具体描述
《自动控制原理》主要介绍了自动控制系统理论的基本内容、工程分析及设计方法。全书共分8章，包括自动控制及自动控制系统的基本概念；数学模型的建立；控制系统的三种分析方法，即时域法、根轨迹法及频率法；控制系统的综合和校正；离散控制系统分析；非线性控制系统分析。书中主要讲述了经典控制理论，且以线性定常控制系统的分析为主，同时介绍了非线性控制系统的基本理论和离散控制系统的基本知识。
《自动控制原理》内容紧凑、简明扼要、由浅入深、通俗易懂，以精辟的语言概括性地阐述了经典控制理论的主要内容。
《自动控制原理》可作为高等院校自动控制、电气自动化及仪表等专业的教科书，还可作为从事自动控制类专业工程技术人员的自学书籍。
《机器学习导论：从理论到实践》 本书旨在为读者提供一个全面而深入的机器学习理论框架，并辅以丰富的实践案例，帮助读者掌握机器学习的核心概念、算法及其应用。我们致力于揭示机器学习的内在逻辑，而非仅仅罗列各种技术，力求让读者理解“为什么”和“如何做”。 第一部分：机器学习的基石 本部分将为读者构建坚实的理论基础，为后续内容的学习铺平道路。 第一章：导论与概述 机器学习的定义与范畴： 深入探讨机器学习的本质，它与人工智能、数据挖掘、模式识别等相关领域的区别与联系。我们将剖析机器学习的核心目标——让计算机从数据中学习并做出预测或决策。 监督学习、无监督学习与强化学习： 详细介绍这三大主流学习范式，阐述它们的基本原理、适用场景及代表性算法。我们将通过直观的例子说明数据标签的存在与否，以及目标导向的学习过程如何影响算法的设计。 数据预处理与特征工程： 强调数据在机器学习流程中的关键作用。本章将介绍数据清洗、缺失值处理、异常值检测、特征选择、特征提取（如 PCA、LDA）以及特征编码等重要技术。我们将深入探讨如何将原始数据转化为模型能够有效利用的特征表示，以及特征工程对模型性能的决定性影响。 模型评估与选择： 讲解如何科学地评估机器学习模型的性能。我们将介绍交叉验证、留出法等模型评估策略，并详细阐述精度（Accuracy）、召回率（Recall）、精确率（Precision）、F1值、AUC-ROC曲线等常用评估指标的含义与计算方法。此外，还将讨论过拟合与欠拟合的诊断与应对，以及模型选择的标准。 第二章：概率论与统计学基础 概率分布与随机变量： 回顾离散和连续概率分布的基本概念，如伯努利分布、二项分布、泊松分布、均匀分布、正态分布、指数分布等。介绍随机变量的期望、方差、协方差等重要统计量。 贝叶斯定理与概率推断： 深入讲解贝叶斯定理及其在机器学习中的应用，例如朴素贝叶斯分类器。我们将阐述先验概率、后验概率、似然函数之间的关系，以及如何利用贝叶斯框架进行概率推断。 统计推断： 介绍参数估计（点估计与区间估计）和假设检验的基本思想。我们将讨论最大似然估计（MLE）和最大后验估计（MAP）等参数估计方法，并简要介绍如何通过统计检验来判断模型的显著性。 第二部分：核心机器学习算法详解 本部分将逐一剖析当前主流的机器学习算法，涵盖其数学原理、算法流程、优缺点及适用范围。 第三章：线性模型 线性回归： 详细讲解线性回归模型，包括简单线性回归和多元线性回归。我们将推导普通最小二乘法（OLS）求解模型参数的解析解，并介绍岭回归（Ridge Regression）和 Lasso 回归等正则化方法，以解决过拟合问题。 逻辑回归： 聚焦于逻辑回归在分类问题中的应用。我们将讲解 Sigmoid 函数的作用，以及如何通过最大似然估计来求解模型参数。此外，还将介绍 Softmax 回归用于多分类问题。 第四章：决策树与集成学习 决策树： 详细介绍决策树的构建过程，包括信息增益、基尼不纯度等分裂准则。我们将阐述剪枝技术（预剪枝与后剪枝）的重要性，以避免过拟合。 集成学习： 深入介绍集成学习的强大威力。我们将重点讲解 Bagging（如随机森林）和 Boosting（如 AdaBoost、Gradient Boosting Machine, GBM）的原理，阐述它们如何通过组合多个弱学习器来提升整体性能。 第五章：支持向量机 (SVM) 最大间隔分类器： 详细推导 SVM 的基本原理，包括寻找最优超平面以实现最大间隔。我们将介绍拉格朗日乘子法和 KKT 条件在 SVM 中的应用。 核函数技巧： 讲解如何通过核函数（如多项式核、高斯核/RBF 核）将数据映射到高维空间，以解决线性不可分问题。我们将深入理解核函数的“核技巧”如何高效地计算高维空间中的内积。 第六章：神经网络与深度学习入门 感知机与多层感知机 (MLP)： 介绍神经网络的基本单元——感知机，以及如何通过多层感知机构建复杂的非线性映射。 激活函数与反向传播： 详细讲解各种激活函数（ReLU, Sigmoid, Tanh）的作用，以及反向传播算法如何计算梯度并更新网络权重。 深度学习基础： 简要介绍卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的基本思想，为读者开启深度学习的探索之旅。 第七章：无监督学习算法 聚类算法： 详细介绍 K-Means 算法的原理、流程及其优缺点。还将介绍层次聚类（Hierarchical Clustering）和 DBSCAN 等其他聚类方法。 降维技术： 深入讲解主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）的数学原理和降维思想。 第三部分：实践应用与进阶主题 本部分将引导读者将所学理论应用于实际问题，并介绍一些更高级的主题。 第八章：机器学习项目实战 真实数据集分析： 选择若干公开的、具有代表性的数据集（如泰坦尼克号生还预测、鸢尾花分类、房价预测等），带领读者完成一个完整的机器学习项目。 模型部署与调优： 介绍如何使用机器学习框架（如 Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch）来实现算法，并进行模型调优，包括超参数搜索（网格搜索、随机搜索）和模型优化。 第九章：进阶主题与未来展望 模型可解释性： 探讨如何理解和解释机器学习模型的决策过程，介绍 LIME, SHAP 等可解释性工具。 异常检测、推荐系统等应用： 简要介绍机器学习在特定领域的应用，如异常检测、推荐系统、自然语言处理等。 最新研究方向： 简要展望机器学习领域的最新研究进展和未来发展趋势。 本书的写作风格力求严谨而不失趣味，理论讲解深入浅出，实践指导细致入微。我们相信，通过本书的学习，读者将能够系统地掌握机器学习的核心知识体系，并具备独立解决实际问题的能力。
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