人工智能学习过程中必须掌握线性代数、微积分、概率论、优化理论等知识，在优化方面感觉《凸优化》翻译得很好，是原理和应用的一个很好的折中，两方面都有太多值得深挖的东西。 机器学习会涉及到优化内容，凸优化内容非常丰富。理论部分不仅涵盖了凸优化的所有基本概念和主要结果，还详细介绍了几类基本的凸优化问题 ...

研究机器人时，使机器人能够应对环境、传感器、执行机构、内部模型、近似算法等所带来的不确定性是必须面对的问题。 概率机器人在slam领域被推荐，内容也很充实，对概率机器人学这一新兴领域进行了全面的介绍 ...

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人工智能：一种现代的方法(美)罗素,诺维格课后习题答案 美国伯克利大学与Google人工智能科学家合作编写，全世界100多个国家1200多所大学使用 Best computer science textbook ever. A Must 扫一扫文末 在里面回复 答案+人工智能：一种现代的方法 ...

学习python处理金融数据，建议学习《Python金融实战》，比较实用，只不过Yahoo财经的API改了，书里的方法不再有效要改一改，还有就是会有一些代码缩进小问题，总体上对金融分析很实用。 《Python金融实战》通过12章内容介绍了Python在金融领域的应用，从Python的安装、基础语法 ...

python基础教程ed3: 基础知识 列表和元组 字符串 字典 流程控制 抽象(参数 作用域 递归) 异常 魔术方法/特性/迭代器 模块/标准库 文件 GUI DB 网络编程 测试 扩展python/程序打包/趣味编程 10个项目。 结构安排还是比较明显的。先是基础知识和python的基本数 ...

MOOC大学上的课程，做个学习笔记，方便以后复习回顾 教材是 1 绪论 1.1 AI概述 人工智能研究如何用硬件和软件实现智能的理智的行为，即搜索、推理、规划与学习，并在此之上去实现感知、认知与智能行为 人工智能自1956年诞生，经历2次低潮后，计算能力的提升为其提供良好的平台，多媒体数据的爆发性 ...

推荐非常适合入门神经网络编程的一本书《Python神经网络编程》，主要是三部分： 介绍神经网络的基本原理和知识；用Python写一个神经网络训练识别手写数字；对识别手写数字的程序的一些优化。 清晰易懂 ...