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MATLAB機器學習(人工智慧工程實踐原書第2版)/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|責編:馮秀泳|譯者:陳建平
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111646778
  • 出版日期：2020/03/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：301
人民幣：RMB 89 元      售價：元
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內容大鋼
    本書是關於在MATLAB中使用實例進行機器學習的綜合指南。書中概述了人工智慧與自動控制的歷史；回顧了用於機器學習的商用軟體包，並展示了它們如何應用於該領域；接著展示了如何使用MATLAB來解決機器學習問題，以及如何利用MATLAB圖形技術來增強程序員對機器學習結果的理解。
    本書隨書提供了機器學習中若干重要問題的MATLAB完整解決方案，包括飛行控制、人臉識別、自動駕駛。書中所有的示例和應用程序都提供了完整的源代碼。
    機器學習包含大量的數學概念與理論解釋。書中以清晰簡潔的方式介紹了其中每個領域的數學知識，即使是不經常接觸數學理論的讀者也可以輕鬆理解。工程領域的讀者會看到這些數學知識與他們已經了解的領域技術之間的密切聯繫，並將學習到新的技術。
作者介紹
(美)邁克爾·帕拉斯澤克//斯蒂芬妮·托馬斯|責編:馮秀泳|譯者:陳建平
目錄
序
譯者序
前言
作者簡介
第1章 機器學習概述
  1.1  引言
  1.2  機器學習基礎
  1.3  學習機
  1.4  機器學習分類體系
  1.5  控制
  1.6  自主學習方法
  1.7  人工智慧
  1.8  小結
第2章 用於機器學習的MATLAB數據類型
  2.1  MATLAB數據類型概述
  2.2  使用參數初始化數據結構
  2.3  在圖像datastore上執行mapreduce
  2.4  從文件中創建表格
  2.5  處理表格數據
  2.6  使用MATLAB字元串
  2.7  小結
第3章 MATLAB作圖
  3.1  二維線圖
  3.2  通用二維作圖
  3.3  定製二維圖表
  3.4  三維盒子
  3.5  用紋理繪製三維對象
  3.6  通用三維作圖
  3.7  構建圖形用戶界面
  3.8  柱狀圖動畫
  3.9  畫一個機器人
  3.10  小結
第4章 卡爾曼濾波
  4.1  用線性卡爾曼濾波器實現的狀態估計器
  4.2  使用擴展卡爾曼濾波器進行狀態估計
  4.3  使用無跡卡爾曼濾波器進行狀態估計
  4.4  使用無跡卡爾曼濾波器進行參數估計
  4.5  小結
第5章 自適應控制
  5.1  自調諧：振蕩器建模
  5.2  自調諧：調校振蕩器
  5.3  模型參考自適應控制的實現
  5.4  創建方波輸入
  5.5  轉子的MRAC演示
  5.6  輪船駕駛：實現輪船駕駛控制的增益調度
  5.7  航天器的指向
  5.8  小結
第6章 模糊邏輯
  6.1  構建模糊邏輯
  6.2  模糊邏輯的實現

  6.3  演示模糊邏輯
  6.4  小結
第7章 用決策樹進行數據分類
  7.1  生成測試數據
  7.2  繪製決策樹
  7.3  決策樹的演算法實現
  7.4  創建決策樹
  7.5  手工創建決策樹
  7.6  訓練和測試決策樹
  7.7  小結
第8章 神經網路入門
  8.1  日光檢測器
  8.2  單擺建模
  8.3  單神經元角度估計器
  8.4  為單擺設計神經網路
  8.5  小結
第9章 基於神經網路的數字分類
  9.1  生成帶雜訊的測試圖像
  9.2  創建神經網路函數
  9.3  訓練單一輸出節點的神經網路
  9.4  測試神經網路
  9.5  訓練多輸出節點的神經網路
  9.6  小結
第10章 基於深度學習的模式識別
  10.1  為訓練神經網路在線獲取數據
  10.2  產生貓的訓練圖像集
  10.3  矩陣卷積
  10.4  卷積層
  10.5  池化層
  10.6  全連接層
  10.7  確定輸出概率
  10.8  測試神經網路
  10.9  識別數字
  10.10  識別圖像
  10.11  小結
第11章 用於飛機控制的神經網路
  11.1  縱向運動
  11.2  利用數值方法尋找平衡狀態
  11.3  飛機的數值模擬
  11.4  激活函數
  11.5  學習控制的神經網路
  11.6  枚舉數據集
  11.7  編寫sigma-pi神經網路函數
  11.8  實現PID控制器
  11.9  飛機俯仰角PID控制
  11.10  創建俯仰動力學的神經網路
  11.11  非線性模擬中的控制器演示
  11.12  小結
第12章 多重假設檢驗
  12.1  概覽

  12.2  理論
  12.3  追蹤撞球的卡爾曼濾波器
  12.4  追蹤撞球的MHT
  12.5  一維運動
  12.6  軌道關聯的一維運動
  12.7  小結
第13章 基於多重假設檢驗的自動駕駛
  13.1  汽車動力學
  13.2  汽車雷達建模
  13.3  汽車的自主車控制
  13.4  汽車動畫
  13.5  汽車模擬與卡爾曼濾波器
  13.6  汽車目標追蹤
  13.7  小結
第14章 基於案例的專家
  14.1  構建專家
  14.2  運行專家
  14.3  小結
附錄A 自主學習的歷史
附錄B 機器學習軟體
參考文獻
中英文術語對照表

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