幫助中心 | 我的帳號 | 關於我們
進階搜尋
car

同類熱銷排行榜

最近瀏覽的商品

人工智慧應用的數學基礎(人工智慧微課版面向新工科專業建設電腦系列教材)

  • 作者：編者:劉帥//付維娜//代建華|責編:白立軍//戰曉雷|總主編:張堯學
  • 出版社：清華大學
  • ISBN：9787302660347
  • 出版日期：2024/05/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：315
人民幣：RMB 69 元      售價：元
放入購物車
加入收藏夾
內容大鋼
    本書介紹與人工智慧關係緊密的數學知識模塊，以使讀者更好地掌握數學方法在人工智慧領域的應用。本書整合了隨機過程、矩陣論和運籌學中相關的數學基礎，共12章，分為3部分。第1部分為隨機過程，包括第1?3章，主要介紹概率論預備知識、隨機過程的概念和基本類型、馬爾可夫鏈。第2部分為矩陣論，包括第4?8章，主要介紹矩陣論預備知識、線性空間與線性變換、范數理論及其應用、矩陣分解和特徵值的估計。第3部分為運籌學，包括第9?12章，主要介紹運籌學思想與運籌學建模、數學規劃、最優化問題和多目標決策。
    本書面向高校電腦和人工智慧等相關專業的學生，可以作為高年級本科生、低年級研究生的專業必修課或選修課的教材，也可以作為人工智慧領域從業者的參考書。
作者介紹
編者:劉帥//付維娜//代建華|責編:白立軍//戰曉雷|總主編:張堯學
    劉帥，博士，教授，，博士生導師，湖南師範大學教育信息化與智能化交叉研究團隊負責人，中國電腦學會傑出會員，湖南省人工智慧學會教育工作委員會副主任委員，主持或參與國家自然科學基金、國家社會科學基金等項目多項，在國內外重要期刊發表論文100余篇，目前從事人工智慧領域內模式識別與電腦視覺、智能教育技術等方面的研究。
目錄
第1部分  隨機過程
  第1章  概率論預備知識
    1.1  基礎知識回顧
      1.1.1  基本概念
      1.1.2  隨機事件
      1.1.3  古典概型
      1.1.4  條件概率
      1.1.5  乘法公式
      1.1.6  全概率公式與貝葉斯公式
      1.1.7  事件的相互獨立性
    1.2  隨機變數及其分佈
      1.2.1  一維隨機變數及其分佈
      1.2.2  多維隨機變數及其分佈
    1.3  隨機變數的數字特徵
      1.3.1  隨機變數的數學期望
      1.3.2  隨機變數函數的數學期望
      1.3.3  隨機變數的方差
      1.3.4  重要概率分佈的方差
      1.3.5  協方差和相關係數
    1.4  數據分佈特徵
      1.4.1  集中趨勢的測度
      1.4.2  離散程度的測度
      1.4.3  分佈形狀的測度
    1.5  統計數據的整理與顯示
    1.6  相關與回歸分析
      1.6.1  變數相關的概念
      1.6.2  相關係數及其計算
      1.6.3  回歸模型與回歸方程
      1.6.4  參數β0和β1的最小二乘估計
    1.7  大數定理與中心極限定理
      1.7.1  大數定理
      1.7.2  中心極限定理
    1.8  參數估計
      1.8.1  點估計
      1.8.2  區間估計
      1.8.3  估計量的評選標準
      1.8.4  正態總體均值與方差的區間估計
      1.8.5  兩個正態總體均值差的區間估計
      1.8.6  兩個正態總體方差比的區間估計
    1.9  假設檢驗
      1.9.1  假設檢驗簡介
      1.9.2  雙側檢驗和單側檢驗
      1.9.3  一個正態總體的參數檢驗
      1.9.4  兩個正態總體的參數檢驗
      1.9.5  兩個相關（配對或匹配）樣本的差值檢驗
      1.9.6  兩個總體比例之差的檢驗
      1.9.7  假設檢驗中的其他問題
      1.9.8  施行特徵函數
      1.9.9  分佈擬合檢驗
      1.9.10  秩與假設檢驗問題的P值法

