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本书是关于多传感器编队目标跟踪技术的专著，是著者对国内外近30年来该领域的研究进展和自身研究成果的总结。全书共8章，主要内容包括绪论、编队目标航迹起始算法、复杂环境下的集中式多传感器编队目标跟踪算法、部分可辨条件下的稳态编队跟踪算法、部分可辨条件下的机动编队跟踪算法、集中式多传感器机动编队目标跟踪算法、系统误差下的编队目标航迹关联算法、结论及展望。本书可供信息工程、C3I系统、雷达工程、电子对抗、红外、声呐、军事指挥等专业的科技人员阅读和参考，还可作为上述专业的高年级本科生或研究生教材，同时可供

本书主要介绍经典的机器学习算法的原理和改进，以及Python的实例实现。本书的内容可以分成三部分：第一部分是机器学习概念篇（第1章），充分介绍机器学习的相关概念，并且对机器学习的各种算法进行分类，以便读者对机器学习的知识框架有整体的了解，从而在后续的学习中更容易接受机器学习涉及的各类算法；第二部分是Python机器学习基础篇（第2章和第3章），简单介绍Python的基本使用方法、机器学习库scikit�瞝earn和人工智能工具集OpenAIGym；第三部分是机器学习算法与Python实践篇（第4

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本书从NLP的概述开始,介绍了将文本分成句子、词干提取和词形还原、去除停用词和词性标记的方法,以帮助您准备数据。然后,您将学习提取和表示语法信息的方法,例如依存分析和回指解析,发现使用词袋、TF-IDF、词嵌入和BERT表示语义的不同方法,并培养文本技能使用关键字、SVM、LSTM和其他技术进行分类。随着学习的深入,您还将了解如何从文本中提取信息、实施无监督和有监督的主题建模技术,以及对短文本(如推文)进行主题建模。

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