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本书采用图形化的方法讲解人工智能和机器学习的知识与技术，并且借用图形化软件KNIME采用拖、拉、拽等“傻瓜式”的操作完成从简单到复杂的机器学习项目。全书分为三个部分，分别是人工智能技术入门、传统机器学习和深度学习。本书具有图说图解、自上而下、够用即止、实战掌握的特点，操作步骤描述详细，图文并茂，内容翔实、详略得当。

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本书围绕面向深度神经网络的增广二阶优化器展开研究，在二阶优化器的基础上，通过结合三次正则项，构建能利用高阶梯度信息的损失函数；为了避免计算完整的海森矩阵和进一步加速迭代收敛过程，提出了各类矩阵更新和动量加速规则，从而得到性能更优的增广二阶优化器。同时，面向有能耗约束和嵌入式硬件设备实施的深度估计应用，本书分别提出了投影

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