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基于MATLAB的遗传算法及其在稀布阵列天线中的应用 包子阳、余继周 作者【正版】 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
本书首先介绍遗传算法的概念、理论、主要应用方向、算法流程和关键参数说明，并给出具体的MATLAB仿真实例；然后介绍直线阵列、平面阵列、圆形阵列、圆柱阵列综合方向图的理论知识；再通过根据具体问题适应性改进的遗传算法对它们进行稀疏布阵，达到减少天线阵元，降低成本，同时防止出现栅瓣，得到低旁瓣方向图的目的。本书内容由浅入深，循序渐进，便于读者对遗传算法的深入理解和掌握。
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本书全面系统地讲解了MATLAB金融算法分析与应用，以及金融数据挖掘中的趋向和发展趋势指标，并结合具体的机器学习算法分析，让读者深入学习和掌握MATLAB金融数据机器学习算法。本书注重实战，通过大量的案例，帮助读者更好地理解书中的内容。 本书分为2篇，共15章。主要内容有：MATLAB入门与提高、MATLAB高级应用、时间序列数据处理、量化投资趋向指标、量化投资反趋向指标、BP神经网络工具箱上证指数预测、 BP神经网络工具箱多指标预测、RBF神经网络多指标预测、Hopfield神经网络多指标预测、马尔可夫（Markov）链上证指数预测、灰色理论下的上证指数预测、指数平滑下的上证指数预测、支持向量机SVM下的涨跌预测、贝叶斯（Bayes）网络多指标预测、Pareto多目标优化分析。 本书适合所有想全面学习MATLAB 金融分析算法的人员阅读，也适合各种量化投资开发人
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《算法笔记》介绍了若干常见算法，既包括排序、哈希等基础算法，也包括无约束优化、插值与拟合等数值计算方法。《算法笔记》在介绍算法的同时，结合了作者自己对数学背景、应用场景的理解，便于读者把握算法的核心思想。《算法笔记》尽可能地避开了以应试为导向的灌输式讲解，力求引起读者的兴趣并扩大其视野，例如在介绍哈希时，讲解了如何将哈希的算法思想运用于相似性搜索、负载均衡等多个实际问题中；又如在介绍高斯消去法时，讲解了相关的数学理论及编程实现上的具体技巧，并将其运用于对大规模稀疏线性方程组的求解，等等。 《算法笔记》面向有一定高等数学、编程语言基础及对算法有初步了解的读者，包括高等院校的学生、程序员、算法分析人员及设计人员等，旨在帮助读者进一步学习算法，理解与算法相关的理论基础和应用实例。
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自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的学科，比较复杂，学习门槛高，但本书巧妙地避开了晦涩难懂的数学公式和证明，即便没有数学基础，也能零基础入门。 本书专注于中文的自然语言处理，以Python及其相关框架为工具，以实战为导向，详细讲解了自然语言处理的各种核心技术、方法论和经典算法。三位作者在人工智能、大数据和算法领域有丰富的积累和经验，是阿里巴巴、前明略数据和七牛云的资深专家。同时，本书也得到了阿里巴巴达摩院高级算法专家、七牛云AI实验室Leader等专家的高度评价和鼎力推荐。 全书一共11章，在逻辑上分为2个部分： 第一部分（第1、2、11章） 主要介绍了自然语言处理所需要了解的基础知识、前置技术、Python科学包、正则表达式以及Solr检索等。 第二部分（第5-10章） 第3~5章讲解了词法分析相关的技术
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《强化学习精要：核心算法与TensorFlow 实现》用通俗幽默的语言深入浅出地介绍了强化学习的基本算法与代码实现，为读者构建了一个完整的强化学习知识体系，同时介绍了这些算法的具体实现方式。从基本的马尔可夫决策过程，到各种复杂的强化学习算法，读者都可以从本书中学习到。本书除了介绍这些算法的原理，还深入分析了算法之间的内在联系，可以帮助读者举一反三，掌握算法精髓。书中介绍的代码可以帮助读者快速将算法应用到实践中。 《强化学习精要：核心算法与TensorFlow 实现》内容翔实，语言简洁易懂，既适合零基础的人员入门学习，也适合相关科研人员研究参考。
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