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作者:
李彦夫, 张晨编著
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出版社:
清华大学出版社
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ISBN:
9787302608226
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出版时间:
2023-10
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版次:
1
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装帧:
平装
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开本:
16开
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纸张:
胶版纸
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页数:
268页
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字数:
374千字
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作者:
李彦夫, 张晨编著
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出版社:
清华大学出版社
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ISBN:
9787302608226
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出版时间:
2023-10
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纸张:
胶版纸
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页数:
268页
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字数:
374千字
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定价
￥55.00
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全新品相描述
上书时间2024-11-05
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商品描述：
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作者简介:
李彦夫,清华大学工业工程系教授，清华大学质量与可靠性研究院副院长。2011-2016年任教于法国巴黎中央理工-高等电力学院。长期致力于系统可靠性、机器学习应用研究，并将其应用于高铁、电信等领域，取得系列原创成果。代表性论文发表在《IEEE Transactions》、《ACM Transactions》等期刊。H-index 24，Elsevier 2019年中国高被引学者。主持国家自科基金重点项目、国家重点研发计划课题等项目。承担华为、商飞、阿尔斯通等企业委托项目，多项成果得到应用获得明显经济效益。
主编推荐:
入选清华大学本科优秀教材建设项目；深入浅出，涵盖面广，应用案例丰富，注重理论联系实际，体例新颖，教辅齐全。
内容简介:
本套教材包括主教材《机器学习-工业大数据分析》，一套多媒体课件，一个工业大数据集，一套完整代码集。由授课教师在进行教学实践的基础上，适应当前国内教学改革的需要，结合清华大学《机器学习与大数据》的教学经验编写而成。本书以机器学习理论方法和工业大数据实践为两条并行主线贯穿整个课程。以经典机器学习、深度学习以及强化学习部分为理论主体，重点介绍方法原理、公式推导、算法设计和分析；以生产系统、交通系统、能源系统、电信系统、医疗系统为主体实践领域，重点介绍大数据与机器学习方法的联合应用以及评估。全书共分2篇，分别讲述机器学习原理、方法以及在工业大数据领域的应用。
本套教材可作为高等院校非计算机类等专业的机器学习课程教材，也可供有关技术人员作为自学用书。
目录:
第1章 数学基础 1
1.1 线性代数 1
1.1.1 标量、向量、矩阵和张量 1
1.1.2 线性相关和生成子空间 3
1.1.3 矩阵的特征分解 3
1.1.4 矩阵的奇异值分解 5
1.1.5 范数 6
1.2 概率论和信息论简介 6
1.2.1 概率论 6
1.2.2 信息论 9
1.3 优化算法 13
1.3.1 梯度 13
1.3.2 梯度下降 15
1.3.3 约束优化 17
1.4 信号分析基础 19
1.4.1 信号分析的相关概念 19
1.4.2 信号的分解 23
1.4.3 傅里叶变换 25
1.4.4 小波变换 27
习题 28
第2章 经典机器学习 31
2.1 监督学习 31
2.1.1 线性回归模型 33
2.1.2 逻辑回归算法 38
2.1.3 k近邻法 42
2.1.4 朴素贝叶斯法 43
2.1.5 支持向量机 47
2.1.6 决策树 54
2.2 无监督学习 59
2.2.1 降维 59
2.2.2 聚类 65
习题 72
第3章 深度学习 74
3.1 人工神经网络 74
3.1.1 神经元基础 74
3.1.2 激活函数类型 75
3.1.3 神经网络基础 76<
...
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开播时间：09月02日 10:30
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