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机器学习理论及应用
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机器学习理论及应用

作者：李凡长
出版社：中国科学技术大学出版社出版时间：2009-10-01
开本： 16开 页数： 478
读者评分：5分1条评论
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机器学习理论及应用 版权信息

  • ISBN：9787312026362
  • 条形码：9787312026362 ; 978-7-312-02636-2
  • 装帧：一般胶版纸
  • 册数：暂无
  • 重量：暂无
  • 所属分类：
    计算机/网络
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机器学习理论及应用 本书特色

《机器学习理论及应用》：当代科学技术基础理论与前沿问题研究丛书:中国科学技术大学校友文库。

机器学习理论及应用 内容简介

机器学习新方法研究是实现机器学服务各行各业的历史使命。根据这样的宗旨，本书系统地介绍了李群机器学习、动态模糊机器学习、agent普适机器学习和贝叶斯量子随机学习，共三篇十二章内容。
本书可供计算机科学技术、认知科学、机器学习、人工智能、控制技术领域的高年级本科生和研究生作为教科书或参考书，也可供高校教师、科研院所的研究人员使用。

机器学习理论及应用 目录

总序
前言
第1章 引言
第1篇 李群机器学习
第2章 李群机器学习模型
2.1 引言
2.2 李群机器学习的概念
2.3 李群机器学习的代数模型
2.4 李群机器学习的几何模型
2.5 李群机器学习公理假设
2.6 李群机器学习dynkin图的几何学习算法
2.7 李群机器学习的线形分类器设计
2.8 本章小结
参考文献
第3章 李群机器学习(lml)子空间轨道生成算法
3.1 lml中偏序集及格的基本概念
3.2 lml子空间轨道生成格学习算法
3.3 lml中一般线性群gln(fn)作用下学习子空间轨道生成格学习算法
3 4 本章小结
参考文献
第4章 李群机器学习的辛群学习算法
4.1 问题提出
4.2 李群机器学习中的辛群分类器设计
4.3 李群机器学与中的辛群分类器算法
4.4 应用实例
4.5 本章小结
参考文献
第5章 李群机器学习的量子群学习算法
5.1 问题提出
5.2 李群机器学习中的*干群分类器构造方法
5.3 世子群学爿算法存分子对接巾的应用
5.4 本章小结
参考文献
第6章 李群机器学习的纤堆丛学习算法
6.1 问题提出
6.2 纤维丛学习模型
6.3 纤维丛学习算法
6.4 本章小结
参考文献
第2篇 动态模糊机器学习
第7章 动态模糊机器掌习模型
7.1 问题提出
7.2 动态模糊机器学习模型
7.3 动态模糊机器学习系统的相关算法
……
第3篇 其他学习方法
附录
中英文名词对照
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机器学习理论及应用 节选

《机器学习理论及应用》内容简介：机器学习新方法研究是实现机器学服务各行各业的历史使命。根据这样的宗旨，《机器学习理论及应用》系统地介绍了李群机器学习、动态模糊机器学习、Agent普适机器学习和贝叶斯量子随机学习，共三篇十二章内容。《机器学习理论及应用》可供计算机科学技术、认知科学、机器学习、人工智能、控制技术领域的高年级本科生和研究生作为教科书或参考书，也可供高校教师、科研院所的研究人员使用。

机器学习理论及应用 相关资料

插图：科学通过理论、实践形成了人们解释自然界、人类社会等复杂系统的工具。在上世纪，整个科学逐步接受了一种新的科学研究方法，那就是机器学习。机器学习方法可以对研究由于受经济或者其他条件限制不能进行实验的数据进行有效分析。比如物质性质的分析、生命的演化等基本问题的回答都需要机器学习方法的支持。2001年美国航空航天局JPL实验室的科学家在《Science》上撰文指出：“机器学习对科学研究的整个过程正起到越来越大的作用，并预计该领域将取得稳定而快速的发展”；2003年美国国防部高级研究计划局DARPA开始启动了以机器学习为核心的PAL（Perception Assistant that Learns）计划，将机器学习技术的重要性上升到国家安全的高度来考虑；2004年，MIT Technology Review列出的“10 Emerging Technology That Wm Change Your World”将机器学习方面的研究列在第4位；2006年美国卡内基梅隆大学（CMU）专门成立了机器学习系；2008年，江泽民同志在上海交通大学学报上撰文《新时期我国信息技术产业的发展》指出：“

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