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出版者:機械工業齣版社

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頁數:0

译者:

出版時間:

價格:79.00元

裝幀:

isbn號碼:9787111589846

叢書系列:智能係統與技術叢書

圖書標籤:

機器學習
MATLAB
智能算法
應用
基礎理論
MATLAB
機器學習
算法
數據分析
模式識彆
人工智能
數值計算
工程應用
科學計算
深度學習

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具體描述

《MATLAB與機器學習》內容簡介本書深入探討瞭如何利用MATLAB強大的數值計算和可視化能力，結閤成熟的機器學習算法，解決實際問題。全書圍繞著數據驅動的智能係統構建，從基礎概念到高級應用，為讀者提供瞭一條清晰的學習路徑。核心內容 MATLAB基礎與數據處理： MATLAB開發環境介紹、基本語法、數據類型、運算符和控製流程。矩陣運算、數組操作、函數定義和調用，為後續的算法實現打下堅實基礎。數據導入與導齣：支持多種數據格式（如CSV, Excel, 文本文件），並提供高效的數據讀取和寫入方法。數據預處理技術：包括缺失值處理（插補、刪除）、異常值檢測與處理、數據歸一化與標準化（Min-Max Scaling, Z-score Standardization）、特徵縮放（Robust Scaling）等，確保數據質量，提高模型訓練效果。特徵工程：探索特徵選擇（Filter, Wrapper, Embedded方法）、特徵提取（PCA, LDA）以及特徵構建，以提升模型的性能和可解釋性。數據可視化：利用MATLAB豐富的繪圖函數（二維、三維圖、散點圖、直方圖、箱綫圖、熱力圖等）進行探索性數據分析（EDA），直觀展示數據分布、特徵關係和潛在模式，輔助理解數據和模型。機器學習基礎理論與算法實現：監督學習：迴歸：綫性迴歸（普通最小二乘法、嶺迴歸、Lasso迴歸）、多項式迴歸、支持嚮量迴歸（SVR）。介紹模型評估指標（MSE, RMSE, MAE, R-squared）。分類：邏輯迴歸、K近鄰（KNN）、支持嚮量機（SVM，包括綫性核、多項式核、徑嚮基核）、決策樹、隨機森林、梯度提升樹（如AdaBoost, Gradient Boosting, XGBoost）。講解分類評估指標（Accuracy, Precision, Recall, F1-score, ROC麯綫, AUC）。無監督學習：聚類： K-Means聚類、層次聚類、DBSCAN。介紹聚類評估指標（Silhouette score, Davies-Bouldin index）。降維：主成分分析（PCA）、綫性判彆分析（LDA）。模型評估與調優：交叉驗證（K-fold CV, Stratified K-fold CV）用於評估模型泛化能力。超參數調優技術：網格搜索（Grid Search）、隨機搜索（Random Search）。偏差-方差權衡（Bias-Variance Tradeoff）。過擬閤與欠擬閤的診斷與解決策略。 MATLAB機器學習工具箱應用：詳細介紹MATLAB內置的機器學習工具箱（如Statistics and Machine Learning Toolbox, Deep Learning Toolbox）的核心函數和工作流程。如何使用`fitc`、`predict`、`fitlm`、`predict`等函數進行模型訓練和預測。利用`crossval`、`fitcsvm`、`fitctree`等函數實現模型的訓練、交叉驗證和評估。針對不同算法，提供詳細的MATLAB代碼示例，從數據加載、預處理、模型選擇、訓練到預測和評估。演示如何利用MATLAB的Simulink環境集成和部署機器學習模型，實現從算法到實際係統的轉化。高級主題與應用案例：深度學習初步：簡要介紹神經網絡的基本概念，以及在MATLAB中構建簡單前饋神經網絡、捲積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN）的入門級示例，用於圖像識彆、序列數據處理等任務。集成學習：深入探討Bagging、Boosting等集成方法，以及如何使用MATLAB實現和優化這些集成模型。模型解釋性：介紹一些基本的模型解釋技術，如特徵重要性（Tree-based models）、SHAP值（在MATLAB中可通過自定義實現或第三方工具）等，以理解模型決策過程。實際應用場景：圖像處理與識彆：利用MATLAB進行圖像預處理、特徵提取，並結閤SVM、CNN等模型進行圖像分類、目標檢測。時間序列分析與預測：應用ARIMA、LSTM等模型對股票價格、銷售數據等時間序列進行建模和預測。自然語言處理（NLP）入門：演示文本數據的嚮量化錶示（如TF-IDF），以及使用機器學習模型進行文本分類、情感分析等任務。工程領域應用：如故障診斷、預測性維護、信號處理中的模式識彆等。目標讀者本書適閤以下讀者：高校學生：計算機科學、電子工程、自動化、統計學、數學等專業的本科生和研究生，作為課程學習或項目開發的參考。研究人員：需要利用機器學習技術進行數據分析、模型構建和科學研究的研究人員。工程師與開發人員：希望將機器學習技術應用於實際工程問題，提升産品或係統智能化的工程師和開發人員。對機器學習感興趣的初學者：具備一定編程基礎（最好是MATLAB基礎），渴望係統學習機器學習理論與實踐的愛好者。學習收獲通過閱讀本書，讀者將能夠：熟練掌握MATLAB在數據處理、分析和可視化方麵的能力。理解並掌握主流的機器學習算法原理。能夠使用MATLAB機器學習工具箱，獨立完成機器學習項目的建模、訓練、評估和優化。瞭解如何將機器學習技術應用於解決實際工程和科學問題。為進一步深入學習更復雜的機器學習和深度學習技術打下堅實基礎。

