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深度學習
數據驅動的科學和工程:機器學習、動力系統與控制詳解 版權信息
- ISBN:9787111688617
- 條形碼:9787111688617 ; 978-7-111-68861-7
- 裝幀:一般膠版紙
- 冊數:暫無
- 重量:暫無
- 所屬分類:>
數據驅動的科學和工程:機器學習、動力系統與控制詳解 本書特色
高斯獎獲得者、美國三院院士Stanley Osher教授等多位專家推薦,介紹機器學習和數據挖掘在理工科的應用
數據驅動的科學和工程:機器學習、動力系統與控制詳解 內容簡介
數據驅動的研究正在革新復雜系統的建模、預測和控制。本書面向高年級本科生和研究生,提供了一個綜合的視角,展示了如何將新興的方法,如數據科學、數據挖掘和機器學習技術,應用到工程和物理科學中。
數據驅動的科學和工程:機器學習、動力系統與控制詳解 目錄
譯者序
前言
常見的優化方法、方程、符號和縮略語
**部分 降維和變換
第1章 奇異值分解1
11 概述1
12 矩陣近似4
13 數學性質和操作方法7
14 偽逆、*小二乘和回歸11
15 主成分分析16
16 特征臉示例20
17 截斷和對齊24
18 隨機奇異值分解29
19 張量分解和N路數據數組33
第2章 傅里葉變換與小波變換37
21 傅里葉級數和傅里葉變換37
22 離散傅里葉變換和快速傅里葉變換45
23 偏微分方程的變換51
24 Gabor變換和頻譜圖56
25 小波和多分辨率分析61
26 二維變換和圖像處理63
第3章 稀疏性和壓縮感知68
31 稀疏性和壓縮68
32 壓縮感知71
33 壓縮感知示例74
34 壓縮幾何77
35 稀疏回歸80
36 稀疏表示83
37 魯棒主成分分析87
38 稀疏傳感器布置89
第二部分 機器學習和數據分析
第4章 回歸和模型選擇95
41 經典曲線擬合96
42 非線性回歸與梯度下降101
43 回歸與方程組Ax = b:超定和欠定系統106
44 優化是回歸的基石111
45 帕累托邊界和簡約原則115
46 模型選擇:交叉驗證119
47 模型選擇:信息準則123
第5章 聚類和分類127
51 特征選擇和數據挖掘127
52 監督學習和無監督學習132
53 無監督學習:k均值聚類135
54 無監督層次聚類:樹狀圖139
55 混合模型和期望*大化算法142
56 監督學習和線性判別145
57 支持向量機149
58 分類樹和隨機森林153
59 2008年數據挖掘十大算法158
第6章 神經網絡和深度學習161
61 神經網絡:單層網絡162
62 多層網絡和激活函數165
63 反向傳播算法170
64 隨機梯度下降算法172
65 深度卷積神經網絡175
66 神經網絡動力系統178
67 神經網絡多樣性182
第三部分 動力學與控制
第7章 數據驅動動力系統189
71 概述、動機和挑戰190
72 動態模態分解194
73 非線性動力學的稀疏辨識203
74 Koopman算子理論212
75 數據驅動的Koopman分析220
第8章 線性控制理論229
81 閉環反饋控制230
82 線性時不變系統233
83 能控性與能觀性238
84 *優全狀態控制:線性二次型調節器243
85 *優全狀態估計:Kalman濾波器246
86 基于傳感器的*優控制:線性二次型高斯249
87 案例研究:小車上的倒立擺250
88 魯棒控制和頻域技術257
第9章 平衡模型控制267
91 模型約簡與系統辨識267
92 平衡模型約簡268
93 系統辨識279
第10章 數據驅動控制288
101 非線性系統辨識的控制289
102 機器學習控制294
103 自適應極值搜索控制302
第四部分 降階模型
第11章 POD技術311
111 偏微分方程的POD311
112 *優基元:POD展開316
113 POD和孤立子動力學320
114 POD的連續公式324
115 對稱性的POD:旋轉和平移328
第12章 參數降階模型的插值335
121 缺失POD335
122 缺失POD的誤差和收斂性340
123 缺失測量:*小化條件數343
124 缺失測量:*大化方差348
125 POD和離散經驗插值方法351
126 DEIM算法實現354
127 機器學習的ROM357
術語362
參考文獻367
索引395
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