《機率機器人》PDF習題代碼課件+《人工智能一種現代的方法第3版》PDF中英文+《凸優化》PDF習題題解分析

研究機器人時，使機器人可以應對環境、傳感器、執行機構、內部模型、近似算法等所帶來的不肯定性是必須面對的問題。

機率機器人在slam領域被推薦，內容也很充實，對機率機器人學這一新興領域進行了全面的介紹。機率機器人學依賴統計技術表示信息和進行決策，以容納當今大多數機器人應用中必然存在的不肯定性，是機器人學的一個分支。它依賴統計技術表示信息和制定決策。這樣作，能夠接納在當今大多數機器人應用中引發的不肯定性。本書主要專一於算法，對於每種算法，均提供了四項內容：僞碼示例；完整的數學推導；實驗結果；算法優缺點的詳細討論。

《機率機器人》PDF中英文F+代碼+習題解答+課件，中文PDF，513頁，文字能夠複製；英文PDF，668頁，文字能夠複製；配套習題解答和代碼；配套課件。

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《機率機器人》包括了基礎知識、定位、地圖構建、規劃與控制四大部分。共17章，每章的後都提供了練習題和動手實踐的項目。致力於用機率的方法明確地表示不肯定性，並研究機器人感知和機器人規劃與控制的不肯定性，以下降機器人系統的不肯定性，使機器人能 工做於應用環境中，完成定位、地圖構建、規劃與控制。

學習人工智能概論時，推薦看看《人工智能:一種現代的方法第三版》，最權威、最經典的人工智能教材，已被全世界100多個國家的1200多所大學用做教材。

全面性以及結構的安排仍是不錯的，值得推薦，相信每一個人都能從中得到本身以爲收穫，而對於已經有基礎的人來講或許會更有幫助。

《人工智能:一種現代的方法第3版》分爲七大部分：第1部分「人工智能」，第II部分「問題求解」，第III部分「知識、推理與規劃」，第IV部分「不肯定知識與推理」，第V部分「學習」，第VI部分「通訊、感知與行動」，第VII部分「結論」。

《人工智能 一種現代的方法第3版》中文PDF+英文PDF，中文PDF，944頁，帶書籤目錄。英文PDF，1145頁，帶書籤目錄。

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從模型和算法的角度出發，人工智能的體系大體包括： 數據搜索、邏輯推理、機器學習(機器學習、深度學習、強化學習)、博弈對抗、前沿性問題(視覺、聽覺、語言、觸覺等）。 人工智能的體系固然不止這些。還應該有法律、倫理等，因此這是一門新興的學科。

《凸優化》這本書感受翻譯得很好，是原理和應用的一個很好的折中，兩方面都有太多值得深挖的東西。

主要是面向實際應用，提供了凸優化的理論框架，但不強調複雜的定理證實。豐富的實例是其特點。實例涉及的領域很是廣例如通訊，金融，機器學習等等。

機器學習會涉及到優化內容，凸優化內容很是豐富。理論部分不只涵蓋了凸優化的全部基本概念和主要結果，還詳細介紹了幾類基本的凸優化問題以及將特殊的優化問題表述爲凸優化問題的變換方法，這些內容對靈活運用凸優化知識解決實際問題很是有用；應用部分分別介紹凸優化在解決逼近與擬合、統計估計和幾何關係分析這三類實際問題中的應用；算法部分依次介紹求解無約束凸優化模型、等式約束凸優化模型以及包含不等式約束的凸優化模型的經典數值方法，以及如何利用凸優化理論分析這些方法的收斂性質。

《凸優化》中文版PDF+英文版PDF+習題題解，中文PDF，715頁，帶書籤目錄；英文PDF，732頁，帶書籤目錄；配套習題題解。

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 我的以爲收穫的不僅是知識，更重要的是思惟方式在潛移默化中獲得鍛鍊和提高。在這個過程當中能夠學習到如何問問題、判斷問題的價值、分析和解決問題以及如何更加直觀的理解抽象的知識。 能夠逐步創建起一個清晰的理論框架：哪些知識重要，哪些知識是技術細節，聽完課後十分清晰。

正在學習機器學習中的優化處理，感受《機器學習與優化》寫得仍是比較通俗易懂的，第七章特徵選擇我須要，特徵提取：相關係數，相關比，熵和互信息。。更高級的應該是文本挖掘的特徵提取，好比LDA提取文本類似度或者本身給予問題須要構建特徵變量。。。

《機器學習與優化》中文PDF+英文PDF，中文PDF，288頁，帶目錄，彩色配圖，文字可複製；英文PDF，325頁，帶目錄，彩色配圖，文字可複製。

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經過講解機器學習中的監督學習和無監督學習，並結合特徵選擇和排序、聚類方法、文本和網頁挖掘等熱點問題，論證了「優化是力量之源」這一觀點，爲機器學習在企業中的應用提供了切實可行的操做建議。

 最優化方法和理論來源於軍事、管理、經濟和工程技術領域的各個方面，其內容的深度和廣度也隨着各個不一樣階段的科學技術水平而發展。數據是實踐中的真實數據，解決問題的人員組成是多學科的，處理問題的方法滲透着物理學的思想。

《非線性最優化基礎》從凸分析的觀點全面系統地介紹了非線性最優化的基本理論，是國際著名優化專家Masao Fulkushima教授的最新力做。詳盡透徹地講解了(光滑與非光滑優化問題、半定規劃問題等)各種優化問題的最優性理論、穩定性理論、靈敏度分析、對偶性理論以及相關的凸分析基礎等，還深刻介紹了變分不等式問題、非線性互補問題以及均衡約束數學規劃問題等均衡問題的最新結果。