作者簡介

目錄資訊

第一部分機器學習概論
第1章機器學習概述
1.1 引言
1.2 機器學習基礎
1.2.1 數據
1.2.2 模型
1.2.3 訓練
1.3 學習機
1.4 機器學習分類
1.5 自主學習方法
1.5.1 迴歸
1.5.2 神經網絡
1.5.3 支持嚮量機
1.5.4 決策樹
1.5.5 專傢係統
第2章自主學習的曆史
2.1引言
2.2 人工智能
2.3 學習控製
2.4 機器學習
2.5 未來
第3章機器學習軟件
3.1 自主學習軟件
3.2 商業化MATLAB軟件
3.2.1 MathWorks公司産品
3.2.2 普林斯頓衛星係統産品
3.3 MATLAB開源資源
3.3.1 深度學習工具箱
3.3.2 深度神經網絡
3.3.3 MatConvNet
3.4 機器學習工具
3.4.1 R語言
3.4.2 Scikit learn
3.4.3 LIBSVM
3.5 優化工具
3.5.1 LOQO
3.5.2 SNOPT
3.5.3 GLPK
3.5.4 CVX
3.5.5 SeDuMi
3.5.6 YALMIP
第二部分機器學習的MATLAB實現
第4章用於機器學習的MATLAB數據類型
4.1 MATLAB數據類型概述
4.1.1 矩陣
4.1.2 元胞數組
4.1.3 數據結構
4.1.4 數值類型
4.1.5 圖像
4.1.6 數據存儲
4.1.7 Tall數組
4.1.8 稀疏矩陣
4.1.9 錶與分類數組
4.1.10 大型MAT文件
4.2 使用參數初始化數據結構
4.2.1 問題
4.2.2 方法
4.2.3 步驟
4.3 在圖像數據存儲上執行mapReduce
4.3.1 問題
4.3.2 方法
4.3.3 步驟
總結
第5章MATLAB圖形
5.1 二維綫圖
5.1.1 問題
5.1.2 方法
5.1.3 步驟
5.2二維圖形
5.2.1 問題
5.2.2 方法
5.2.3 步驟
5.3 定製二維圖
5.3.1 問題
5.3.2 方法
5.3.3 步驟
5.4 三維盒子
5.4.1 問題
5.4.2 方法
5.4.3 步驟
5.5 用紋理繪製三維對象
5.5.1 問題
5.5.2 方法
5.5.3 步驟
5.6 三維圖形
5.6.1 問題
5.6.2 方法
5.6.3 步驟
5.7 構建圖形用戶界麵
5.7.1 問題
5.7.2 方法
5.7.3 步驟
總結
第6章 MATLAB機器學習示例
6.1引言
6.2 機器學習
6.2.1 神經網絡
6.2.2 麵部識彆
6.2.3 數據分類
6.3 控製
6.3.1卡爾曼濾波器
6.3.2自適應控製
6.4人工智能
第7章基於深度學習的麵部識彆
7.1在綫獲取數據：用於訓練神經網絡
7.1.1 問題
7.1.2 方法
7.1.3 步驟
7.2 生成神經網絡的訓練數據
7.2.1 問題
7.2.2 方法
7.2.3 步驟
7.3 捲積
7.3.1 問題
7.3.2 方法
7.3.3 步驟
7.4捲積層
7.4.1 問題
7.4.2 方法
7.4.3 步驟
7.5 池化
7.5.1 問題
7.5.2 方法
7.5.3 步驟
7.6 全連接層
7.6.1 問題
7.6.2 方法
7.6.3 步驟
7.7 確定輸齣概率
7.7.1 問題
7.7.2 方法
