機器學習的研究不僅是人工智能領域的核心問題,而且已成為近年來計算機科學與技術領域中最活躍的研究分支之一。《機器學習理論、方法及應用》主要圍繞基於神經網絡的學習、強化學習和進化學習三個方麵闡述機器學習理論、方法及其應用,共三部分13章。第一部分是神經網絡學習及其在復雜非綫性係統中的控製,包括基於時間差分的神經網絡預測控製,基於徑嚮基函數網絡的機械手迭代學習控製,自適應T_S型模糊徑嚮基函數網絡等。第二部分是強化學習的大規模或連續空間錶示問題,包括基於強化學習的白適應PID控製,基於動態迴歸網絡的強化學習控製,基於自適應模糊徑嚮基函數網絡、支持嚮量機和高斯過程的連續空間強化學習,基於圖上測地高斯基函數的策略迭代強化學習等。第三部分則是對分布估計優化算法進行研究,包括多目標優化問題的差分進化一分布估計算法,基於細菌覓食行為的分布估計算法在預測控製中的應用,一種多樣性保持的分布估計算法及其在支持嚮量機參數選擇問題中的應用等。為便於應用《機器學習理論、方法及應用》闡述的算法,書後附有部分機器學習算法MATLAB源程序。
《機器學習理論、方法及應用》可供理工科高等院校計算機科學、信息科學、人工智能和自動化技術及相關專業的教師及研究生閱讀,也可供自然科學和工程技術領域中的研究人員參考。
發表於2024-12-25
機器學習理論、方法及應用 2024 pdf epub mobi 電子書 下載
圖書標籤: 機器學習 ml
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