动手学图机器学习 识别关系是机器学习的基础。通过识别和分析数据中的关系，以图为核心的算法(如K-邻近或PageRank)显著提高了机器学习应用的效率。基于图的机器学习技术以全新方式为社交网络、欺诈检测、自然语言处理和推荐系统等领域的机器学习提供了强有力的支持。 《动手学图机器学习》是行业类的权威书籍，旨在倾授如何利用面向图的机器学习算法和工具，充分挖掘结构化和非结构化数据集中的自然关系，读者可以从中吸收图架构和图设计实践的精髓，并学会从容避开常见的陷阱。作者Alessandro Negro通过真实的应用示例，将GraphML(一种图建模语言)概念与实际任务完美联系起来，使读者能够更好地理解图技术在机器学习中的价值，并熟练应用该技术。 ● 大数据平台中的图 ● 推荐、自然语言处理、欺诈检测 ● 图算法 ● 与Neo4j图数据库协作
电动机的数字控制是电动机控制的发展趋势，为电动机控制而专门设计的DSP已逐渐地成为实现电动机全数字实时控制的最有力的工具。本书以TI公司的DSP为例，详尽、系统地介绍了直流电动机、交流异步电动机、交流永磁同步电动机、步进电动机、无刷直流电动机和开关磁阻电动机这些常用电动机的控制原理，并介绍了利用DSP对电动机进行控制的方法。结合每一种控制原理和方法的介绍，本书都给出了具体的编程例子，并给出了非常详细的程序注释，使读者一看就懂，一学就会。与第1版相比，增加了定点DSP数据Q格式表示法和交流异步电动机无速度传感器控制技术。 本书适合于对电动机的DSP控制感兴趣的初学者使用，可作为从事电动机控制和电气传动研究的工程技术人员、高校教师、研究生和本科生自学用书。
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