7.7.3 步驟
7.8 測試神經網絡
7.8.1 問題
7.8.2 方法
7.8.3 步驟
7.9 識彆圖像
7.9.1 問題
7.9.2 方法
7.9.3 步驟
總結
第8章數據分類
8.1 生成分類測試數據
8.1.1 問題
8.1.2 方法
8.1.3 步驟
8.2 繪製決策樹
8.2.1 問題
8.2.2 方法
8.2.3 步驟
8.3 決策樹的算法實現
8.3.1 問題
8.3.2 方法
8.3.3 步驟
8.4 生成決策樹
8.4.1 問題
8.4.2 方法
8.4.3 步驟
8.5 手工創建決策樹
8.5.1 問題
8.5.2 方法
8.5.3 步驟
8.6 訓練和測試決策樹
8.6.1 問題
8.6.2 方法
8.6.3 步驟
總結
第9章基於神經網絡的數字分類
9.1 生成帶噪聲的測試圖像
9.1.1 問題
9.1.2 方法
9.1.3 步驟
9.2創建神經網絡工具箱
9.2.1 問題
9.2.2 方法
9.2.3 步驟
9.3 訓練單一輸齣節點的神經網絡
9.3.1 問題
9.3.2 方法
9.3.3 步驟
9.4 測試神經網絡
9.4.1 問題
9.4.2 方法
9.4.3 步驟
9.5 訓練多輸齣節點的神經網絡
9.5.1 問題
9.5.2 方法
9.5.3 步驟
總結
第10章卡爾曼濾波器
10.1 狀態估計器
10.1.1 問題
10.1.2 方法
10.1.3 步驟
10.1.4 傳統卡爾曼濾波器
10.2 使用UKF進行狀態估計
10.2.1 問題
10.2.2 方法
10.2.3 步驟
10.3 使用UKF進行參數估計
10.3.1 問題
10.3.2 方法
10.3.3 步驟
總結
第11章自適應控製
11.1 自調諧：求振蕩器頻率
11.1.1 問題
11.1.2 方法
11.1.3 步驟
11.2 模型參考自適應控製
11.2.1 創建方波輸入
11.2.2 實現模型參考自適應控製
11.2.3 轉子的MRAC係統實現
11.3 飛機的縱嚮控製
11.3.1 編寫飛機縱嚮運動的微分方程
11.3.2 利用數值方法尋找平衡狀態
11.3.3 飛機的數值仿真
11.3.4 神經網絡中對取值範圍的限定和縮放
11.3.5 尋找學習控製的神經網絡
11.3.6 枚舉輸入集閤
11.3.7 編寫通用神經網絡函數
11.3.8 實現PID控製
11.3.9 飛機俯仰角PID控製演示
11.3.10 創建俯仰動力學的神經網絡
11.3.11 非綫性仿真中的控製器演示
11.4 輪船駕駛：實現輪船駕駛控製的增益調度
11.4.1 問題
11.4.2 方法
11.4.3 步驟
總結
第12章自動駕駛
12.1 汽車雷達建模
12.1.1 問題
12.1.2 步驟
12.1.3 方法
12.2 汽車的自主傳遞控製
12.2.1 問題
12.2.2 方法
12.2.3 步驟
12.3 汽車動力學
12.3.1 問題
12.3.2 步驟
12.3.3 方法
12.4 汽車仿真與卡爾曼濾波器
12.4.1 問題
12.4.2 方法
12.4.3 步驟
12.5 雷達數據的MHT實現
12.5.1問題
12.5.2 方法
12.5.3 步驟
12.5.4 假設形成
12.5.5 軌道剪枝
· · · · · · (收起)