《非線性最優化基礎》PDF+《非線性最優化計算方法》PDF，《非線性最優化基礎》PDF，196頁，帶書籤，文字可複製，《非線性最優化計算方法》PDF，421頁，文字可複製 。

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算是蠻有特點的優化教材，側重理論，特別是最後一章簡單介紹了VI、CP以及MPEC的內容。做者還整合了非光滑分析的基礎理論，所以對入門者而言，經過學習此書能夠在較短的時間內同時對傳統的凸分析與較新的非光滑分析有一個大體的瞭解。

《非線性最優化計算方法》在課程內容的處理上遵循以下原則：突出方法，注重概念，適當介紹算法的基本理論；強調應用，增強算法實現的基本訓練；引導主動思考，激發學習興趣；經過算法到程序設計有序而系統的訓練，提升程序設計的能力。分爲上、下兩篇。上篇共9章，介紹無約束最優化方法，包括基礎知識（介紹凸集的基本性質，函數及凸函數的最優性條件），最優化問題及無約束最優化算法綜述，以及求解無約束最優化問題的各類算法。下篇共8章，介紹約束最優化方法，包括線性規劃問題及其解法，非線性規劃的最優化條件及經常使用的算法，以及離散系統的動態規劃方法等。

 貝葉斯推理的方法很是天然和極其強大。大多數圖書討論貝葉斯推理，依賴於很是複雜的數學分析和人工的例子，使沒有強大數學背景的人沒法接觸。《貝葉斯方法機率編程與貝葉斯推斷》從編程、計算的角度來介紹貝葉斯推理，把貝葉斯理論和編程實踐結合起來，均可以入門並掌握。

《貝葉斯方法 機率編程與貝葉斯推斷》中文PDF+英文PDF+源代碼，中文PDF，232頁，帶書籤目錄；英文PDF，233頁；含源代碼。

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貝葉斯推理的方法很是天然和極其強大。然而，大多數圖書討論貝葉斯推理，依賴於很是複雜的數學分析和人工的例子，使沒有強大數學背景的人沒法接觸。《貝葉斯方法機率編程與貝葉斯推斷》從編程、計算的角度來介紹貝葉斯推理，把貝葉斯理論和編程實踐結合起來，使大多數程序員均可以入門並掌握。經過強大的Python語言庫PyMC，以及相關的Python工具，包括NumPy\SciPy\Matplotlib講解了機率編程。經過介紹的方法，只需付出不多的努力，就能掌握有效的貝葉斯分析方法。

學習機器學習時，咱們必定要掌握scikit-learn的使用。推薦學習《scikit-learn機器學習經常使用算法原理及編程實戰》，案例也採用的是中文數據，比較適用。《scikit-learn機器學習經常使用算法原理及編程實戰》例子都比較通俗易懂，能夠做爲入門書，有實例代碼和複習題，結合scikit和具體算例介紹機器學習的經常使用算法和scikit的使用，挺好的。

《scikit-learn機器學習經常使用算法原理及編程實戰》PDF+源代碼+黃永昌，《scikit-learn機器學習經常使用算法原理及編程實戰》原版PDF，224頁，帶書籤目錄，文字能夠複製。配套源代碼。

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《scikit-learn機器學習經常使用算法原理及編程實戰》經過通俗易懂的語言、豐富的圖示和生動的實例，撥開了籠罩在機器學習上方複雜的數學「烏雲」，學習者能夠較低的代價和門檻輕鬆入門機器學習。《scikit-learn機器學習經常使用算法原理及編程實戰》分爲11章，主要介紹了在Python環境下學習scikit-learn機器學習框架的相關知識。主要內容有機器學習概述、Python機器學習軟件包、機器學習理論基礎、k-近鄰算法、線性迴歸算法、邏輯迴歸算法、決策樹、支持向量機、樸素貝葉斯算法、PCA 算法和k-均值算法等。

 

  學習R語言必然要看R語言實戰，R語言實戰理論聯繫實踐，很是簡潔明瞭，從入門到高階，感受各個層次的編程人員均可以用到。

《R語言實戰第2版》注重實用性，是一本全面而細緻的R指南，高度歸納了該軟件和它的強大功能，展現了使用的統計示例，且對於難以用傳統方法處理的凌亂、不完整和非正態的數據給出了優雅的處理方法。做者不只僅探討統計分析，還闡述了大量探索和展現數據的圖形功能。新版作了大量更新和修正，新增了近200頁內容，介紹數據挖掘、預測性分析和高級編程。

《R語言實戰第2版》中文PDF+英文PDF+源代碼，中文PDF， 558頁， 帶目錄書籤，文字可複製；英文PDF， 628 頁， 帶目錄書籤，文字可複製；配套源代碼；

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側重實踐，儘管是一本面向R初學者的書，但裏邊還有其餘好的東西；很好地解決了初學者學會一大把語法細節殊不知道如何應用長時間得不到成就感的問題。涉及內容雖多，但都抓住了最本質的部分講，很是清晰。

真正的編程入門。沒有專門去講語法，而是在講案例，作實用工具的過程當中，穿插必要的知識，由問題引出語法點。這樣讀者從一開始就知道所用工具的存在價值，印象必然更深入。Learn by creating，對初學者來講要比捧一本語法書好許多。在介紹module時又適時地講了namespace的概念，以及文件和錯誤。

總而言之，更側重實踐，更重視內容之間的邏輯關聯，聽從人們的真實學習過程來編排內容，而不是去刻意地梳理出所謂的知識體系。