    1.10  小結
    1.11  習題
  第2章  隨機過程的概念和基本類型
    2.1  隨機過程的基本概念
    2.2  隨機過程中隨機變數的分佈和數字特徵
      2.2.1  隨機過程的數字特徵
      2.2.2  兩個隨機過程的獨立性
      2.2.3  復隨機過程
    2.3  隨機過程的主要類型
      2.3.1  二階矩過程
      2.3.2  正交增量過程
      2.3.3  平穩獨立增量過程
      2.3.4  高斯過程
      2.3.5  維納過程
      2.3.6  泊松過程
      2.3.7  馬爾可夫過程
      2.3.8  鞅過程
    2.4  小結
    2.5  習題
  第3章  馬爾可夫鏈
    3.1  基本概念
    3.2  C-K方程
      3.2.1  n步轉移概率
      3.2.2  矩陣的四則運算
    3.3  馬爾可夫鏈的狀態分類
      3.3.1  互達性和周期性
      3.3.2  常返與瞬過
    3.4  極限定理及平穩分佈
      3.4.1  極限定理
      3.4.2  平穩分佈與極限分佈
    3.5  隱馬爾可夫過程
    3.6  馬爾可夫鏈的應用
      3.6.1  群體消失模型
      3.6.2  人口結構變化的馬爾可夫鏈模型
      3.6.3  數據壓縮與熵
    3.7  小結
    3.8  習題
第2部分  矩陣論
  第4章  矩陣論預備知識
    4.1  矩陣的概念
      4.1.1  矩陣的定義
      4.1.2  幾種特殊的矩陣
      4.1.3  矩陣與線性變換
    4.2  矩陣的運算及初等變換
      4.2.1  矩陣的概念
      4.2.2  矩陣的四則運算
      4.2.3  矩陣的轉置
      4.2.4  矩陣初等變換的概念
    4.3  線性方程組的求解及性質
      4.3.1  向量組的定義

      4.3.2  向量組的線性相關性的判定
      4.3.3  齊次線性方程組的求解及解的結構
      4.3.4  非齊次線性方程組的求解及解的結構
    4.4  方陣的特徵值與特徵向量
      4.4.1  特徵值與特徵向量的概念與計算
      4.4.2  方陣特徵值與特徵向量的性質
    4.5  相似方陣
      4.5.1  相似方陣相似變換與相似變換方陣
      4.5.2  方陣的對角化
    4.6  向量空間
      4.6.1  向量空間子空間及不變子空間的定義
      4.6.2  向量空間基與坐標的概念
      4.6.3  基變換與坐標變換
      4.6.4  解空間的定義
    4.7  小結
    4.8  習題
  第5章  線性空間與線性變換
    5.1  線性空間
      5.1.1  集合與映射
      5.1.2  線性空間及其性質
      5.1.3  基與坐標
    5.2  線性變換及其矩陣
      5.2.1  線性變換及相關概念
      5.2.2  線性變換的運算
      5.2.3  線性變換的矩陣表示
      5.2.4  線性變換的特徵值與特徵向量
      5.2.5  若爾當標準形
    5.3  歐幾里得空間與酉空間
      5.3.1  歐幾里得空間的定義
      5.3.2  元素正交性
      5.3.3  正交變換與正交矩陣
      5.3.4  對稱變換與對稱矩陣
      5.3.5  酉空間的介紹
    5.4  小結
    5.5  習題
  第6章  范數理論及其應用
    6.1  向量范數
      6.1.1  向量空間序列的收斂性
      6.1.2  線性空間的向量范數
      6.1.3  范數的等價性
    6.2  矩陣范數
      6.2.1  矩陣范數的定義
      6.2.2  矩陣范數與向量范數的相容性
      6.2.3  從屬范數
    6.3  范數的應用
    6.4  小結
    6.5  習題
  第7章  矩陣分解
    7.1  三角分解
    7.2  QR分解

