内容。本书可作为统计学、数据科学

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《人工智能通识与AIGC应用》第Ⅰ篇主要涵盖人工智能概述、伦理、大语言模型、智能体、生成式AI等内容，每个项目以实际场景切入，引导学生分析问题并实践。第Ⅱ篇聚焦文本生成，数据分析，图像、语音、视频生成，AI辅助编程等实践技能，帮助学生使用低代码工具(如DeepSeek、Midjourney)解决实际问题。第Ⅲ篇适合信息

本书详细回顾了人工智能的发展历程，从早期的基础理论与思想，到如今的技术突破与应用实践，探索了人工智能技术如何从学术研究走向商业化、普及化的过程。全书分为8章，首先通过分析人工智能的起源、符号主义的崛起及其瓶颈，深入阐述了AI技术如何逐渐从单一任务的工具转向具备多任务处理能力的智能系统。随后聚焦于从专家系统到深度学习的技

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本书系统地探讨生成式人工智能这一革命性技术，剖析其深层原理、应用前景与未来发展方向，为读者提供一个俯瞰生成式人工智能全貌的宏观视角。本书从基础原理的阐释到技术应用的广泛探索，构建了一个全面的知识体系，涵盖自然语言处理、深度学习等前沿领域，为读者奠定坚实的理论基础。通过对ChatGPT在智能客服、内容生成、教育、医疗等多

本书系统介绍了智能科学技术的初步知识，是人工智能相关专业的入门教材。全书共10章，主要内容围绕智能科学的基本概念与相关知识，沿着大多数初学者的朴素问题链逐步展开，具体包括智能科学的相关名词、发展历程、应用、专业学习方法、科学问题、人工智能及其要素、挑战与展望等。本书语言简练，实例丰富，通俗易懂，重点突出，逻辑性强，便于

传统的控制图多数是在已知过程分布的假设下构建的，这种控制图被称为参数控制图。然而，在实际应用中，大多数过程因为其数据的复杂性导致它们的精确分布往往难以确定。当预先指定的参数分布无效时，参数控制图的结果将不再可靠。为了解决这个问题，通常考虑非参数或稳健的控制图。非参数控制图在监测各种非正态和复杂过程中非常有效。近年来对非