MATLAB智能算法30个案例分析 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:北京航空航天大学出版社

作者:史峰

出品人:

页数:302

译者:

出版时间:2011-7-1

价格:39.00元

装帧:平装

isbn号码:9787512403512

丛书系列:

图书标签:

Matlab
算法
机器学习
多目标优化
matlab
计算机
编程
数学建模
MATLAB
智能算法
案例分析
编程
机器学习
优化
数据处理
算法设计
工程应用
人工智能

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找书就要到本本书屋

onlinetoolsland.com

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

具体描述

MATLAB智能算法30个案例分析，ISBN：9787512403512，作者：史峰，王辉等编著

《智能计算与应用：基于Python的实例解析》本书致力于深入浅出地介绍智能计算的核心概念及其在实际问题中的应用。我们将重点关注当前主流的编程语言Python，利用其丰富的库和强大的功能，带领读者一步步构建和理解各种智能算法。本书并非一本孤立的算法理论手册，而是旨在通过一系列精心设计的案例，展现智能算法如何解决现实世界中的挑战，激发读者对智能计算的兴趣和应用潜力。内容概览：本书内容划分为三个主要部分：基础理论与模型构建、典型智能算法详解与实践、以及综合应用案例分析。第一部分：基础理论与模型构建在进入具体的算法之前，我们将首先铺垫必要的理论基础。这部分将涵盖：智能计算导论：简要介绍人工智能、机器学习、深度学习以及智能计算的范畴，阐述其发展历程、关键技术以及在各领域的应用前景。 Python编程环境与基础：为初学者提供必要的Python编程指南，包括安装、基本语法、数据结构、函数以及常用的科学计算库（如NumPy、Pandas）的介绍，确保读者具备进行算法实践的技术储备。数据预处理与特征工程：强调数据在智能算法中的重要性，讲解数据清洗、缺失值处理、异常值检测、数据标准化、特征选择与提取等关键技术，为后续算法的有效应用奠定基础。模型评估与选择：介绍各种模型评估指标（如准确率、召回率、F1分数、均方误差等），以及交叉验证、网格搜索等模型选择方法，帮助读者客观地评价算法性能并找到最优模型。第二部分：典型智能算法详解与实践本部分是本书的核心，我们将精选一系列在不同领域具有广泛应用前景的智能算法，深入剖析其原理、数学模型，并通过Python代码进行实现和演示。机器学习基础算法：线性回归与逻辑回归：讲解如何用简单的线性模型解决回归和分类问题，理解模型参数的含义以及梯度下降等优化方法。支持向量机（SVM）：深入理解核函数的作用，学习如何构建高维空间中的最优超平面，解决非线性分类问题。决策树与随机森林：掌握树模型的构建原理，理解信息增益、基尼系数等划分准则，并学习如何通过集成学习提升模型鲁棒性。 K近邻（KNN）：解释基于距离的分类和回归思想，探讨距离度量和K值的选择策略。 K-Means聚类：介绍无监督学习中的经典聚类算法，讲解簇质心的更新过程以及肘部法则等选择K值的方法。