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MATLAB機(jī)器學(xué)習(xí):人工智能工程實(shí)踐(原書第2版) 版權(quán)信息
- ISBN：9787111646778
- 條形碼：9787111646778 ; 978-7-111-64677-8
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊(cè)數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
MATLAB機(jī)器學(xué)習(xí):人工智能工程實(shí)踐(原書第2版) 本書特色
本書是關(guān)于在MATLAB中使用實(shí)例進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)的綜合指南。書中概述了人工智能與自動(dòng)控制的歷史；回顧了用于機(jī)器學(xué)習(xí)的商用軟件包，并展示了它們?nèi)绾螒?yīng)用于該領(lǐng)域；接著展示了如何使用MATLAB來解決機(jī)器學(xué)習(xí)問題，以及如何利用MATLAB圖形技術(shù)來增強(qiáng)程序員對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)結(jié)果的理解。 本書隨書提供了機(jī)器學(xué)習(xí)中若干重要問題的MATLAB完整解決方案，包括飛行控制、人臉識(shí)別、自動(dòng)駕駛。書中所有的示例和應(yīng)用程序都提供了完整的源代碼。 機(jī)器學(xué)習(xí)包含大量的數(shù)學(xué)概念與理論解釋。書中以清晰簡(jiǎn)潔的方式介紹了其中每個(gè)領(lǐng)域的數(shù)學(xué)知識(shí)，即使是并不經(jīng)常接觸數(shù)學(xué)理論的讀者也可以輕松理解。工程領(lǐng)域的讀者會(huì)看到這些數(shù)學(xué)知識(shí)與他們已經(jīng)了解的領(lǐng)域技術(shù)之間的密切聯(lián)系，并將學(xué)習(xí)到新的技術(shù)。 本書主要內(nèi)容：如何使用MATLAB構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用 適用于機(jī)器學(xué)習(xí)的MATLAB可視化技術(shù) 面向工程的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用案例
MATLAB機(jī)器學(xué)習(xí):人工智能工程實(shí)踐(原書第2版) 內(nèi)容簡(jiǎn)介
讀者對(duì)象：具有MATLAB使用基礎(chǔ)的大專院校工程專業(yè)學(xué)生、研究者和從業(yè)工程師 1、本書提供所有示例的源代碼下載：https://ww2.mathworks.cn/academia/books/matlab-machine-learning-recipes-paluszek.html ，讀者可在MATLAB中文社區(qū)論壇：http://www.ilovematlab.cn/forum-265-1.html 與譯者互動(dòng)交流； 2、由淺入深，不常接觸數(shù)學(xué)理論的讀者也可以輕松理解書中內(nèi)容，書中分析了包括自動(dòng)駕駛、飛機(jī)智能控制等工程應(yīng)用問題并給出解決方案，該書的寫作得到MathWorks公司官方圖書計(jì)劃的支持并收錄其中； 3、在上一版的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步增加了對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)的原理介紹及其工程應(yīng)用的實(shí)踐； 4、幫你學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)在工程方面的應(yīng)用，在真實(shí)場(chǎng)景中，將算法應(yīng)用于工程實(shí)踐。
MATLAB機(jī)器學(xué)習(xí):人工智能工程實(shí)踐(原書第2版) 目錄
推薦序
譯者序
前言
作者簡(jiǎn)介
第1章 機(jī)器學(xué)習(xí)概述1
1.1 引言1
1.2 機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)2
1.3 學(xué)習(xí)機(jī)4
1.4 機(jī)器學(xué)習(xí)分類體系5
1.5 控制7
1.6 自主學(xué)習(xí)方法9
1.7 人工智能14
1.8 小結(jié)16
第2章 用于機(jī)器學(xué)習(xí)的MATLAB數(shù)據(jù)類型17
2.1 MATLAB數(shù)據(jù)類型概述17
2.2 使用參數(shù)初始化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)27
2.3 在圖像datastore上執(zhí)行mapreduce29
2.4 從文件中創(chuàng)建表格31
2.5 處理表格數(shù)據(jù)33
2.6 使用MATLAB字符串36
2.7 小結(jié)38
第3章 MATLAB作圖39
3.1 二維線圖39
3.2 通用二維作圖42
