机器学习：公式推导与代码实现

当前世界正处于百年变局，人类社会已经进入数字经济3.0时代：数字内容迭代，从1.0时代逐步迈入3.0时代；人工智能技术飞跃，从符号推理、深度学习走向知识+数据驱动的3.0时代；产业拓展更深更广，走向智能+3.0时代。随着大模型、ChatGPT、DeepSeek等智能涌现，我们该如何触发AI时代其他的突破性技术涌现？这些技术又该怎样反哺产业升级？本书阐述了人工智能技术演变的大趋势、算力驱动计算体系的

机器学习是人工智能的重要技术基础，涉及的内容十分广泛。本书涵盖了机器学习和深度学习的基础知识，主要包括机器学习的概述、统计学基础、分类、聚类、神经网络、贝叶斯网络、支持向量机、文本分析、分布式机器学习算法等经典的机器学习基础知识，还包括卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、目标检测、自编码器等深度学习的内容。此外，本书还介绍了机器学习的热门应用领域推荐系统以及强化学习等主题。本书深入浅出、内容

本书从写作与ChatGPT的基础知识讲起，结合创作者的实际写作经历与写作教学经历，介绍了用ChatGPT写作的基础技巧、进阶写作的方法、不同文体的写作方法、写作变现的秘诀，让读者理解写作技巧与变现思路。

本书从基础的神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等入门知识，到深度学习的应用领域如计算机视觉、自然语言处理等高级主题都有涉及，可以帮助读者更好地理解深度学习知识，并为未来的职业发展打下坚实的基础。

本书从ChatGPT的基础知识讲起，针对运营工作中的各种痛点，结合实战案例，如文案写作、图片制作、社交媒体运营、爆款视频文案、私域推广、广告策划、电商平台高效运营等，教会读者如何使用ChatGPT进行智能化工作；还介绍了通过ChatGPT配合Midjourney、D-ID等AI软件的使用，进一步帮助提高运营工作的效率。

本书共分为8章，涵盖了从数据分析基础知识、常见的统计学方法到使用ChatGPT进行数据准备、数据清洗、数据特征提取、数据可视化、回归分析与预测建模、分类与聚类分析，以及深度学习和大数据分析等全面的内容。

AI的本质是什么？自然语言和人工语言的区别在哪里？ChatGPT究竟是人工智能发展道路上的里程碑，还是某种误入歧途的“假AI”？我们不许诺美丽空洞的AI前景，而是告诉读者，未来的AI之路到底有多少激流险滩——对于统计学工具与硬件升级的片面崇拜，对于智能科学基本原理的蔑视，是目前AI研究的大危机。在我们看来，万众期待的ChatGPT，只是新时代的“牛顿炼金术”。

这是一本从实践角度系统且深入地讲解智能汽车软件功能安全和智能汽车软件研发的著作，得到了中国工程院院士李克强等13位产业界和学术界专家的一致推荐。作者在功能安全领域深耕10余年，有扎实的理论基础、丰富的实践经验，用挖掘本质的思维方法来撰写本书，从研发体系、架构设计、开发流程、开发方法、安全措施、创新研究等维度对智能汽车软件功能安全做了深入的讲解。全书共11章，分为3个部分。第一部分（第1~3章）智能

本书通过对10款人工智能应用的介绍及调试，帮助读者快速掌握人工智能辅助文案变现的方式。本书共10章，分别讲解AI智能创作，AI爆款文案写作工具，人工智能辅助泛流量文案、泛商业文案、私域文案创作，利用人工智能实现文案变现的底层逻辑，以及在今日头条、百家号、小红书、知乎等平台及不同展示形式下进行文案创作的实战案例等。