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《机器学习基础——原理、算法与实践》讲述机器学习的基本原理，使用MATLAB实现涉及的各种机器学习算法。通过理论学习和实践操作，使读者了解并掌握机器学习的原理和技能，拉近理论与实践的距离。《机器学习基础——原理、算法与实践》共分12章，主要内容包括：机器学习介绍、线性回归、逻辑回归、贝叶斯分类器、模型评估与选择、K-均

《自动控制原理简明教程/21世纪高等学校应用型人才培养规划教材》比较系统地阐述了自动控制系统的基本概念、原理、方法和应用。全书共8章，主要内容包括自动控制导论、自动控制系统的数学模型、线性系统的时域分析、线性系统的根轨迹分析、线性系统的频域分析、线性系统的串联校正、线性离散系统和非线性控制系统分析。每章均附有小结和习题

本书从神经网络的基本概念出发，详细介绍了神经网络的学习过程、前向神经网络、后向反馈神经网络、循环和卷积神经网络、多层神经网络，感知神经网络、深度神经网络。在介绍神经网络基本知识的同时，应用当前为广泛使用的数据分析软件R，演示了相关的神经网络概念和模型的应用。同时，本书也介绍了当前流行的神经网络模型的实现软件包，例如Te

本书是为大学本科、研究生学习参考材料，以讲原理、完全开放源代码、使用公开数据集、实验效果演示为特色。既适合本科生、研究生教学使用，也适合自学。 为了配合教师教学及同学们自学，本书提供了配套教学的ppt和所有章节的源代码。

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本书是反馈控制理论的初级教程。第1章介绍了反馈的基本概念，并用其与动力学的关系对反馈与控制的特征和要点进行了介绍；第2～5章介绍了反馈控制中涉及的信号和系统模型；第6章分析了反馈控制的稳定性、敏感性与鲁棒性；第7章重点分析了反馈；第8、9章介绍了控制子系统的结构与组成；第10章讲述了如何设计反馈控制器，使系统满足期望运

本书系统地论述了神经网络的主要理论、控制技术及应用实例，旨在使读者理解和熟悉神经网络及其控制的基本原理和主要应用，掌握它的结构和设计应用方法，主要内容包括神经网路基础论、神经网络控制原理、感知器神经网络、BP神经网络、时滞神经网络、CMAC网络、模糊神经网络控

《人工智能入门与实战使用RaspberryPi和Python演练》使用RaspberryPi作为计算平台，介绍AI世界。本书探索了大部分主要的人工智能主题，包括专家系统、浅层和深层的机器学习、模糊逻辑控制等。主要内容：AI简介、基本的AI概念、专家系统的展示、游戏、模糊逻辑系统、机器学习、机器学习：人工神经网络、机器学

本书采用中英双语相结合的方式，全面地阐述了自动控制系统的基本理论与方法。全书共分为8章，主要论述连续控制系统的分析和综合方法，包括各类控制系统数学模型的建立和模型间的等效变换；利用经典控制理论中的时域分析法、根轨迹法和频域分析法分析控制系统性能；应用PID控制和串联校正等对系统进行设计；现代控制理论基础等。同时概述了计