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機器學習演算法與案例實戰(普通高等教育一流本科專業建設系列教材)

  • 作者：編者:曲宗峰|責編:孫露露//王會明
  • 出版社：科學
  • ISBN：9787030771476
  • 出版日期：2024/04/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：217
人民幣：RMB 56 元      售價：元
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內容大鋼
    本書分為基礎篇和實踐篇，以人工智慧與機器學習、機器學習的數學基礎、傳統機器學習演算法和深度學習演算法為理論基礎，以文字識別、泰坦尼克號沉船倖存者預測、文本分類、視覺抄表系統和家電語音交互測試系統五個實際案例為實踐對象，採用理論與實踐相結合的方法介紹機器學習演算法。其中，實踐篇的案例實戰部分以總體設計、運行環境、模塊實現和測試結果方式進行內容組織。
    本書語言簡潔，深入淺出，通俗易懂，可作為高等院校人工智慧、智能科學與技術、數據科學與大數據技術等專業本科生的學習教材，也可作為人工智慧愛好者的參考用書，還可作為從事智能應用創新開發專業人員的技術參考書。
作者介紹
編者:曲宗峰|責編:孫露露//王會明
    曲宗峰     教授級高級工程師，天津大學電子信息專業博士(在讀)。現任中國家用電器研究院副院長，國家智能家居質量檢驗檢測中心主任，全國家用電器標準化技術委員會清潔器具分技術委員會(SAC／TC46／SC2)主任委員，全國能源基礎與管理標準化技術委員會節能檢測分技術委員會(SAC／TC20／SC9)副主任委員，全國家用電器標準化技術委員會(SAC／TC46)委員，中國標準化協會電器電子分會會長等。曾獲得中國輕工業聯合會科技進步獎等省部級獎21項，其中一等獎9項；牽頭省部級課題10余項，在核心期刊發表論文20余篇。
目錄
基礎篇
  第1章  人工智慧與機器學習
    1.1  人工智慧發展歷史
    1.2  機器學習概述
    1.3  深度學習概述
    1.4  人工智慧發展前景
  第2章  機器學習的數學基礎
    2.1  線性代數
      2.1.1  向量與操作
      2.1.2  逆矩陣
      2.1.3  范數
      2.1.4  特徵分解
      2.1.5  奇異值分解
      2.1.6  Moore-Penrose偽逆
      2.1.7  跡運算
    2.2  概率
      2.2.1  概率概念
      2.2.2  概率特徵
    2.3  資訊理論
    2.4  數值計算
  第3章  傳統機器學習演算法
    3.1  機器學習的任務
    3.2  性能度量
      3.2.1  基本方法
      3.2.2  擴展方法
    3.3  線性回歸
    3.4  邏輯回歸
    3.5  人工神經網路
    3.6  決策樹
      3.6.1  生成決策樹的演算法
      3.6.2  決策樹的剪枝演算法
      3.6.3  CART模型
      3.6.4  CART剪枝
    3.7  貝葉斯分類
      3.7.1  貝葉斯決策論與極大似然估計
      3.7.2  貝葉斯分類器
      3.7.3  貝葉斯網
    3.8  支持向量機
      3.8.1  線性可分支持向量機
      3.8.2  線性支持向量機
      3.8.3  非線性支持向量機
      3.8.4  支持向量機在實際應用中的優缺點
    3.9  集成學習
      3.9.1  Boosting演算法
      3.9.2  Bagging演算法
      3.9.3  隨機森林演算法
    3.10  構建機器學習演算法
  第4章  深度學習演算法
    4.1  深度學習的挑戰
    4.2  機器學習的應用

      4.2.1  大規模深度學習
      4.2.2  電腦視覺
      4.2.3  語音識別
      4.2.4  自然語言處理
      4.2.5  其他應用
    4.3  深度前饋網路
      4.3.1  基本概念
      4.3.2  發展歷史
      4.3.3  異或函數學習實例
      4.3.4  基於梯度的學習
      4.3.5  隱藏單元
      4.3.6  架構設計
    4.4  實踐方法
      4.4.1  性能度量
      4.4.2  默認的基準模型
      4.4.3  決定是否收集更多數據
      4.4.4  選擇超參數
      4.4.5  調試策略
實踐篇
  第5章  文字識別案例
    5.1  總體設計
    5.2  運行環境
    5.3  模塊實現
      5.3.1  常量定義
      5.3.2  圖片數據生成
      5.3.3  標籤向量化（稀疏矩陣）
      5.3.4  讀取數據
      5.3.5  構建網路
      5.3.6  能力封裝
    5.4  測試結果
  第6章  泰坦尼克號沉船倖存者預測案例
    6.1  總體設計
    6.2  運行環境
    6.3  模塊實現
      6.3.1  數據準備
      6.3.2  數據預處理
      6.3.3  變數轉換
      6.3.4  特徵工程
      6.3.5  模型訓練
    6.4  測試結果
      6.4.1  繪製學習曲線
      6.4.2  訓練準確率
  第7章  文本分類案例
    7.1  總體設計
    7.2  運行環境
    7.3  模塊實現
      7.3.1  數據準備
      7.3.2  數據預處理
      7.3.3  詞雲分析
    7.4  測試結果

      7.4.1  採用神經網路實現語料預測
      7.4.2  採用貝葉斯和神經網路實現語料預測
  第8章  視覺抄表系統案例
    8.1  總體設計
      8.1.1  硬體設計
      8.1.2  軟體設計
    8.2  運行環境
    8.3  模塊實現
      8.3.1  圖像採集
      8.3.2  數據集構建
      8.3.3  模型訓練
      8.3.4  結果判定
    8.4  測試結果
  第9章  家電語音交互測試系統案例
    9.1  總體設計
      9.1.1  硬體設計
      9.1.2  軟體設計
    9.2  運行環境
      9.2.1  硬體環境
      9.2.2  軟體環境
    9.3  模塊實現
      9.3.1  語音識別
      9.3.2  圖像識別
    9.4  測試結果
參考文獻

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