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內(nèi)容簡介

　　本書從數(shù)學優(yōu)化的角度對目前人工智能的代表技術機器學習進行分析，解決了目前這一領域偏向應用，數(shù)學理論較弱的問題，從原理、數(shù)學解析兩個方面對特征提取、分類、聚類、神經(jīng)網(wǎng)絡等進行了全面系統(tǒng)的剖析。解決了目前人工智能領域偏向應用，數(shù)學理論較弱的問題，從原理解析、數(shù)學解析兩個方面對機器學習進行剖析。

作者簡介

　　林強，北京信息科技大學教師，副研究員。在人工智能領域有著多年的實踐和教學經(jīng)驗，以*一作者身份發(fā)表科研論文15篇，其中SCI1篇，EI9篇，ISTP2篇；以*一發(fā)明人身份申請國內(nèi)外專利15項；其中13項已獲得授權，包括中國專利7項，美國專利4項，歐洲專利2項.

圖書目錄

第一章數(shù)據(jù)、數(shù)學與機器學習001
1.1 概述 / 003
1.2 數(shù)學與機器學習 / 005
1.3 數(shù)據(jù)與機器學習 / 008
1.4 深度學習與強化學習 / 014
1.5 本章小結 / 019
第二章分類與回歸021
2.1 常用的分類方法 / 024
2.2 分類的數(shù)學解釋 / 032
2.3 回歸分析 / 038
2.4 回歸分析的數(shù)學解釋 / 041
2.5 本章小結 / 046
第三章特征選取047
3.1 數(shù)據(jù)預處理的步驟 / 050
3.2 數(shù)據(jù)預處理與特征提取 / 057
3.3 主成分分析 / 059
3.4 因子分析 / 063
3.5 特征提取問題的數(shù)學解析 / 067
3.6 本章小結 / 072
第四章聚類075
4.1 基本概念 / 078
4.2 聚類的過程 / 082
4.3 分析方法 / 083
4.4 基于K-means算法的聚類規(guī)則 / 088
4.5 聚類問題的數(shù)學解釋 / 091
4.6 本章小結 / 094
第五章深度學習097
5.1 概述 / 099
5.2 神經(jīng)網(wǎng)絡模型 / 101
5.3 神經(jīng)網(wǎng)絡學習方法 / 103
5.4 神經(jīng)網(wǎng)絡的數(shù)學解釋 / 106
5.5 本章小結 / 111
第六章強化學習113
6.1 樸素貝葉斯 / 115
6.2 貝葉斯信念網(wǎng) / 118
6.3 動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡 / 120
6.4 一般時序模型 / 121
6.5 馬爾可夫模型 / 131
6.6 本章小結 / 138
第七章計算流與自組織141
7.1 信息流與計算流的結合 / 143
7.2 學習中的自組織行為 / 144
7.3 神經(jīng)動力學與自組織 / 153
參考文獻157卷