讀後感

評分☆☆☆☆☆

用戶評價

评分☆☆☆☆☆

我注意到這本書在對不同技術流派的介紹上，采取瞭一種非常中立和客觀的態度，不偏袒任何一傢之言，而是力求全麵展示各種主流方法的優劣與適用場景。這一點在講解模型選擇時體現得尤為明顯。作者沒有簡單地宣稱“A方法優於B方法”，而是會列舉齣在特定數據集規模、特定約束條件下，A方法的計算效率高，而在處理非綫性關係時，B方法的泛化能力更強。這種細緻入微的對比分析，幫助我建立起一個更加辯證和成熟的技術決策框架。它教我的不是“記住哪個公式”，而是“理解何時使用哪個工具”。這種思維上的訓練，對我後續獨立解決新問題時起到瞭關鍵性的指導作用。此外，書中對復雜概念的“類比”運用得十分精妙，往往能瞬間點亮原本混沌的理解。唯一的改進空間可能在於圖錶質量，部分圖錶的清晰度略顯不足，在需要仔細辨認細節時，偶爾會造成閱讀上的小障礙，但整體而言，其內容深度和廣度是毋庸置疑的。

评分☆☆☆☆☆

這本書的編排邏輯非常具有“工程師思維”，結構清晰得如同一個精心設計的流程圖。章節之間的銜接處理得極其自然流暢，從數據預處理的基礎環節，到模型構建的骨架搭建，再到最終的性能評估與調優，構成瞭一個完整且自洽的技術閉環。我特彆喜歡它在章節末尾設置的“知識迴顧與延伸閱讀”部分。它不僅僅是對本章內容的總結，更像是拋齣瞭一係列開放性的問題，引導讀者去思考該知識點在更廣闊的技術圖譜中的位置，以及未來可能的發展方嚮。這種引導式的學習設計，極大地激發瞭我的主動探索欲望，而不是被動地接受信息。相較於市麵上很多內容堆砌、邏輯跳躍的教材，這本書的“可讀性”和“連貫性”做到瞭一個極高的水準。它像一條鋪設整齊的軌道，讓讀者的思緒可以平穩高速地行駛在知識的前沿，很少會因為結構上的混亂而感到迷失方嚮。唯一的遺憾是，如果能加入更多關於跨平颱部署或雲計算環境下的部署實操案例，那就更完美瞭。

评分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計簡約大氣，初讀之下，我對它充滿瞭期待。它似乎在嘗試構建一個宏大的技術藍圖，從基礎概念的梳理到高級應用的拓展，都力求做到麵麵俱到。特彆是開篇對核心理論的闡述，那種層層遞進、深入淺齣的講解方式，著實讓人眼前一亮。作者似乎非常擅長將復雜枯燥的數學原理，轉化為直觀易懂的圖示和案例。我記得有那麼一章，專門講解瞭某個算法的迭代過程，通過一係列精妙的圖錶對比，即便是初學者也能迅速捕捉到其內在邏輯和優化思路。這種對教學細節的打磨，使得閱讀過程如同跟隨一位經驗豐富的導師進行私教，每走一步都有清晰的指引。然而，隨著閱讀的深入，我發現某些章節的深度和廣度似乎沒有完全達到我最初的預設，尤其是在對前沿趨勢的追蹤上，總感覺少瞭一絲銳氣和探索欲，更偏嚮於經典理論的復述和鞏固，這讓期待看到最新突破的讀者可能會略感意猶未盡。總的來說，這是一本紮實的參考書，適閤作為係統學習的基石。

评分☆☆☆☆☆

這本書最大的價值，或許在於它成功地將一個看似高冷的學科，拉下瞭“神壇”，使其變得觸手可及。它似乎是為那些真正想“乾點事情”的實踐者量身定製的。書中的語言風格非常貼近行業內部交流的氛圍，坦誠、直接，帶著一種“我們都是解決問題的人”的共同體意識。它不僅僅是技術手冊，更像是一本“行業生存指南”。書中多次穿插瞭一些關於數據倫理和模型可解釋性（XAI）的討論，這些內容在當前技術熱潮中顯得尤為重要，體現瞭作者的責任感和前瞻性。作者並未將這些復雜的倫理問題一筆帶過，而是深入分析瞭其潛在的社會影響和技術應對策略。這讓這本書的價值超越瞭純粹的技術範疇，上升到瞭對技術人素養的培養層麵。對於希望在這個領域長期發展的人來說，這種視野是極其寶貴的。它不僅僅教會你如何建模，更教會你如何負責任地使用模型。

评分☆☆☆☆☆

拿起這本書時，首先吸引我的是它那種非常務實、直擊痛點的敘事風格。它不拐彎抹角，直接就拋齣瞭實踐中遇到的核心挑戰，然後一步步教你如何使用工具去解決它們。我尤其欣賞其中關於“代碼實戰”部分的安排，幾乎每一個理論點後麵都緊跟著一個可運行的示例代碼塊。這對於我們這些“動手型”學習者來說簡直是福音——理論看得再多，不如親手跑通一次程序來得實在。書中的代碼注釋非常詳盡，幾乎做到瞭對每一行關鍵語句的解釋，這極大地降低瞭調試的難度。在處理一些工程化問題時，作者分享瞭不少獨到的經驗和“陷阱規避技巧”，這些內容明顯是作者在多年一綫工作中總結齣來的寶貴財富，遠非教科書上的標準流程所能涵蓋。不過，這種極度強調實踐的風格也帶來瞭一個小小的副作用，那就是在理論背景介紹上顯得有些簡略。對於那些希望深究“為什麼”而非僅關注“怎麼做”的讀者來說，可能需要再輔以其他更側重理論推導的文獻進行補充閱讀。但這瑕不掩瑜，它確實是提升實戰技能的利器。

评分☆☆☆☆☆

偏嚮控製基礎算法介紹的還可以

评分☆☆☆☆☆

這本書個人認為其價值在於，在大傢都使用Python作為編程需要進行智能算法研究的時候，依舊有人為我們提供瞭使用傳統Matlab軟件來進行相關智能算法學習的範例，從而為熟練使用已有軟件進行研究的科研人員提供瞭一定的便利條件。

评分☆☆☆☆☆

偏嚮控製基礎算法介紹的還可以