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本书深入而系统地介绍了模式识别和机器学习领域的基本概念、数学原理和核心算法，并附有丰富的习题。作为机器学习领域的“圣经”，本书融合了概率论、统计学、线性代数和优化理论，构建了从基础概念到前沿技术的完整知识体系，内容涵盖决策论、概率分布、线性回归模型、线性分类模型、神经网络、核方法、稀疏核机、图模型、混合模型与最大期望算

本书以基于Cortex-M3内核的32位微控制器为主要对象，系统地介绍了微控制器的相关知识。全书共9章，分别为微控制器技术概述、微控制器硬件基础、软件开发技术、并行接口及应用、中断技术及应用、定时器技术及应用、嵌入式操作系统、串行接口及应用、模拟接口及应用。本书可作为科技工作者的参考资料，也可作为非计算机专业的硕士研究

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本书内容包括数据预处理、数据的邻近度、可视化、线性回归及其它回归方法、k近邻、朴素贝叶斯、决策树、支持向量机、装袋方法、提升方法、常见的原型聚类、密度聚类、层次聚类算法以及模型预测能力和模型复杂度的指标。书中每个章节配有习题，电子资源提供习题答案和模型训练的代码。本书对概念、模型的描述力求循序渐进、简明易懂，精选的例题

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