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基于正常模型的人工免疫系统及其应用 龚涛、蔡自兴 著 清华大学出版社 【速开发票，此书为单本而非一套，支持7天无理由退换】
免疫计算是受自然界的免疫系统灵感启发而来的，该技术可以应用于计算机系统和网络的安全、异常检测、故障诊断和智能控制等领域，其基本思想包括自体／异体检测与识别、未知异体的学习与记忆、自组织系统的自动修复、并行计算与负载平衡、测不准的微观环境与整体的鲁棒性能等。 《基于正常模型的人工免疫系统及其应用》重点介绍作者在基于正常模型的人工免疫系统方面的研究成果，特别是按照反向思维方式提出了免疫计算的测不准有限计算模型，研究了人工免疫系统的3层关系结构，分析了人工免疫系统的测不准特征、计算有限性和鲁棒性；提出了人工免疫系统的正常模型，所述正常模型建立在信息空间的时空确定性基础上，这种时空确定性是由物理世界的时空坐标系映射过来的；在正常模型的基础上设计了一系列的免疫算法，实现抗病毒和
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为什么使用R语言进行机器学习？ R和Python是两种常用的数据科学语言，两种语言并没有优势，各有所长。Python是更通用的编程语言，先进的深度学习方法更容易通过使用Python来编写实现。R语言擅长数据分析、统计建模，有简化数据科学任务的tidyverse程序包。 为什么要用mlr程序包？ R语言中机器学习算法的通用接口，类似于Python的scikit-learn库。 为什么要用tidyverse程序包？ 数据处理是机器学习中耗时和复杂的部分，tidyverse程序包可以使数据的处理、转换和可视化变得简单、合理且可复制，大大简化了数据整理的过程。
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