神经网络与深度学习基础：人工神经网络（ANN）：从感知机开始，逐步构建多层前馈神经网络，理解激活函数、反向传播算法及其在学习过程中的作用。卷积神经网络（CNN）：重点讲解卷积层、池化层、全连接层等核心组成，以及它们在图像识别领域的卓越表现。循环神经网络（RNN）及其变种（LSTM, GRU）：介绍处理序列数据的强大能力，重点分析其在自然语言处理、时间序列分析等任务中的应用。其他重要的智能算法：主成分分析（PCA）：学习降维技术，理解如何提取数据的主要特征，降低模型复杂度。贝叶斯分类器：介绍概率模型在分类中的应用，理解朴素贝叶斯等算法的工作原理。集成学习（Boosting与Bagging）：深入理解AdaBoost、Gradient Boosting等提升算法，以及Bagging如何通过构建多个弱学习器来提升整体性能。第三部分：综合应用案例分析在掌握了基础理论和典型算法之后，本部分将通过一系列贴近实际的案例，展示如何将这些智能算法融会贯通，解决复杂问题。每个案例都将遵循“问题描述—数据准备—算法选择与实现—模型训练与调优—结果分析与解释—应用展望”的流程，力求让读者在实践中学习。案例一：信用风险评估（逻辑回归与SVM）使用逻辑回归和SVM模型对客户进行信用风险等级预测，通过对比不同算法的性能，理解模型选择的重要性。案例二：图像分类（CNN）利用CNN对猫狗图像进行分类，深入理解卷积神经网络的架构设计和训练过程。案例三：文本情感分析（RNN/LSTM）基于RNN或LSTM模型，对用户评论进行情感倾向分析，掌握序列模型在自然语言处理中的应用。案例四：房价预测（线性回归与集成模型）利用线性回归作为基准模型，并结合随机森林或梯度提升树进行房价预测，对比模型的精度和泛化能力。案例五：用户行为分析与推荐系统（聚类与协同过滤简介）通过K-Means聚类分析用户群体的特征，并简要介绍协同过滤的基本思想，为构建个性化推荐系统打下基础。案例六：时间序列预测（ARIMA与LSTM）利用传统的ARIMA模型和深度学习的LSTM模型预测股票价格或销量，比较不同模型的预测效果。案例七：异常检测（Isolation Forest）使用Isolation Forest（孤立森林）算法检测工业生产中的异常数据点，保障生产安全。本书特色：以Python为核心：全书代码均采用Python实现，充分利用NumPy, SciPy, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch等主流科学计算和深度学习库，让读者在实践中掌握工具。理论与实践相结合：理论讲解深入浅出，避免过度冗长的数学推导，更注重算法的直观理解和实际应用。案例驱动：通过一系列贴近实际的案例，引导读者学习算法，让抽象的概念变得生动具体。循序渐进：从基础理论到复杂算法，再到综合应用，层层递进，适合不同层次的读者。注重模型解释：不仅教授如何构建模型，更强调如何解释模型结果，理解算法决策的依据。《智能计算与应用：基于Python的实例解析》是一本面向希望掌握智能计算技术，并将其应用于解决实际问题的读者而编写的书籍。无论您是计算机科学专业的学生、数据分析师、研究人员，还是对人工智能充满好奇的爱好者，本书都将为您提供一条清晰的学习路径，帮助您在这个快速发展的领域中不断进步。

