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MATLAB與機器學習應用(高等學校電腦專業系列教材)

  • 作者：編者:史明仁//何援軍|責編:龍啟銘//薛陽
  • 出版社：清華大學
  • ISBN：9787302628804
  • 出版日期：2023/07/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：232
人民幣：RMB 49 元      售價：元
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內容大鋼
    本書是寫給沒有學過任何電腦語言的讀者的，例如大學生。本書主要講授MATLAB的基本知識，從如何打開MATLAB的指令窗口，輸入最簡單的指令開始，利用MATLAB提供的互動式環境，用簡明的實例向讀者示範如何調用MATLAB的內部函數實現數值計算、符號運算和平面曲線、空間曲線與曲面圖等圖形輸出，以及機器學習和線性代數與微積分的應用。本書的應用篇介紹了MATLAB在機器學習中的應用，討論了如何應用線性代數與函數求極值的基礎知識以及MATLAB的內置函數來編程實現常用的機器學習演算法，例如，（廣義）線性最小二乘法與梯度下降法、線性支持向量機等，也講解與用到了各種控製程序流程的語句，這可以幫助讀者編製出更複雜的演算法。書中所設計的範例全部在MATLAB 2020a中運行過，「輸出結果」中的數字和顯示的圖形均為運行結果。
    本書採用圖學思維方式、二維表述形式，運用典型範例，簡單明了、易於理解，可幫助讀者更快、更直觀地理解和運用MATLAB工作平台，為讀者的科學論文、研究報告提供計算和圖形支持。
作者介紹
編者:史明仁//何援軍|責編:龍啟銘//薛陽
目錄
第1篇  基本篇
  第1章  導論
    1.1  MATLAB是什麼
    1.2  為什麼用MATLAB
    1.2.1  MATLAB的特點
    1.2.2  MATLAB的應用
    1.2.3  MATLAB與Python的比較
    1.3  使用MATLAB的準備工作
    1.3.1  MATLAB的啟動
    1.3.2  運行環境設定
    1.3.3  命令行窗口
    1.3.4  退出命令行窗口
    1.4  應用實例
    1.4.1  數字運算
    1.4.2  數據可視化運算
  第2章  基本操作
    2.1  變數賦值
    2.1.1  變數名
    2.1.2  結果的顯示
    2.1.3  指令窗口中的數值顯示格式
    2.1.4  顯示格式與運算精度的設置
    2.2  向量的輸入
    2.2.1  一般行向量的輸入
    2.2.2  等差數列的輸入與產生
    2.3  矩陣的輸入
    2.3.1  一般矩陣的輸入
    2.3.2  矩陣的大小和向量的長度
    2.3.3  一些特殊矩陣的輸入
    2.4  字元串的輸入
    2.5  若干操作指令
    習題
  第3章  數值計算
    3.1  基本運算
    3.1.1  基本運算的條件
    3.1.2  算術運算(符)
    3.1.3  點乘、點乘方與點除運算
    3.1.4  數值的字元表達和分數表達
    3.2  矩陣的一元運算
    3.2.1  矩陣的轉置
    3.2.2  數乘矩陣
    3.2.3  方陣的行列式
    3.2.4  方陣的逆
    3.2.5  與矩陣相關的其他數值
    3.3  向量的內積與外積
    3.3.1  向量的內積
    3.3.2  向量的外積
    3.4  內置函數與函數值計算
    3.4.1  兩個重要搜索指令
    3.4.2  取整的內置函數
    3.5  隨機數的產生

    3.5.1  一致分佈的隨機數
    3.5.2  正態分佈的隨機數
    3.6  創建和運行M文件
    3.6.1  創建函數子程序文件
    3.6.2  運行M文件
    3.6.3  創建調用函數的M文件與輸入數據
    習題
  第4章  分塊矩陣
    4.1  矩陣的分塊
    4.2  分塊矩陣的運算
    4.2.1  分塊矩陣的加法、數乘與轉置
    4.2.2  分塊矩陣的乘法
    4.3  矩陣的分塊表達式與子塊的抽取
    4.3.1  一般子塊的抽取
    4.3.2  行或(與)列序號連續的子塊的抽取
    4.3.3  一行或一列的抽取
    4.3.4  分塊矩陣的形成
    4.3.5  刪去矩陣的某些行或列
    4.4  應用分塊行向量的一種輸出方法
    4.5  求和式的內積與矩陣表達
    4.5.1  一重求和式
    4.5.2  矩陣的按行按列分塊
    4.5.3  二重求和式
    習題
  第5章  數據可視化
    5.1  二維作圖
    5.1.1  用內置函數plot作圖
    5.1.2  輔助作圖的內置函數與參數
    5.1.3  用矩陣作為plot的參數作圖
    5.2  三維作圖
    5.2.1  空間曲線作圖
    5.2.2  曲面作圖
    5.2.3  用矩陣作為plot3的參數
    5.3  幾種三維作圖內置函數
    5.3.1  曲面簡易繪製函數ezmesh
    5.3.2  圓柱面與橢圓柱面的作圖
    5.3.3  單位球面與橢球面的作圖
    習題
  第6章  符號數學
    6.1  符號常量
    6.1.1  符號常量的創建
    6.1.2  符號常量與數值常量的區別
    6.2  符號變數與符號表達式
    6.2.1  符號變數的創建
    6.2.2  符號表達式
    6.3  符號矩陣
    6.3.1  符號矩陣的創建
    6.3.2  符號矩陣的分塊
    6.4  符號算術運算
    6.4.1  按某變數的冪次降冪排列且合併同類項

