人工智能

资源名称：机器人建模和控制 中文pdf 第1章导论第2章刚性运动和齐次变换第3章正运动学和逆运动学第4章速度运动学——雅可比矩阵第5章路径和轨迹规划第6章独立关节控制第7章动力学第8章多变量控制第9章力控制第10章几何非线性控制第11章计算机视觉第12章基于视觉的控制 资源截图：

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资源名称：机器人操作系统ROS原理与应用 完整pdf 第1章智能机器人及其发展概述 1第2章ROS体系架构 18第3章ROS通信机制 32第4章ROS坐标变换体系及其实现 60第5章ROS任务调度与有限状态机实现 88第6章ROS运动规划及其实现 116第7章基于ROS的智能机器人系统开发方法 131第8章基于ROS的服务智能机器人设计 147第9章基于ROS的工业智能机器人设计 168第10章智能机器人软件平台及其未来发展 189 资源截图：

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资源名称：图解机器学习 杉山将 中文PDF 第I部分绪论  第1章什么是机器学习 第2章学习模型 第II部分有监督回归 第3章最小二乘学习法 第4章带有约束条件的最小二乘法 第5章稀疏学习 第6章鲁棒学习 第III部分有监督分类 第7章基于最小二乘法的分类 第8章支持向量机分类 第9章集成分类 第10章概率分类法 第11 章序列数据的分类 第IV部分无监督学习 第12章异常检测 第13章无监督降维 第14章聚类 第V部分新兴机器学习算法 第15章在线学习 第16章半监督学习 第17章监督降维 第18章迁移学习 第19章多任务学习 第VI部分结 语  第20章总结与展望 资源截图：

资源截图：机器学习实践应用 李博 高清pdf 第1部分 背景知识第1章 机器学习概述 3第2部分 算法流程第2章 场景解析 25第3章 数据预处理 32第4章 特征工程 44第5章 机器学习算法——常规算法 63第6章 机器学习算法——深度学习 146第3部分 工具介绍第7章 常见机器学习工具介绍 161第4部分 实战应用第8章 业务解决方案 209第5部分 知识图谱第9章 知识图谱 257 资源截图：

资源名称：机器学习系统设计 完整版 PDF 第1章　Python机器学习入门　　11.1 　梦之队：机器学习与Python　　11.2 　这本书将教给你什么（以及不会教什么）　　21.3 　遇到困难的时候怎么办　　31.4 　开始　　41.4.1 　NumPy、SciPy和Matplotlib简介　　41.4.2 　安装Python　　51.4.3 　使用NumPy和SciPy智能高效地处理数据　　51.4.4 　学习NumPy　　51.4.5 　学习SciPy　　91.5 　我们第一个（极小的）机器学习应用　　101.5.1 　读取数据　　101.5.2 　预处理和清洗数据　　111.5.3 　选择正确的模型和学习算法　　121.6 　小结　　20第2章　如何对真实样本分类　　222.1 　Iris数据集　　222.1.1 　第一步是可视化　　232.1.2 　构建第一个分类模型　　242.2 　构建更复杂的分类器　　282.3 　更复杂的数据集和更复杂的分类器　　292.3.1 　从Seeds数据集中学习　　292.3.2 　特征和特征工程　　302.3.3 　最邻近分类　　302.4 　二分类和多分类　　332.5 　小结　　34第3章　聚类：寻找相关的帖子　　353.1 　评估帖子的关联性　　353.1.1 　不应该怎样　　363.1.2 　应该怎样　　363.2 　预处理：用相近的公共词语个数来衡量相似性　　373.2.1 　将原始文本转化为词袋　　373.2.2 　统计词语　　383.2.3 　词语频次向量的归一化　　403.2.4 　删除不重要的词语　　413.2.5 　词干处理　　423.2.6 　停用词兴奋剂　　443.2.7 　我们的成果和目标　　453.3 　聚类　　463.3.1 　K均值　　463.3.2 　让测试数据评估我们的想法　　493.3.3 　对帖子聚类　　503.4 　解决我们最初的难题　　513.5 　调整参数　　543.6 　小结　　54第4章　主题模型　　554.1...

资源名称：ROS机器人程序设计 (Aaron Martinez等著) 中文高清完整 第1章　ROS系统入门 1第2章　ROS系统架构及示例 13第3章　调试和可视化 43第4章　在ROS下使用传感器和执行机构 74第5章　3D建模与仿真 104第6章　机器视觉 126第7章　导航功能包集入门 160第8章　导航功能包集进阶 184第9章　在实践中学习 203 资源截图：