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MATLAB與機器學習/智能系統與技術叢書

  • 作者：(美)邁克爾·帕拉斯澤克//斯蒂芬妮·托馬斯|譯者:李三平//陳建平
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111589846
  • 出版日期：2018/02/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：288
人民幣：RMB 79 元      售價：元
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內容大鋼
    邁克爾·帕拉斯澤克、斯蒂芬妮·托馬斯著的《MATLAB與機器學習》以通用的機器學習演算法為主線，以MATLAB為主要的編程語言，對目前火熱的機器學習技術進行介紹。本書從人工智慧、自動控制的基礎知識開始講述，逐步介紹機器學習在工程中的應用，並闡述機器學習的主要概念、演算法和應用實例。針對一些重要應用案例，本書提供了完整的MATLAB機器學習解決方案，並包括所有應用實例的全部源代碼，例如人臉識別、汽車自動駕駛和數據分類。本書是一本涵蓋機器學習和MATLAB應用實例的綜合指南，適合作為相關專業技術人員和本科生的參考書。
作者介紹
(美)邁克爾·帕拉斯澤克//斯蒂芬妮·托馬斯|譯者:李三平//陳建平
目錄
推薦序
譯者序
作者簡介
技術審校者簡介
前言
第一部分  機器學習概論
  第1章  機器學習概述
    1.1  引言
    1.2  機器學習基礎
      1.2.1  數據
      1.2.2  模型
      1.2.3  訓練
    1.3  學習機
    1.4  機器學習分類
    1.5  自主學習方法
      1.5.1  回歸
      1.5.2  神經網路
      1.5.3  支持向量機
      1.5.4  決策樹
      1.5.5  專家系統
    參考文獻
  第2章  自主學習的歷史
    2.1  引言
    2.2  人工智慧
    2.3  學習控制
    2.4  機器學習
    2.5  未來
    參考文獻
  第3章  機器學習軟體
    3.1  自主學習軟體
    3.2  商業化MATLAB軟體
      3.2.1  MathWorks公司產品
      3.2.2  普林斯頓衛星系統產品
    3.3  MATLAB開源資源
      3.3.1  深度學習工具箱
      3.3.2  深度神經網路
      3.3.3  MatConvNet
    3.4  機器學習工具
      3.4.1  R語言
      3.4.2  scikit-learn
      3.4.3  LIBSVM
    3.5  優化工具
      3.5.1  LOQO
      3.5.2  SNOPT
      3.5.3  GLPK
      3.5.4  CVX
      3.5.5  SeDuMi
      3.5.6  YALMIP
    參考文獻
第二部分  機器學習的MATLAB實現

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