    6.4.2  乘積展開
    6.4.3  因式分解
    6.4.4  化簡
    6.4.5  通分
    6.5  符號微分
    6.5.1  符號極限
    6.5.2  符號微分
    6.6  符號積分
    習題
  第7章  控制結構
    7.1  if語句
    7.1.1  if條件語句的一般結構
    7.1.2  邏輯表達式
    7.1.3  邏輯運算符
    7.2  循環語句
    7.2.1  for循環語句
    7.2.2  while循環語句
    7.2.3  switch—case語句
    習題
第2篇  機器學習應用篇
  第8章  線性回歸與梯度下降法
    8.1  回歸與分類
    8.1.1  回歸問題
    8.1.2  分類問題
    8.2  線性回歸
    8.2.1  數學符號與術語
    8.2.2  線性回歸模型
    8.3  線性最小二乘法
    8.3.1  矛盾方程組的「解」
    8.3.2  線性最小二乘法
    8.4  廣義逆矩陣解
    8.4.1  矩陣的廣義逆
    8.4.2  最小二乘問題的廣義逆解
    8.4.3  預報值與誤差
    8.5  兩個廣義線性回歸模型：Logistic與Probit
    8.5.1  廣義線性模型與鏈接函數
    8.5.2  Logistic模型
    8.5.3  Probit模型
    8.6  梯度下降法
    8.6.1  梯度的定義及其性質
    8.6.2  最速下降法
    8.6.3  梯度下降法的缺點與改進設想
    8.7  數據線性化
    習題
  第9章  線性支持向量機
    9.1  什麼是支持向量機
    9.2  分類支持向量機
    9.2.1  簡化的心臟病診斷問題
    9.2.2  分類模型與內置函數sign
    9.2.3  線性可分問題與凸殼

    9.2.4  平分最近點分類法
    9.2.5  最大間隔分類法
    9.2.6  關於名詞「支持向量機」
    9.3  支持向量回歸機
    9.3.1  ε帶與硬ε帶超平面
    9.3.2  硬ε帶超平面和線性分划
    9.3.3  構造硬ε帶超平面的平分最近點回歸法
    9.3.4  構造硬ε帶超平面的最大間隔回歸法
    習題
  第10章  線性支持向量機的推廣
    10.1  近似線性可分問題
    10.1.1  推廣的平分最近點分類法(縮小凸殼)
    10.1.2  推廣的最大問隔分類法
    10.2  推廣的線性支持向量回歸機
    10.2.1  黃金分割法
    10.2.2  推廣的構造硬ε帶超平面的平分最近點回歸法
    10.2.3  推廣的構造硬ε帶超平面的最大間隔回歸法
    10.3  從線性分劃到二次分划
    10.3.1  中心在原點的橢圓分划
    10.3.2  一般二次曲線分划
    習題
第3篇  線性代數與微積分應用篇
  第11章  攻克線性代數的難點
    11.1  矩陣的初等變換
    11.1.1  把任一矩陣轉換為簡約的行階梯形矩陣
    11.1.2  行初等變換
    11.2  齊次線性方程組的基礎解
    11.3  符號數學在線性代數中的應用
    11.3.1  符號矩陣的一元運算
    11.3.2  確定齊次線性方程組有非零解的參數值
    11.3.3  求齊次線性代數方程組的基礎解
    11.3.4  求解符號線性方程組
    11.4  解非線性方程組
    習題
  第12章  攻克微積分的難點
    12.1  洛必達法則
    12.1.1  應用洛必達法則的極限類型與步驟
    12.1.2  應用洛必達法則求極限
    12.2  有理分式化為最簡分式之和
    12.3  函數的極值
    12.3.1  單變數函數的極值
    12.3.2  多元函數的極值
    12.4  二重積分改變積分順序
    習題
  參考文獻

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