3.3 定制二維圖表44
3.4 三維盒子45
3.5 用紋理繪制三維對(duì)象47
3.6 通用三維作圖49
3.7 構(gòu)建圖形用戶界面51
3.8 柱狀圖動(dòng)畫56
3.9 畫一個(gè)機(jī)器人59
3.10 小結(jié)61
第4章 卡爾曼濾波63
4.1 用線性卡爾曼濾波器實(shí)現(xiàn)的狀態(tài)估計(jì)器64
4.2 使用擴(kuò)展卡爾曼濾波器進(jìn)行狀態(tài)估計(jì)80
4.3 使用無跡卡爾曼濾波器進(jìn)行狀態(tài)估計(jì)84
4.4 使用無跡卡爾曼濾波器進(jìn)行參數(shù)估計(jì)90
4.5 小結(jié)93
第5章 自適應(yīng)控制95
5.1 自調(diào)諧：振蕩器建模96
5.2 自調(diào)諧：調(diào)校振蕩器97
5.3 模型參考自適應(yīng)控制的實(shí)現(xiàn)102
5.4 創(chuàng)建方波輸入106
5.5 轉(zhuǎn)子的MRAC演示系統(tǒng)107
5.6 輪船駕駛：實(shí)現(xiàn)輪船駕駛控制的增益調(diào)度110
5.7 航天器的指向114
5.8 小結(jié)116
第6章 模糊邏輯118
6.1 構(gòu)建模糊邏輯系統(tǒng)119
6.2 模糊邏輯的實(shí)現(xiàn)122
6.3 演示模糊邏輯125
6.4 小結(jié)127
第7章 用決策樹進(jìn)行數(shù)據(jù)分類129
7.1 生成測(cè)試數(shù)據(jù)130
7.2 繪制決策樹133
7.3 決策樹的算法實(shí)現(xiàn)136
7.4 創(chuàng)建決策樹139
7.5 手工創(chuàng)建決策樹142
7.6 訓(xùn)練和測(cè)試決策樹145
7.7 小結(jié)148
第8章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)入門149
8.1 日光檢測(cè)器149
8.2 單擺建模150
8.3 單神經(jīng)元角度估計(jì)器155
8.4 為單擺系統(tǒng)設(shè)計(jì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)159
8.5 小結(jié)163
第9章 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)字分類164
9.1 生成帶噪聲的測(cè)試圖像165
9.2 創(chuàng)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)169
9.3 訓(xùn)練單一輸出節(jié)點(diǎn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)173
9.4 測(cè)試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)178
9.5 訓(xùn)練多輸出節(jié)點(diǎn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)179
9.6 小結(jié)182
第10章 基于深度學(xué)習(xí)的模式識(shí)別183
10.1 為訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在線獲取數(shù)據(jù)185
10.2 產(chǎn)生貓的訓(xùn)練圖像集185
10.3 矩陣卷積188
10.4 卷積層190
10.5 池化層192
10.6 全連接層193
10.7 確定輸出概率195
10.8 測(cè)試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)196
10.9 識(shí)別數(shù)字198
10.10 識(shí)別圖像200
10.11 小結(jié)202
第11章 用于飛機(jī)控制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)203
11.1 縱向運(yùn)動(dòng)204
11.2 利用數(shù)值方法尋找平衡狀態(tài)210
11.3 飛機(jī)的數(shù)值仿真211
11.4 激活函數(shù)213
11.5 學(xué)習(xí)控制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)214
11.6 枚舉數(shù)據(jù)集218
11.7 編寫sigma-pi神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)220
11.8 實(shí)現(xiàn)PID控制器222
11.9 飛機(jī)俯仰角PID控制226
11.10 創(chuàng)建俯仰動(dòng)力學(xué)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)228
11.11 非線性仿真中的控制器演示231
11.12 小結(jié)232
第12章 多重假設(shè)檢驗(yàn)233
12.1 概覽233
12.2 理論235
12.3 追蹤臺(tái)球的卡爾曼濾波器240
12.4 追蹤臺(tái)球的MHT246
12.5 一維運(yùn)動(dòng)250
