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本书是面向数字芯片设计与验证的入门书籍，是微电子相关专业的基础课程。 本书以理论基础为核心，以参考实例为主线，帮助读者迅速建立数字芯片设计和验证的概念和设计基础，包括两篇：数字电路及Verilog篇讲解数字逻辑电路基础，硬件描述语言Verilog的基础语法，对应的实例分析，以及组合逻辑电路和时序逻辑电路的设计和验证的参考实例；SystemVerilog篇讲解包括兼顾设计和验证的语言SystemVerilog的基础语法，对应的实例分析，以及由简单到相对复杂的运算器的设计和验证的参考实例。 本

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本书全面介绍了统计机器学习的主要算法，内容涉及多元线性回归、对数线性回归、逻辑斯蒂回归、岭回归、Lasso回归、判别分析和聚类分析等传统方法，也涉及支持向量机、深度神经网络以及集成学习等比较热门的算法，并给出相应算法的R语言实现。本书还给出了向量和矩阵函数求导以及拉格朗日对偶等数学基础，便于读者理解相关算法推导。 本书可以作为统计机器学习等相关专业的教材和参考书，也可供从事相关领域研究的人员参考。