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本书主要研究解决战场电子战海量数据的压缩采集、重构和处理算法技术,可成为电子对抗和通信工程、雷达工程等电子信息专业的高校师生和科研工作者的学习和参考重要资料。
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程序员必会的50种算法(原书第2版) [加]伊姆兰·艾哈迈德 涵盖50种经典算法,致力于利用算法求解实际问题,帮助初学者吃透算法底层逻辑与数学原理。
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《信息化与工业化两化融合研究与应用丛书:粒子群算法及其工业应用》围绕粒子群算法在优化领域存在的不足,并结合具体工业生产过程的实际应用,对粒子群优化算法进行了改进和应用研究。《信息化与工业化两化融合研究与应用丛书:粒子群算法及其工业应用》阐述了粒子群优化方法的基本思想及各种改进方法;从峰值形态、高度、位置等几何特征分析了测试函数对单极值、多极值优化问题、欺骗性问题以及高维问题的优化性能的影响;对粒子群的搜索模式进行了深入探讨,提出了收敛模式和深度搜索模式,并从两种模式中获得粒子群算法收敛和收敛到全局最优解的一般规律与经验,为粒子群新算法的研究提供改进思路和方向;从粒子群的社会性、扰动变异、多种群协同、多算法融合等方面提出了多种改进粒子群优化方法的搜索策略。在理论研究的基础
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Python与机器学习这一话题是如此的宽广,仅靠一本书自然不可能涵盖到方方面面,甚至即使出一个系列也难能做到这点。单就机器学习而言,其领域就包括但不限于如下:有监督学习(Supervised Learning),无监督学习(Unsupervised Learning)和半监督学习(Semi-Supervised Learning)。而具体的问题又大致可以分两类:分类问题(Classification)和回归问题(Regression)。Python本身带有许多机器学习的第三方库,但《Python与机器学习实战:决策树、集成学习、支持向量机与神经网络算法详解及编程实现》在绝大多数情况下只会用到Numpy这个基础的科学计算库来进行算法代码的实现。这样做的目的是希望读者能够从实现的过程中更好地理解机器学习算法的细节,以及了解Numpy的各种应用。不过作为补充,《Python与机器学习实战:决策树、集成学习、支持向量机与神经网络算法详解及编
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