12.6 軌道關(guān)聯(lián)的一維運(yùn)動(dòng)252
12.7 小結(jié)255
第13章 基于多重假設(shè)檢驗(yàn)的自動(dòng)駕駛256
13.1 汽車動(dòng)力學(xué)257
13.2 汽車?yán)走_(dá)建模260
13.3 汽車的自主超車控制262
13.4 汽車動(dòng)畫264
13.5 汽車仿真與卡爾曼濾波器266
13.6 汽車目標(biāo)追蹤270
13.7 小結(jié)273
第14章 基于案例的專家系統(tǒng)275
14.1 構(gòu)建專家系統(tǒng)276
14.2 運(yùn)行專家系統(tǒng)277
14.3 小結(jié)279
附錄A 自主學(xué)習(xí)的歷史281
附錄B 機(jī)器學(xué)習(xí)軟件288
參考文獻(xiàn)298
中英文術(shù)語對(duì)照表300
譯者序
前言
作者簡(jiǎn)介
第1章 機(jī)器學(xué)習(xí)概述1
1.1 引言1
1.2 機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)2
1.3 學(xué)習(xí)機(jī)4
1.4 機(jī)器學(xué)習(xí)分類體系5
1.5 控制7
1.6 自主學(xué)習(xí)方法9
1.7 人工智能14
1.8 小結(jié)16
第2章 用于機(jī)器學(xué)習(xí)的MATLAB數(shù)據(jù)類型17
2.1 MATLAB數(shù)據(jù)類型概述17
2.2 使用參數(shù)初始化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)27
2.3 在圖像datastore上執(zhí)行mapreduce29
2.4 從文件中創(chuàng)建表格31
2.5 處理表格數(shù)據(jù)33
2.6 使用MATLAB字符串36
2.7 小結(jié)38
第3章 MATLAB作圖39
3.1 二維線圖39
3.2 通用二維作圖42
3.3 定制二維圖表44
3.4 三維盒子45
3.5 用紋理繪制三維對(duì)象47
3.6 通用三維作圖49
3.7 構(gòu)建圖形用戶界面51
3.8 柱狀圖動(dòng)畫56
3.9 畫一個(gè)機(jī)器人59
3.10 小結(jié)61
第4章 卡爾曼濾波63
4.1 用線性卡爾曼濾波器實(shí)現(xiàn)的狀態(tài)估計(jì)器64
4.2 使用擴(kuò)展卡爾曼濾波器進(jìn)行狀態(tài)估計(jì)80
4.3 使用無跡卡爾曼濾波器進(jìn)行狀態(tài)估計(jì)84
4.4 使用無跡卡爾曼濾波器進(jìn)行參數(shù)估計(jì)90
4.5 小結(jié)93
第5章 自適應(yīng)控制95
5.1 自調(diào)諧：振蕩器建模96
5.2 自調(diào)諧：調(diào)校振蕩器97
5.3 模型參考自適應(yīng)控制的實(shí)現(xiàn)102
5.4 創(chuàng)建方波輸入106
5.5 轉(zhuǎn)子的MRAC演示系統(tǒng)107
5.6 輪船駕駛：實(shí)現(xiàn)輪船駕駛控制的增益調(diào)度110
5.7 航天器的指向114
5.8 小結(jié)116
第6章 模糊邏輯118
6.1 構(gòu)建模糊邏輯系統(tǒng)119
6.2 模糊邏輯的實(shí)現(xiàn)122
6.3 演示模糊邏輯125
6.4 小結(jié)127
第7章 用決策樹進(jìn)行數(shù)據(jù)分類129
7.1 生成測(cè)試數(shù)據(jù)130
7.2 繪制決策樹133
7.3 決策樹的算法實(shí)現(xiàn)136
7.4 創(chuàng)建決策樹139
7.5 手工創(chuàng)建決策樹142
7.6 訓(xùn)練和測(cè)試決策樹145
7.7 小結(jié)148
第8章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)入門149
8.1 日光檢測(cè)器149
8.2 單擺建模150
8.3 單神經(jīng)元角度估計(jì)器155
8.4 為單擺系統(tǒng)設(shè)計(jì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)159
8.5 小結(jié)163
第9章 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)字分類164
9.1 生成帶噪聲的測(cè)試圖像165
9.2 創(chuàng)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)169
9.3 訓(xùn)練單一輸出節(jié)點(diǎn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)173
9.4 測(cè)試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)178
9.5 訓(xùn)練多輸出節(jié)點(diǎn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)179
9.6 小結(jié)182
第10章 基于深度學(xué)習(xí)的模式識(shí)別183
