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深度學習
機器學習入門到實戰-MATLAB 實踐應用 版權信息
- ISBN：9787302495147
- 條形碼：9787302495147 ; 978-7-302-49514-7
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
機器學習入門到實戰-MATLAB 實踐應用 本書特色
本書主要介紹經典的機器學習算法的原理及改進，以及MATLAB的實例實現。本書內容分為三部分。*部分(第1章)是機器學習概念篇，介紹機器學習的相關概念，并且對機器學習的各類算法進行分類，以便讀者對機器學習的知識框架有一個整體的了解，從而在后續的學習中更容易接受機器學習涉及的各類算法。第二部分(第2章、第3章)是MATLAB機器學習基礎篇，介紹MATLAB的基本使用方法，以及MATLAB集成的機器學習工具箱。MATLAB易上手的特點讓使用者將更多的精力專注于算法開發與使用，而不是搭建算法實現開發平臺。第三部分(第4章~第19章)是機器學習算法與MATLAB實踐篇，對監督學習、無/非監督學習、強化學習三大類常用算法進行逐個講解，包括機器學習算法原理、算法優缺點、算法的實例解釋以及MATLAB的實踐應用。 本書適合以下讀者： 對人工智能、機器學習感興趣的讀者； 希望用機器學習完成設計的計算機或電子信息專業學生； 準備開設機器學習、深度學習實踐課的授課老師； 學習過C語言，且希望進一步提升編程水平的開發者； 剛從事機器學習、語音、機器視覺、智能機器人研發的算法工程師。
機器學習入門到實戰-MATLAB 實踐應用 內容簡介
《機器學習入門與實戰——MATLAB實踐應用》的編寫是作者在多年機器學習及工作經驗的基礎上，對大量的網絡資源、論文和相關書籍進行總結、整理、分析而來。全書共分為三部分，分別為機器學習概念篇、MATLAB機器學習基礎篇、機器學習算法與MATLAB實踐篇。
機器學習入門到實戰-MATLAB 實踐應用 目錄
目錄
**部分機器學習概念篇
●第1章機器學習基礎
1.1機器學習概述
1.1.1機器學習的概念
1.1.2機器學習的發展史
1.1.3機器學習的用途
1.1.4機器學習、數據挖掘及人工智能的關系
1.2機器學習基本術語
1.3機器學習任務及算法分類
1.4如何學習和運用機器學習
1.4.1軟件平臺的選擇
1.4.2機器學習應用實現流程
1.5數據預處理
1.5.1數據初步選取
1.5.2數據清理
1.5.3數據集成
1.5.4數據變換
1.5.5數據歸約
參考文獻
第二部分MATLAB機器學習基礎篇
●第2章MATLAB基礎入門
2.1MATLAB界面介紹
2.2矩陣賦值與運算
2.3m文件及函數實現與調用
2.4基本流程控制語句
2.5基本繪圖方法
2.5.1二維繪圖函數的基本用法
2.5.2三維繪圖函數的基本用法
2.5.3顏色與形狀參數列表
2.5.4圖形窗口分割與坐標軸
2.6數據文件導入與導出
參考文獻
●第3章MATLAB機器學習工具箱
3.1工具箱簡介
3.2分類學習器基本操作流程
3.3分類學習器算法優化與選擇
3.3.1特征選擇
3.3.2選擇分類器算法
3.4工具箱分類學習實例
參考文獻
第三部分機器學習算法與MATLAB實踐篇
●第4章k近鄰算法
4.1k近鄰算法原理
4.1.1k近鄰算法實例解釋
4.1.2k近鄰算法的特點
4.2基于k近鄰算法的算法改進
4.2.1快速KNN算法
4.2.2kd樹KNN算法
4.3k近鄰算法的MATLAB實踐
參考文獻
●第5章決策樹
5.1決策樹算法原理
5.1.1決策樹算法基本原理
5.1.2決策樹算法的特點
5.1.3決策樹剪枝
5.1.4分類決策樹與回歸決策樹
5.2基于決策樹算法的算法改進
5.2.1ID3決策樹
5.2.2C4.5決策樹
5.2.3分類回歸樹
5.2.4隨機森林
5.3決策樹算法MATLAB實踐
參考文獻
●第6章支持向量機
6.1支持向量機算法原理
6.1.1支持向量機概述
6.1.2支持向量機算法及推導
6.1.3支持向量機核函數
6.2改進的支持向量機算法
6.3支持向量機算法的MATLAB實踐
參考文獻
●第7章樸素貝葉斯
7.1貝葉斯定理
7.2樸素貝葉斯分類
7.3樸素貝葉斯實例分析
7.4樸素貝葉斯分類算法的改進
7.4.1半樸素貝葉斯分類模型
7.4.2樹增強樸素貝葉斯分類模型
7.4.3貝葉斯網絡
7.4.4樸素貝葉斯樹
7.4.5屬性加權樸素貝葉斯分類算法
7.5樸素貝葉斯算法MATLAB實踐
參考文獻
●第8章線性回歸
8.1線性回歸原理
8.1.1簡單線性回歸
8.1.2線性回歸實例
8.2多元線性回歸
