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機器學習理論與應用(普通高等教育人工智慧系列教材)

  • 作者：編者:喬景慧|責編:余?//韓靜
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111704775
  • 出版日期：2022/06/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：254
人民幣：RMB 49.8 元      售價：元
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內容大鋼
    本書講述機器學習的基本理論與應用，使用OpenCV、Python與MATLAB實現涉及的各種機器學習演算法。通過理論學習和實踐應用，讀者能夠理解並掌握機器學習的原理和應用，拉近理論與實踐的距離。全書共分15章，主要內容包括：機器學習理論簡介、機器學習理論與應用數學基礎、機器學習編程基礎、基於OpenCV和Python的機器學習、極大似然估計、高斯混合模型的極大似然估計、非參數估計、軟測量、學習模型、半監督學習、聚類分析、異常值檢測、隨機配置網路、強化學習、機器人軌跡跟蹤學習控制。
    本書系統地講解了機器學習的原理、演算法和應用，內容全面、實例豐富、注重理論與實踐相結合，不僅適合作為高年級本科生和研究生的教材和參考書，也適合機器學習愛好者作為入門與提高的參考書。
作者介紹
編者:喬景慧|責編:余?//韓靜
目錄
前言
第1章  機器學習理論簡介
  1.1  機器學習簡介
  1.2  機器學習分類
  1.3  深度學習
  1.4  迭代學習控制研究現狀
第2章  機器學習理論與應用數學基礎
  2.1  概率分佈的性質
  2.2  大數定律
  2.3  中心極限定理
  2.4  偏度、峰度檢驗
  2.5  線性空間
  2.6  內積空間
  2.7  矩陣的因子分解
  2.8  稠密及其完備性
  2.9  向量范數
  2.10  矩陣范數
  2.11  矩陣擾動分析
  2.12  廣義逆矩陣
第3章  機器學習編程基礎
  3.1  Python安裝及環境搭建
  3.2  Python編譯器
  3.3  Python數據類型
  3.4  變數與常量
  3.5  運算符
  3.6  選擇與循環
  3.7  列表與元組
  3.8  Numpy數組
  3.9  字典
  3.10  函數
  3.11  面向對象的編程
  3.12  Python調用MATLAB程序
第4章  基於OpenCV和Python的機器學習
  4.1  Marr視覺計算理論
  4.2  圖像的表示和可視化
  4.3  閾值處理及圖像濾波
  4.4  基於OpenCV和Python的機器學習
第5章  極大似然估計
  5.1  統計估計基礎
  5.2  點估計
  5.3  區間估計
  5.4  基於高斯模型的極大似然估計
第6章  高斯混合模型的極大似然估計
  6.1  高斯混合模型
  6.2  高斯混合模型的參數極大似然估計
  6.3  隨機梯度演算法
  6.4  EM演算法
第7章  非參數估計
  7.1  直方圖方法
  7.2  問題描述

  7.3  核密度估計
  7.4  最近鄰密度估計
第8章  軟測量
  8.1  生產過程數據預處理
  8.2  遞歸限定記憶主元分析（RFMPCA）
  8.3  最小二乘支持向量機原理
  8.4  軟測量模型的應用
第9章  學習模型
  9.1  線性參數模型
  9.2  核模型
  9.3  層次模型
第10章  半監督學習
  10.1  流形正則化
  10.2  協變數移位的適應
  10.3  類別平衡變化下的適應
第11章  聚類分析
  11.1  K-Means聚類
  11.2  FCM聚類
  11.3  SCM聚類
第12章  異常值檢測
  12.1  密度估計和局部異常因子
  12.2  支持向量數據描述
  12.3  基於正常值的異常檢測
  12.4  基於KL散度密度比的異常值檢測工業應用
第13章  隨機配置網路
  13.1  隨機配置網路基礎
  13.2  魯棒隨機配置網路原理
  13.3  魯棒隨機配置網路應用
第14章  強化學習
  14.1  Q學習
  14.2  非確定性回報和動作
  14.3  時間差分演算法
  14.4  改進Elman網路
  14.5  基於改進Elman網路的Q學習控制應用
第15章  機器人軌跡跟蹤學習控制
  15.1  迭代學習控制方法介紹
  15.2  迭代學習控制基本原理
  15.3  迭代學習控制演算法
  15.4  迭代學習控制主要學習方法
  15.5  迭代學習控制的關鍵技術
  15.6  任意初始狀態下的迭代學習控制
  15.7  移動機器人軌跡跟蹤迭代學習控制
參考文獻

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