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本书共12章，内容涵盖基础理论、算法、模型评估、编程实践等多个方面，可分为以下3个部分。第1部分(包括第1、2章)：介绍了机器学习的背景与基础知识：第2部分（包括第3-8章)：讨论了儿种常用的传统机器学习算法，包括回归算法、决策树算法、支持向量机算法、贝叶斯算法、集成学习算法、聚类算法，还介绍了这些算法的应用：第3部分

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本书共6章，从通信电子战的产生背景、历史沿革、作用地位、鲜活战例、内涵机理，以及发展的新阶段、新领域、新趋势等方面进行了阐述。

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本书通过分析数据安全的基本概念、核心要素、生命周期安全等基础知识，帮助读者建立起对数据安全的全面认知；同时，结合国内外数据安全管理的实践经验与最新成果，介绍了一系列行之有效的数据安全政策标准和技术手段，旨在探讨数据安全领域的核心问题，从基础理论、政策法规、技术实践到未来趋势，为读者呈现一幅数据安全技术和管理的全景图，为

本书共9章。其中，第1章概括性介绍网络安全与事件处置；第2章介绍网络安全事件分类与分级；第3章介绍网络安全事件处置流程和方法；第4章介绍事件处置的组织保障；第5章介绍事件处置关键技术；第6章介绍追踪溯源技术；第7章介绍溯源分析的组织与方法；第8章介绍常见安全事件响应处置及溯源方法；第9章介绍基于大数据的溯源分析。