机器学习是人工智能的重要方向之一，对提升各行业的智能化程度正在起越来越大的作用。本书通过凝练机器学习的核心思想与方法，综合介绍了Python、常用库和相关工具，以及机器学习的原理与实现，囊括了机器学习与行业相结合的实例，可让没有深厚计算机、编程背景的读者在有限的时间内掌握机器学习的相关知识和应用工具。本书各部分的比例适当，在讲授基本Python编程、库函数的基础上，由浅入深地介绍了机器学习的思想、方法和实现。理论讲授部分从基本的最小二乘法开始，逐步深入地介绍了如何使用迭代求解的方法实现逻辑斯蒂回

　《Python机器学习技术与应用（普通高等教育人工智能专业系列教材）》以机器学习初学者为教学对象，通过讲解机器学习的常用方法及实际应用，培养读者机器学习应用技能及计算思维能力。全书共12章，主要内容包括机器学习概述、Python语言基础、网络爬虫、数据预处理与特征工程、多元回归分析、分类方法、支持向量机、朴素贝叶斯方法、聚类分析方法、人工神经网络与深度学习、数据可视化、基于Pyecharts的大数据可视化图表。
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本书内容共分为10章，从学科基础、技术基础、重点方向与领域、行业应用、伦理法律5方面系统、整体介绍人工智能的定义、方法、体系、应用及其内涵。第1章介绍人工智能定义及新知识体系。第2章介绍人工智能孕育史、机械论、计算历史、控制论、联结主义起源

本书为人工智能相关数据采集、处理和分析的入门教材，以任务驱动为主线，按照数据采集系统的开发流程详细介绍了数据采集、数据处理、数据分析等方面的开发技术，包含Python数据操作、NumPy和Pandas数据处理与分析、Requests网页访问、XPath和re内容解析、Scrapy网页数据采集、Matplotlib可视化数据分析等。

本书将理论与实践相结合，通过实际的操作案例，由浅入深地对数据采集实现所需的理论知识与方法进行了讲解，语言精练，通俗易懂，内容系统全面，可帮助开发人

本书从应用型本科高校的教学需求出发，以经典控制理论为主，较为系统地介绍了自动控制的基本理论及其应用，并引入控制领域广泛使用的MATLAB软件进行仿真实验与辅助设计与分析。全书共6章，包括绪论、线性系统的数学模型、控制系统时域分析法、控制系统根轨迹分析法、控制系统频域分析法、控制系统的校正。每章都在开篇明确了教学目标并配有理论与仿真实验习题。为方便教学，本书配有电子课件、教案、习题解答等教学资源。
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　　《自动控制原理实验与课程设计指导书（普通高等教育十四五系列教材，产教融合系列教材）》共分三大部分，第一部分介绍了自动控制原理实践操作所用到的实验平台和仿真软件；第二部分介绍了自动控制原理课程实验，分为模拟电路实验和软件实验两大部分，包括典型环节的性能分析、典型系统动态性能和稳定性分析、典型环节（或系统）的频率特性测量、线性系统串联校正；第三部分介绍了自动控制原理课程设计，分为软件仿真和硬件调试两大部分，包括有刷直流电机速度闭环设计及实物调试、温箱温度控制系统设计及实物调试、水箱液位控制