8.3線性回歸算法的MATLAB實踐
參考文獻
●第9章邏輯回歸
9.1邏輯回歸原理
9.1.1Sigmoid函數
9.1.2梯度下降法
9.2邏輯回歸理論推導
9.2.1邏輯回歸理論公式推導
9.2.2向量化
9.2.3邏輯回歸算法的實現步驟
9.2.4邏輯回歸的優缺點
9.3邏輯回歸算法的改進
9.3.1邏輯回歸的正則化
9.3.2主成分改進的邏輯回歸方法
9.4邏輯回歸的MATLAB實踐
參考文獻
●第10章神經網絡
10.1神經網絡算法原理
10.1.1神經網絡工作原理
10.1.2神經網絡的特點
10.1.3人工神經元模型
10.2前向神經網絡
10.2.1感知器
10.2.2BP算法
10.3基于神經網絡的算法拓展
10.3.1深度學習
10.3.2極限學習機
10.4神經網絡的MATLAB實踐
參考文獻
●第11章AdaBoost算法
11.1集成學習方法簡介
11.1.1集成學習方法分類
11.1.2集成學習Boosting算法
11.2AdaBoost算法原理
11.2.1AdaBoost算法思想
11.2.2AdaBoost算法理論推導
11.2.3AdaBoost算法的實現步驟
11.2.4AdaBoost算法的特點
11.2.5通過實例理解AdaBoost算法
11.3AdaBoost算法的改進
11.3.1RealAdaBoost算法
11.3.2GentleAdaBoost算法
11.3.3LogitBoost算法
11.4AdaBoost算法的MATLAB實踐
參考文獻
●第12章k均值算法
12.1k均值算法原理
12.1.1k均值算法基本原理
12.1.2k均值算法的實現步驟
12.1.3k均值算法實例
12.1.4k均值算法的特點
12.2基于kmeans算法的算法改進
12.2.1改善k值選取方式的kmeans改進算法
12.2.2改進初始聚類中心選擇方式的kmeans改進算法
12.3kmeans算法的MATLAB實踐
參考文獻
●第13章期望*大化算法
13.1EM算法
13.1.1EM算法思想
13.1.2似然函數和極大似然估計
13.1.3Jensen不等式
13.1.4EM算法理論和公式推導
13.1.5EM算法的收斂速度
13.1.6EM算法的特點
13.2EM算法的改進
13.2.1Monte Carlo EM算法
13.2.2ECM算法
13.2.3ECME算法
13.3EM算法的MATLAB實踐
參考文獻
●第14章k中心點算法
14.1經典k中心點算法——PAM算法
14.1.1PAM算法原理
14.1.2PAM算法實例
14.1.3PAM算法的特點
14.2k中心點算法的改進
14.3k中心點算法的MATLAB實踐
參考文獻
●第15章關聯規則挖掘的Apriori算法
15.1關聯規則概述
15.1.1關聯規則的基本概念
15.1.2關聯規則的分類
15.2Apriori算法原理
15.3Apriori算法的改進
15.3.1基于分片的并行方法
15.3.2基于hash的方法
15.3.3基于采樣的方法
15.3.4減少交易個數的方法
15.4Apriori算法的MATLAB實踐
參考文獻
●第16章高斯混合模型
16.1高斯混合模型原理
16.1.1單高斯模型
16.1.2高斯混合模型
16.1.3模型的建立
16.1.4模型參數的求解
16.2GMM算法的MATLAB實踐
16.2.1生成一個高斯混合模型
16.2.2擬合GMM
16.2.3GMM聚類實例
16.3GMM的改進及MATLAB實踐
16.3.1GMM的正則化
16.3.2GMM中k的選擇問題
16.3.3GMM擬合的初始值選擇問題
參考文獻
●第17章DBSCAN算法
17.1DBSCAN算法原理
17.1.1DBSCAN算法的基本概念
17.1.2DBSCAN算法原理
17.1.3DBSCAN算法的實現步驟
17.1.4DBSCAN算法的優缺點
17.2DBSCAN算法的改進
17.2.1DPDGA算法
17.2.2并行DBSCAN算法
17.3DBSCAN算法的MATLAB實踐
參考文獻
●第18章策略迭代和值迭代
18.1基本概念
18.1.1強化學習的基本模型
18.1.2馬爾可夫決策過程
18.1.3策略
18.1.4值函數
18.1.5貝爾曼方程
18.2策略迭代算法原理
18.3值迭代算法原理
18.4策略迭代和值迭代算法的MATLAB實踐
參考文獻
●第19章SARSA算法和Q學習算法
19.1SARSA算法原理
19.2SARSA算法的MATLAB實踐
19.3Q學習算法原理
19.4Q學習算法的MATLAB實踐
參考文獻
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