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本书系统地介绍了数据科学中的核心理论与实践方法，为读者理解和应用这些技术提供了坚实的基础。本书涵盖了监督学习、无监督学习和强化学习的内容。其中，监督学习包括理论框架、线性模型、核方法、神经网络以及一阶优化方法。无监督学习涉及聚类分析、主成分分析和生成学习方法。强化学习提供对相关内容的深入探讨。

近年来，二分一致性、编队控制和包含控制等与群体智能系统协同行为涌现密切相关的研究课题，已经成为当前研究热点。本书系统性地阐述了群体智能系统协同控制的研究成果，给出了其在多卫星编队控制、多无人制导武器系统时空一致性协同控制及水面无人艇集群护航控制中的典型应用。全书共九章，涵盖群体智能协同控制的主要内容及典型案例应用，具体

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数据科学是从单纯的大量数据集中提取出“智慧”的数据，用以提供人们发现新知识并辅助决策的综合交叉学科。本书为本科教材，阐述了数据科学中数学理论以及相关分析方法。全书包括如下内容：对数据科学和大数据基础理论与发展的概述；承接高等教育中基础的数学理论：线性代数、微积分、概率论与数理统计，并讲述数值分析、马尔科夫预测这类数据科

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本书围绕时空大数据云平台开发需求，介绍了时空大数据云平台的基本概念、业务流程，对时空大数据云平台的关键特性、软件特性进行了总结，并对其涉及的关键技术分别进行了阐述。然后详细讲述了时空大数据云平台的组成，对其平台架构、各个子系统和工具进行了介绍，并以市级时空大数据云平台为例详细介绍了具体建设方案，为企事业单位和政府部门信

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