    7.3  滿秩分解
    7.4  奇異值分解
    7.5  小結
    7.6  習題
  第8章  特徵值的估計
    8.1  特徵值相關概念介紹
      8.1.1  特徵值的上界
      8.1.2  特徵值的包含域
    8.2  廣義特徵值問題
      8.2.1  向量的B-正交與B-標準正交
      8.2.2  廣義特徵向量的正交性
    8.3  對稱矩陣特徵值的極性
      8.3.1  常義瑞利商
      8.3.2  廣義瑞利商
      8.3.3  矩陣奇異值的極性
    8.4  矩陣的直積及應用
      8.4.1  矩陣直積的基本性質
      8.4.2  線性矩陣方程的可解性
      8.4.3  線性矩陣方程的矩陣函數解法
    8.5  小結
    8.6  習題
第3部分  運籌學
  第9章  運籌學思想與運籌學建模
    9.1  運籌學簡介
      9.1.1  運籌學的思想與內涵
      9.1.2  運籌學的特點與應用原則
      9.1.3  運籌學解決問題的一般步驟
      9.1.4  運籌學的學科地位
      9.1.5  最優化模型的構造思路及評價
    9.2  基本概念
      9.2.1  向量和子空間投影定理
      9.2.2  多元函數及其偏導數
    9.3  小結
    9.4  習題
  第10章  數學規劃
    10.1  線性規劃
      10.1.1  線性規劃問題及其模型
      10.1.2  線性規劃的單純形法
      10.1.3  線性規劃的對偶問題
      10.1.4  靈敏度分析
    10.2  整數規劃
      10.2.1  整數規劃問題的提出與建模
      10.2.2  整數規劃問題解法概述
      10.2.3  分支定界法
      10.2.4  割平面法
      10.2.5  指派問題
    10.3  目標規劃
      10.3.1  目標規劃問題的提出與建模
      10.3.2  目標規劃的幾何意義及圖解法
      10.3.3  解目標規劃的單純形法

    10.4  小結
    10.5  習題
  第11章  最優化問題
    11.1  最優化搜索演算法的結構與一維搜索
      11.1.1  常用的搜索演算法結構
      11.1.2  一維搜索
    11.2  無約束最優化方法
      11.2.1  最優性條件
      11.2.2  最速下降法
      11.2.3  牛頓法及其修正
      11.2.4  共軛梯度法
      11.2.5  變尺度法
      11.2.6  直接演算法
    11.3  約束最優化方法
      11.3.1  K-T條件
      11.3.2  既約梯度法
      11.3.3  罰函數
    11.4  小結
    11.5  習題
  第12章  多目標決策
    12.1  層次分析法
      12.1.1  層次分析法的基本步驟
      12.1.2  求正互反矩陣的最大特徵值及相應的特徵向量的方法
      12.1.3  殘缺判斷與群組決策
      12.1.4  案例分析
    12.2  數據包絡分析
      12.2.1  DEA模型概述
      12.2.2  DEA模型的建立
      12.2.3  決策單元的DEA有效性
    12.3  小結
    12.4  習題

  • 商品搜索：
  • | 高級搜索
首頁│ 新手上路│ 客服中心│ 關於我們│ 聯絡我們│ Top↑│
Copyrightc 1999~2008 美商天龍國際圖書股份有限公司 臺灣分公司. All rights reserved.
營業地址:臺北市中正區重慶南路一段103號1F 105號1F-2F
讀者服務部電話：02-2381-2033 02-2381-1863　時間：週一-週五 10:00-17:00
　服務信箱：bookuu@69book.com 客戶、意見信箱:cs@69book.com
ICP證：浙B2-20060032