10.1 為訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在線獲取數(shù)據(jù)185
10.2 產(chǎn)生貓的訓(xùn)練圖像集185
10.3 矩陣卷積188
10.4 卷積層190
10.5 池化層192
10.6 全連接層193
10.7 確定輸出概率195
10.8 測(cè)試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)196
10.9 識(shí)別數(shù)字198
10.10 識(shí)別圖像200
10.11 小結(jié)202
第11章 用于飛機(jī)控制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)203
11.1 縱向運(yùn)動(dòng)204
11.2 利用數(shù)值方法尋找平衡狀態(tài)210
11.3 飛機(jī)的數(shù)值仿真211
11.4 激活函數(shù)213
11.5 學(xué)習(xí)控制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)214
11.6 枚舉數(shù)據(jù)集218
11.7 編寫sigma-pi神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)220
11.8 實(shí)現(xiàn)PID控制器222
11.9 飛機(jī)俯仰角PID控制226
11.10 創(chuàng)建俯仰動(dòng)力學(xué)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)228
11.11 非線性仿真中的控制器演示231
11.12 小結(jié)232
第12章 多重假設(shè)檢驗(yàn)233
12.1 概覽233
12.2 理論235
12.3 追蹤臺(tái)球的卡爾曼濾波器240
12.4 追蹤臺(tái)球的MHT246
12.5 一維運(yùn)動(dòng)250
12.6 軌道關(guān)聯(lián)的一維運(yùn)動(dòng)252
12.7 小結(jié)255
第13章 基于多重假設(shè)檢驗(yàn)的自動(dòng)駕駛256
13.1 汽車動(dòng)力學(xué)257
13.2 汽車?yán)走_(dá)建模260
13.3 汽車的自主超車控制262
13.4 汽車動(dòng)畫264
13.5 汽車仿真與卡爾曼濾波器266
13.6 汽車目標(biāo)追蹤270
13.7 小結(jié)273
第14章 基于案例的專家系統(tǒng)275
14.1 構(gòu)建專家系統(tǒng)276
14.2 運(yùn)行專家系統(tǒng)277
14.3 小結(jié)279
附錄A 自主學(xué)習(xí)的歷史281
附錄B 機(jī)器學(xué)習(xí)軟件288
參考文獻(xiàn)298
中英文術(shù)語對(duì)照表300
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MATLAB機(jī)器學(xué)習(xí):人工智能工程實(shí)踐(原書第2版) 相關(guān)資料
隨著機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)的迅猛發(fā)展，各種開發(fā)設(shè)計(jì)工具層出不窮。在眾多可供選擇的工具當(dāng)中（包括像Python、TensorFlow這樣的開源工具），MATLAB在科學(xué)工程領(lǐng)域一直保持著獨(dú)特的地位，是科學(xué)工作者和產(chǎn)品設(shè)計(jì)師開發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用的*的可靠工具。主要原因在于以下三個(gè)方面： MATLAB已經(jīng)在科學(xué)和工程數(shù)據(jù)分析方面得到廣泛的應(yīng)用，是科研和工程工作者做數(shù)據(jù)分析的得力助手。 MATLAB提供的工具箱涵蓋眾多應(yīng)用領(lǐng)域，包括計(jì)算金融、圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺、計(jì)算生物學(xué)、無線通信、汽車、航空航天和制造、自然語言處理，等等。 MATLAB提供AI開發(fā)的完整流程，包括數(shù)據(jù)產(chǎn)生、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征工程、AI算法開發(fā)、系統(tǒng)設(shè)計(jì)、系統(tǒng)部署，以及整合測(cè)試，可讓行業(yè)專家快速掌握AI技術(shù)開發(fā)和產(chǎn)品設(shè)計(jì)的各個(gè)環(huán)節(jié)。 在MathWorks公司工作的16年中，我讀過不少介紹MATLAB的圖書，也瀏覽過很多關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)方面的圖書，但我感覺本書是為數(shù)不多的能真正把MATLAB的內(nèi)在優(yōu)勢(shì)和機(jī)器學(xué)習(xí)的具體應(yīng)用緊密結(jié)合，從解決問題的角度系統(tǒng)化地講解相關(guān)知識(shí)的書籍之一。