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電子電信技術 電腦技術 自動化基礎理論
 
 
 
 
機器學習•深度學習與強化學習
 作  者: 林強
 出版單位: 知識產權
 出版日期: 2019.05
 進貨日期: 2020/4/17
 ISBN: 9787513062534
 開  本: 16 開    
 定  價: 443
 售  價: 354
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內容簡介:

本書從數學優化的角度對目前人工智能的代表技術機器學習進行分析,解決了目前這一領域偏向應用,數學理論較弱的問題,從原理、數學解析兩個方面對特徵提取、分類、聚類、神經網絡等進行了全面系統的剖析。解決了目前人工智能領域偏向應用,數學理論較弱的問題,從原理解析、數學解析兩個方面對機器學習進行剖析。


作者簡介:

林強,北京信息科技大學教師,副研究員。在人工智能領域有著多年的實踐和教學經驗,以*一作者身份發表科研論文15篇,其中SCI1篇,EI9篇,ISTP2篇;以*一發明人身份申請國內外專利15項;其中13項已獲得授權,包括中國專利7項,美國專利4項,歐洲專利2項.


圖書目錄:

第一章 數據、數學與機器學習001

1.1 概述 / 003

1.2 數學與機器學習 / 005

1.3 數據與機器學習 / 008

1.4 深度學習與強化學習 / 014

1.5 本章小結 / 019

第二章 分類與回歸021

2.1 常用的分類方法 / 024

2.2 分類的數學解釋 / 032

2.3 回歸分析 / 038

2.4 回歸分析的數學解釋 / 041

2.5 本章小結 / 046

第三章 特徵選取047

3.1 數據預處理的步驟 / 050

3.2 數據預處理與特徵提取 / 057

3.3 主成分分析 / 059

3.4 因子分析 / 063

3.5 特徵提取問題的數學解析 / 067

3.6 本章小結 / 072

第四章 聚 類075

4.1 基本概念 / 078

4.2 聚類的過程 / 082

4.3 分析方法 / 083

4.4 基於K-means算法的聚類規則 / 088

4.5 聚類問題的數學解釋 / 091

4.6 本章小結 / 094

第五章 深度學習097

5.1 概述 / 099

5.2 神經網絡模型 / 101

5.3 神經網絡學習方法 / 103

5.4 神經網絡的數學解釋 / 106

5.5 本章小結 / 111

第六章 強化學習113

6.1 樸素貝葉斯 / 115

6.2 貝葉斯信念網 / 118

6.3 動態貝葉斯網絡 / 120

6.4 一般時序模型 / 121

6.5 馬爾可夫模型 / 131

6.6 本章小結 / 138

第七章 計算流與自組織141

7.1 信息流與計算流的結合 / 143

7.2 學習中的自組織行為 / 144

7.3 神經動力學與自組織 / 153

參考文獻157卷


章節試讀:

人類對世界的認識是理論來源於實踐又服務於實踐的過程。作為對人類認知行為的近似,機器學習、深度學習和強化學習的過程也是認知來源於世界又服務於世界的過程。當離開人類的參與,這一行為完全由計算機自主實現時,這一過程表現為建立在機器學習、深度學習、強化學習(為表達方便,除非特別指出,採用機器學習代表三種學習形式,下同)基礎之上的自組織過程。

交換是經濟社會中一種常見的基本的經濟形式。現代交換經濟中,物理世界的產品流通過與信息流結合,將現實世界映射到數字的世界。機器學習又將這個數字的世界映射到有限維或無限維的空間中,局部的或整體的空間中,呈現出結構與結構之間的關係。

人類最重要的兩個智能行為是學習和解決問題的能力。機器學習是讓計算機模擬和實現人類的學習,以獲取解決問題的知識。專家系統是基於經驗的學習,也是機器學習的初級方式。專家系統利用專家的知識來解決實際問題,解決問題的能力達到了專家水平。但是專家系統在發展過程中遇到了不少的困難。一方面,從專家那裡獲取知識是一項既費時又費力的困難工作。專家能在實際中有效地解決問題,但要專家整理出自己的知識和經驗,他往往無從下手。這為知識獲取帶來了困難,形成了知識獲取的“瓶頸”現象。另一方面,基於經驗的學習雖然在解決問題上具有一定功效,但是卻難以反映問題以及解決方法的本質特徵。機器學習是基於數據或樣本的學習,為解決知識獲取的問題提供了有效的途徑。它使得計算機可以從大量實例中自動歸納,產生描述和抽象這些實例的一般規則知識,從而在反覆學習中不斷逼近問題以及解決方案的本質。

機器學習被列為人工智能的核心技術,它以知識處理為主體,利用知識進行推理,完成人類定性分析的部分智能行為。人工智能技術融入決策支持系統後,使決策支持系統在模型技術和數據處理技術的基礎上,增加了知識推理技術,使決策支持系統的定量分析和AI的定性分析結合起來,從而提高輔助決策和支持決策的能力。

 
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