机器学习中的不平衡分类方法 【工业技术】

本书共12章，主要讲述不平衡分类学习的基本理论、特征选择与降维学习、模型评估与选择、重采样与代价敏感学习、贝叶斯分类器、决策树与随机森林、集成学习与强化学习等重要的不平衡分类学习方法，为不平衡分类...

基于机器学习的遥感影像分类方法研究 【工业技术】

本书围绕遥感图像分类这一主线，深入研究监督学习、半监督学习、集成学习三大主流机器学习算法，构建完整的遥感图像分类体系。在理论研究的基础之上，结合实例，详细介绍改进机器学习算法及其在遥感分类处理中的应...

自适应系统与机器智能 【工业技术】

本书以如何使机器具有自适应于环境、类似人脑智能这一挑战性问题为中心，主要介绍了围绕这一问题的数据驱动与生物启发这两个主要研究方向的重要进展。本书主要内容可分为4个方面：（1）研究背景，介绍了自适应系统的...

统计机器学习 误差分析与应用 = STATISTICAL MACHINE LEARNING: ERROR ANALYSIS AND APPLICATIONS 【外文】

深度实践Spark机器学习 【工业技术】

本书以最新的Spark2.0为技术基础，重点讲解了如何构建机器学习系统以及如何实现机器学习流程的标准化，这两点都是目前同类书中没有的。第1～7章从概念、架构、算法等角度介绍了机器学习的基本概念；第8～12章以实例...

机器学习 因子分解机模型与推荐系统 【工业技术】

本书通过比较因子分解机(FM)模型与其他模型之间的关联关系，阐述FM模型的灵活性和普适性；从特征的高阶交互、特征的场交互、特征的分层交互，以及基于特征工程的特征提取、合并、智能选择和提升等角度总结模型在...

决策用强化与系统性机器学习 【工业技术】

机器学习是人工智能领域中一个极其重要的研究方向。强化学习是机器学习中的一个重要分支。作为解决序贯优化决策的有效方法，强化学习有效地应用于计算科学、自动控制、机器人技术等各个领域。当前，强化学习的...

机器人控制系统的设计与MATLAB仿真 基本设计方法 【工业技术】

书以MATLAB仿真为工具，结合典型机器人控制的实例，系统地介绍了机器人控制系统设计的基本理论和基本方法，是作者多年来从事控制系统教学和科研工作的结晶，同时融入了国内外同行近年来所取得的新成果。...

人工智能人才培养系列 机器学习案例实战 【工业技术】

本教材结合项目实践，首先对机器学习及其过程的核心问题进行了总结，讨论机器学习过程的主要步骤需要关注之处。然后，介绍和比较了流行机器学习平台的主要特点。在此基础上，详细地分析了决策树、随机森林、支持向...

PyTorch机器学习从入门到实战 【工业技术】

近年来，基于深度学习的人工智能掀起了一股热潮。本书是一本使用PyTorch深度学习框架的入门图书，从深度学习原理入手，由浅入深地阐述深度学习中的神经网络、深层神经网络、卷积神经网络、自编码器、循环神经网...