本書的內(nèi)容完整地展現(xiàn)了MATLAB在機(jī)器學(xué)習(xí)中*重要的功能和*有效的使用方式。作者以科研工作者所習(xí)慣的“問題—方法—步驟”的思維方式來解釋每一個(gè)應(yīng)用實(shí)例，既容易理解又有實(shí)用性。 本書譯者陳建平擁有20多年的MATLAB的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，對(duì)MATLAB的核心技術(shù)和應(yīng)用技巧了如指掌。在MathWorks公司工作的11年中，他為很多應(yīng)用領(lǐng)域的客戶遇到的技術(shù)問題提供過很多解決方案。*近幾年他致力于大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用，積累了豐富的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)和案例。他的翻譯為這本書注入了新的價(jià)值。 不論你是行業(yè)專家，還是數(shù)據(jù)分析師，抑或是剛?cè)腴T的機(jī)器學(xué)習(xí)愛好者，MATLAB應(yīng)該是你學(xué)習(xí)、研究和開發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用的必備工具，而本書應(yīng)該是你用MATLAB開發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)的重要指南。 趙志宏 MathWorks全球產(chǎn)品市場(chǎng)經(jīng)理
MATLAB機(jī)器學(xué)習(xí):人工智能工程實(shí)踐(原書第2版) 作者簡(jiǎn)介
邁克爾·帕拉斯?jié)煽?br />普林斯頓衛(wèi)星系統(tǒng)公司（PSS）總裁，為美國(guó)宇航局和軍方提供航空航天咨詢服務(wù)和MATLAB航天器控制工具箱。他在航空航天領(lǐng)域具有20多年的工作經(jīng)歷，之前作為GE公司宇航部門專家曾參與多個(gè)美國(guó)航空航天項(xiàng)目。他擁有麻省理工學(xué)院電氣工程學(xué)士學(xué)位、航空航天學(xué)碩士學(xué)位，曾發(fā)表了很多論文，擁有十多項(xiàng)美國(guó)專利。他是Apress出版社出版的《MATLAB與機(jī)器學(xué)習(xí)》的合著者。
斯蒂芬妮·托馬斯
普林斯頓衛(wèi)星系統(tǒng)公司副總裁。她擁有麻省理工學(xué)院航空航天學(xué)士學(xué)位和碩士學(xué)位。她一直從事航空航天項(xiàng)目分析和咨詢工作，曾參與了普林斯頓衛(wèi)星系統(tǒng)公司公司MATLAB航天器控制工具箱研發(fā)項(xiàng)目。她曾因“核聚動(dòng)力冥王星軌道探測(cè)和登陸器”入選美國(guó)太空總署創(chuàng)新資助項(xiàng)目，被任命為美國(guó)太空總署NIAC研究員。她也是Apress出版的《MATLAB與機(jī)器學(xué)習(xí)》的合著者。邁克爾·帕拉斯?jié)煽?普林斯頓衛(wèi)星系統(tǒng)公司（PSS）總裁，為美國(guó)宇航局和軍方提供航空航天咨詢服務(wù)和MATLAB航天器控制工具箱。他在航空航天領(lǐng)域具有20多年的工作經(jīng)歷，之前作為GE公司宇航部門專家曾參與多個(gè)美國(guó)航空航天項(xiàng)目。他擁有麻省理工學(xué)院電氣工程學(xué)士學(xué)位、航空航天學(xué)碩士學(xué)位，曾發(fā)表了很多論文，擁有十多項(xiàng)美國(guó)專利。他是Apress出版社出版的《MATLAB與機(jī)器學(xué)習(xí)》的合著者。
斯蒂芬妮·托馬斯
普林斯頓衛(wèi)星系統(tǒng)公司副總裁。她擁有麻省理工學(xué)院航空航天學(xué)士學(xué)位和碩士學(xué)位。她一直從事航空航天項(xiàng)目分析和咨詢工作，曾參與了普林斯頓衛(wèi)星系統(tǒng)公司公司MATLAB航天器控制工具箱研發(fā)項(xiàng)目。她曾因“核聚動(dòng)力冥王星軌道探測(cè)和登陸器”入選美國(guó)太空總署創(chuàng)新資助項(xiàng)目，被任命為美國(guó)太空總署NIAC研究員。她也是Apress出版的《MATLAB與機(jī)器學(xué)習(xí)》的合著者。
◆ 譯者簡(jiǎn)介 ◆
陳建平
MathWorks公司中國(guó)區(qū)的技術(shù)咨詢專家，專注于工程大數(shù)據(jù)分析和高性能計(jì)算領(lǐng)域，擁有北京大學(xué)學(xué)士和碩士學(xué)位。加入MathWorks后，專注于通信系統(tǒng)和工程數(shù)據(jù)分析；深入探索工程數(shù)據(jù)在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的應(yīng)用。他擁有十余年數(shù)值算法設(shè)計(jì)、實(shí)現(xiàn)，以及對(duì)大規(guī)模工程數(shù)據(jù)分析和建模經(jīng)驗(yàn)；尤其對(duì)MATLAB與不同編程語言，以及Hadoop和Spark等大數(shù)據(jù)架構(gòu)的結(jié)合有較為深入的研究。
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