1024程序员节，一起来薅当当的羊毛吧！

1024程序员节

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这么大的场面

不知道从哪下手？

我来为大家推荐几本计算机视觉、机器学习方面的好书！

 

计算机视觉：模型、学习和推理

本书从最基本的概率知识和模型拟合开始讲解，并同时将相关的知识应用于现实问题中，读者据此可以直接应用或者改进这些方法来构建有用的视觉系统。本书包括所有的数学背景知识。详细介绍现代计算机视觉的重要主题，包括图割、机器学习和多视图几何。包含350多张插图，描述70多个算法，同时给出每个算法的实现细节。

 

视觉计算基础：计算机视觉、图形学和图像处理的核心概念

 

将图形学、计算机视觉和图像处理融于一体，历经加州大学十余年教学实践，引领视觉计算入门课程新思路

 

数据挖掘导论（原书第2版）

陈封能领衔编写的数据挖掘经典畅销教材新版。斯坦福大学、密歇根州立大学、明尼苏达大学、得克萨斯大学等知名高校的数据挖掘课程教材。从基础概念和算法的角度介绍数据挖掘所使用的主要原理与技术

 

终身机器学习（原书第2版）

ACM、AAAI和IEEE会士、伊利诺伊大学芝加哥分校刘兵教授和谷歌年轻研究员陈志源合作的全新力作。介绍终身机器学习这种高级机器学习范式的重要研究成果和新思想 。该范式通过积累过去的知识持续地学习，并将所学到的知识用于帮助在未来进行其他学习和解决问题。

Python机器学习（原书第2版）

本书除了介绍如何用Python和基于Python的机器学习软件库进行实践外，还对机器学习概念的必要细节进行讨论，同时对机器学习算法的工作原理、使用方法以及如何避免掉入常见的陷阱提供直观且翔实的解释，是Python机器学习入门必读之作。

 

计算机视觉算法：基于OpenCV的计算机应用开发

计算机视觉算法入门必读之作， 较少涉及相关算法的数学证明和实现基于OpenCV， 以实际的例子和项目循序渐进讲解计算机视觉应用开发，提供完整示例代码

 

卷积神经网络与计算机视觉

 

本书不仅包含对卷积神经网络（CNN）的全面介绍，而且分享了CNN在计算机视觉方面的应用经验。本书不要求读者具备相关背景知识，非常适合有兴趣快速了解CNN模型的学生、程序员、工程师和研究者阅读。

 

统计强化学习：现代机器学习方法

强化学习技术是人工智能从感知智能向决策智能发展的关键技术之一；是基于控制论、心理学、生理学、认知科学、计算机科学等多学科交叉的新兴机器学习技术。本书是学习和研究强化学习技术的重要参考书籍。全书将统计学习和强化学习结合，从模型无关策略迭代、模型无关策略搜索、模型相关强化学习三个技术路线角度，对强化学习函数估计中的基函数设计、样本重用以及策略搜索、模型估计等做了深入浅出的介绍。

 

卷积神经网络与视觉计算

本书覆盖内容主要包括设计和开发卷积神经网络架构的一些基本知识。对于那些想要学习或构建深度视觉系统的工程师或学生来说，这本书会是一本非常好的入门读物，可以帮助他们快速地进入这个领域。本书还提供了丰富的理论知识和实操案例，以及一系列完备的工具包，以帮助初学者获得在理解和构建卷积神经网络（CNN）时所必要的基本信息。

 

增强型分析：AI驱动的数据分析、业务决策与案例实践

德勤、前华为、前IBM 3位资深数据科学家撰写，从技术、业务双重维度讲解如何利用前沿大数据和AI技术实现智能数据分析和业务决策

 

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