第二版介绍了各种各样的机器学习和深度学习算法和技术，通过现实应用加强。这本书通俗易懂，不证明定理，也不详述数学理论。我们的目标是在直观的层次上呈现主题，并有足够的细节来阐明底层的概念。这本书深入地涵盖了核心的经典机器学习主题，包括隐藏马尔可夫模型(HMM)，支持向量机(SVM)和聚类。其他机器学习主题包括k-最近邻(k-NN)、boosting、随机森林和线性判别分析(LDA)。基本的深度学习主题的反向传播，卷积神经网络(CNN)，多层感知器(MLP)，和循环神经网络(RNN)的深度覆盖。此外，还提出了一系列先进的深度学习架构，包括长短期记忆(LSTM)、生成对抗网络(GAN)、极限学习机(ELM)、残差网络(ResNet)、深度信任网络(DBN)、变形Transformers 双向编码器表示(BERT)和Word2Vec。最后，讨论了一些前沿的深度学习主题，包括退出正则化、注意力、可解释性和对抗性攻击。书中的大多数例子都来自信息安全领域，其中很多机器学习和深度学习应用都集中在恶意软件上。本文提供的应用程序通过说明在简单的场景中使用各种学习技术来揭开主题的神秘面纱。本书中的一些练习需要

多代理SAC 介绍 环境。 在这种环境下，两名特工控制球拍在球网上弹跳球。 如果探员将球击中网，则得到+0.1的奖励。 如果探员让一个球击中地面或将球击出界外，则其获得的奖励为-0.01。 因此，每个特工的目标是保持比赛中的球权。 观察空间由8个变量组成，分别对应于球和球拍的位置和速度。 每个代理都会收到自己的本地观察结果。 有两个连续的动作可用，分别对应于朝向（或远离）网络的运动和跳跃。 该任务是情节性的，并且为了解决环境，您的特工必须获得+0.5的平均分数（在两个特工均取得最高分后，连续100次以上）。 具体来说， 在每个情节之后，我们将每个代理商获得的奖励加起来（不打折），以获得每个代理商的得分。 这将产生2个（可能不同）的分数。 然后，我们取这两个分数中的最大值。 这为每个情节产生一个单一的分数。 当这些分数的平均值（超过100集）至少为+0.5时，就认为环境已解决。

因此，情商是智力的一个非常重要的方面； 机器智能需要包含情商。 在这一领域已经进行了深入的研究，以使机器能够理解人类的情绪状态。 非语言交流是人类之间的主要表达方式，它由手势、面部表情等组成。面部表情可能具有欺骗性，一个人可能会通过使用面部表情来假装他/她的情绪状态。 生理信号可以与面部表情结合使用来检测行为谎言。 自动化此任务至关重要。 在本文中，我们调查了利用机器学习和生理信号来检测行为谎言的各种技术。 识别强大的生理信号，产生准确的结果，有助于识别个人的情绪状态。 调查还旨在识别生理信号的类型和用于情感分类的分类算法的组合。

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PyTorch Tabular旨在使利用Tabular数据进行的深度学习变得容易，并且现实世界中的案例和研究都可以访问。 库设计背后的核心原则是： 低电阻可用性 轻松定制 可扩展且易于部署 它建立在PyTorch （显然）和PyTorch Lightning等巨头的肩膀上。 目录 安装 尽管安装中包括PyTorch，但最好的推荐方法是从首先安装PyTorch，为您的计算机选择正确的CUDA版本。 一次，您已经安装了Pytorch，只需使用： pip install pytorch_tabular[all] 安装带有额外依赖项的完整库。 和 ： pip install pytorch_tabular 裸露的必需品。 pytorch_tabular的源代码可以从Github repo仓库_下载。 您可以克隆公共存储库： git clone git://github.com/ma

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1.5 微内核和宏内核 宏内核：也称为单内核（Monolithic kernel），将内核从整体上作为一个大过程实现，并同时 运行在一个单独的地址空间。所有的内核服务都在一个地址空间运行，相互之间直接调用函 数，简单高效。单内核是个很大的进程。他的内部又能够被分为若干模块（或是层次或其他）。 但是在运行的时候，他是个单独的二进制大映象。其模块间的通讯是通过直接调用其他模块 中的函数实现的，而不是消息传递。 微内核（Micro kernel）：在微内核中，大部分内核都作为单独的进程在特权状态下运行，他 们通过消息传递进行通讯。在典型情况下，每个概念模块都有一个进程。因此，假如在设计 中有一个系统调用模块，那么就必然有一个相应的进程来接收系统调用，并和能够执行系统 调用的其他进程（或模块）通讯以完成所需任务。在这些设计中，微内核部分经常只是个消 息转发站：当系统调用模块要给其他系统模块发送消息时，消息直接通过内核转发。这种方 式有助于实现模块间的隔离。（某些时候，模块也能够直接给其他模块传递消息。）在一些微 内核的设计中，更多的功能，如 I/O 等，也都被封装在内核中了。但是 根本的思想还是要 保持微内核尽量小，这样只需要把微内核本身进行移植就能够完成将整个内核移植到新的平 台上。其他模块都只依赖于微内核或其他模块，并不直接直接依赖硬件。 微内核设计的一个长处是在不影响系统其他部分的情况下，用更高效的实现代替现有系统模 块的工作将会更加容易。我们甚至能够在系统运行时将研发出的新系统模块或需要替换现有 模块的模块直接而且迅速的加入系统。另外一个长处是无需的模块将不会被加载到内存中， 因此微内核就能够更有效的利用内存。 通常嵌入式操作系统（如 Vxworks）采用微内核设计结构，以节省内存空间，而通用操作系 统（如 Linux）则采用宏内核设计结构。 1.6 Vxworks操作系统简介1 VxWorks 是专门为实时嵌入式系统设计开发的操作系统内核，为程序员提供了高效的实时 多任务调度、中断管理，实时的系统资源以及实时的任务间通信。在各种 CPU 平台上提供 了统一的编程接口和一致的运行特性，尽可能的屏蔽了不同 CPU 之间的底层差异。应用程 序员可以将尽可能多的精力放在应用程序本身，而不必再去关心系统资源的管理。基于 VxWorks 操作系统的应用程序可以在不同 CPU 平台上轻松移植。 VxWorks 是美国 Wind River System 公司（ 以下简称风河公司 ，即 WRS 公司）推出的 一个实时操作系统。WRS 公司组建于 1981 年，是一个专门从事实时操作系统开发与生产 的软件公司，该公司在实时操作系统领域被世界公认为是 具有领导作用的公司。 VxWorks 是一个运行在目标机上的高性能、可裁减的嵌入式实时操作系统。它以其良好的 可靠性和卓越的实时性被广泛地应用在通信、军事、航空、航天等高精尖技术及实时性要求 1 本节内容主要摘自http://www.hwacreate.com.cn/chanpin/dlcp/windriver/WorkBench.html，2010.06。

机器学习代码编写 机器学习算法的数学推导和纯Python代码实现。

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