圖強(qiáng)化學(xué)習(xí)是深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的重要分支領(lǐng)域。本書作為該領(lǐng)域的入門教材，在內(nèi)容上盡可能覆蓋圖強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)，并提供應(yīng)用實(shí)踐案例。全書共10章，大致分為三部分：第一部分（第1～3章）介紹圖強(qiáng)化學(xué)習(xí)研究對(duì)象（復(fù)雜系統(tǒng)、圖和復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)）；第二部分（第4～7章）介紹圖強(qiáng)化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識(shí)（圖嵌入、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)）；第三部分（

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近年來隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展，機(jī)器學(xué)習(xí)被廣泛應(yīng)用于信息檢索、自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺及自動(dòng)化控制等方面。由于機(jī)器學(xué)習(xí)在實(shí)際應(yīng)用中對(duì)不同問題所提供的條件各不相同，如含有標(biāo)簽信息的數(shù)據(jù)、不含標(biāo)簽信息的數(shù)據(jù)等，針對(duì)不同的數(shù)據(jù)類型有多種解決方法：監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)。本書針對(duì)監(jiān)督和無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法進(jìn)行理論的概述、模

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作為人工智能的核心技術(shù)，機(jī)器學(xué)習(xí)在數(shù)據(jù)分析中具有舉足輕重的地位。本書在介紹機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)知識(shí)的基礎(chǔ)上，主要介紹了如何對(duì)有噪聲的數(shù)據(jù)進(jìn)行魯棒回歸分析。全書共6章，除第1章外，各章對(duì)異常點(diǎn)或重尾分布數(shù)據(jù)中的具體問題進(jìn)行了詳細(xì)分析與建模，所涉及的問題包括權(quán)值選擇問題、變量相關(guān)性問題以及網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)問題等。本書對(duì)于構(gòu)建具有魯棒性的機(jī)

本書圍繞Python技術(shù)棧，講解測(cè)試開發(fā)技術(shù)棧領(lǐng)域的各項(xiàng)核心技術(shù)要點(diǎn)。全書共11章，首先講解pytest單元測(cè)試框架在測(cè)試領(lǐng)域的技術(shù)棧要點(diǎn)，包含pytest從最基本的應(yīng)用到高階應(yīng)用。接著講解服務(wù)端測(cè)試開發(fā)領(lǐng)域主流的核心思想、主流測(cè)試開發(fā)工具在解決服務(wù)端測(cè)試開發(fā)中的技術(shù)難點(diǎn)，以及服務(wù)端測(cè)試框架的設(shè)計(jì)和項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)案例。在框架

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可解釋AI(InterpretableAI)將教會(huì)你識(shí)別模型所學(xué)習(xí)的模式及其產(chǎn)生結(jié)果的原因。通過閱讀《可解釋AI實(shí)戰(zhàn)（PyTorch版）》，你將掌握一些用于解釋白盒模型(如線性回歸和廣義可加模型)的方法，以及一些用于解釋復(fù)雜深度學(xué)習(xí)模型的方法。可解釋AI是一個(gè)快速發(fā)展的領(lǐng)域，本書將該領(lǐng)域的前沿研究簡化為你可以在P

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