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書中机器学习 (特别是在分类)中一个令人惊讶的常见问题,出现于每个类别的观测样本不成比例的数据集中。普通的准确率不再能够可靠地度量性能,这使得模型训练变得更加困难。不平衡类别使得“准确率”失去意义。

本書通過在數控平臺上設計的一系列的Simulink 與Arduino實驗，把機電一體化及數位控制的理論應用於真實環境下的系統設計、測試和驗證。有助於更深入地理解工程理論，獲得第一手與實際硬體打交道的經驗。熟悉在機電一體化和數位控制系統中常用的感測器件和控制演算法，如陀螺儀、加速度計、磁力計等，瞭解它

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