机器学习是人工智能时代的核心技术之一。本书从概率视角出发，系统讲解常见机器学习模型的理论基础与实现方法，通过清晰的数学推导和简洁高效的代码示例，帮助读者循序渐进地理解机器学习的原理和方法，培养理论推理能力与实践动手能力。全书共16章，涵盖有监督学习、无监督学习、概率图模型、深度学习四大核心主题，详细地介绍了线性回归、逻

自动测试系统(ATS)作为应用广泛的测量(测试)系统，其量值准确性需要通过定期校准来保证，本书研究了ATS校准的相关理论，基于证据理论、模糊理论等不确定性处理新理论研究了测量校准数据处理的方法，在证据理论下扩展了递归贝叶斯估计方法。 本书可供计量保障、电子信息、控制等领域的研究人员、工程技术人员学习与参考，也可作为高等

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