作者简介

目录信息

第1章谢菲尔德大学的MATLAB遗传算法工具箱第2章基于遗传算法和非线性规期的函数寻优算法第4章基于遗传算法的TSP算法第5章基于遗传算法的LQR控制器优化设计第7章多种群遗传算法的函数优化算法第8章基于量子遗传算法的函数寻优算法第9章基于遗传算法的多目标优化算法第10章基于粒子群算法的多目标搜索算法第11章基于多层编码遗传算法的车间调度算法第12章免疫优化算法在物流配送中心选址中的应用第13章粒子群算法的寻优算法第14章基于粒子群算法的PID控制器优化设计第15章基于混合粒子群算法的TSP搜索算法”第16章基于动态粒子群算法的动态环境寻优算法第17章基于PSO工具箱的函数寻优算法第18章基于鱼群算法的函数寻优算法第19章基于模拟退火算法的TSP算法第20章基于遗传模拟退火算法的聚类算法第21章模拟退火算法工具箱及应用第22章蚁群算法的优化计算——旅行商问题(TSP)优化第23章基于蚁群算法的二维路径规划算法第24章基于蚁群算法的三维路径规划算法第25章有导师学习神经网络的回归拟合——基于近红外光谱的汽油辛烷值预测第26章有导师学习神经网络的分类——鸢尾花种类识别第27章无导师学习神经网络的分类——矿井突水水源判别第28章支持向量机的分类——基于乳腺组织电阻抗特性的乳腺癌诊断第29章支持向量机的回归拟合——混凝土抗压强度预测第30章极限学习机的回归拟合及分类——对比实验研究参考文献
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉是，它更像是一本“MATLAB调用智能算法工具箱”的指南，而不是一本深入探讨“智能算法”本身的教材。书中提供了大量的代码示例，一步一步地展示了如何使用MATLAB来实现特定的智能算法来解决预设的问题。这对于那些想要快速上手，在MATLAB环境中实现某种算法来完成特定任务的读者来说，是非常有帮助的。然而，对于我来说，我更想了解的是这些算法的“思想”。例如，为什么遗传算法会采用“选择、交叉、变异”这样的操作？它们分别对应生物进化的哪些过程？粒子群优化算法中的“认知最优”和“社会最优”是如何影响粒子搜索路径的？书中对于这些算法背后思想的阐述显得有些单薄，更多的是直接给出了实现方法。我渴望能够获得更深层次的理解，能够将这些算法的思想迁移到其他领域，或者在理解的基础上进行创新。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书时，我心里还是挺期待的，毕竟“30个案例分析”听起来就内容丰富，而且“智能算法”又是当下非常热门的领域。我原本以为书中会涵盖从基础的遗传算法、粒子群优化，到更复杂的深度学习模型等一系列的智能算法。然而，在阅读过程中，我发现书中提到的案例更多地集中在一些特定的应用场景，比如某些优化问题、模式识别等，而对于一些更为前沿或者应用广泛的智能算法，比如强化学习、迁移学习，或者是一些在自然语言处理、计算机视觉领域中大放异彩的深度学习架构，例如Transformer、CNN、RNN的变体等等，就涉及得比较少了。这让我感到有些遗憾，因为我对这些领域非常感兴趣，希望能通过这本书拓展我的知识面。虽然书中的案例本身具有一定的价值，能够帮助理解某些特定算法的应用，但整体的算法覆盖面似乎略显狭窄，未能完全满足我对“智能算法”这一宏大主题的探索欲望。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对数据科学和机器学习充满热情的学生，我一直致力于拓展自己在不同算法领域的知识。当我看到《MATLAB智能算法30个案例分析》这个书名时，我立刻被吸引了。我期待这本书能为我提供一个系统性的学习平台，让我能够通过大量的实践案例，深入掌握各种智能算法在MATLAB环境下的应用。然而，在阅读过程中，我发现书中对某些关键算法的介绍，虽然有代码示例，但在理论深度上似乎有所欠缺。比如，对于一些复杂的深度学习模型，书中可能只是简单地罗列了模型的结构和应用，却没有详细解释其核心的数学原理和模型推理过程。这使得我在遇到一些更深层次的问题时，难以深入探究。我期望书中能有更多的篇幅来讲解算法的数学推导、模型评估的指标以及不同算法之间的优劣比较，这样才能真正提升我的算法理解和运用能力，而不是仅仅停留在“照猫画虎”的层面。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就给我一种很专业的科技感，但内容上，我总觉得少了些什么。当然，这只是我个人的感受，可能是我对“智能算法”的理解还比较浅显。在阅读过程中，我发现书中更多的是案例的展示，比如如何利用某种算法解决一个具体问题，然后给出实现代码和结果。这对于初学者来说，无疑是很好的入门方式，能够直观地感受到算法的魅力。然而，我更希望能够深入了解算法背后的原理，比如它的数学基础、它的优缺点、在什么情况下它会表现得更好，又在什么情况下容易陷入困境。书中对这些理论性的讲解似乎比较简略，更多的是点到为止，让我觉得意犹未尽。如果书中能增加一些关于算法推导、证明或者与其他相关算法的比较分析，我想我会学到更多，也能对各种算法有更深刻的理解，而不只是停留在“会用”的层面。毕竟，掌握算法的本质，才能在面对更复杂的问题时，灵活运用，甚至创新。

评分☆☆☆☆☆

我之所以对这本书抱有很高的期望，是因为我对MATLAB这个平台非常熟悉，而且一直想将MATLAB的强大计算能力与智能算法结合起来，解决一些实际问题。这本书的名字正好击中了我的需求点。在阅读过程中，我确实看到了很多利用MATLAB实现智能算法的例子，比如如何调用MATLAB内置的优化工具箱，或者如何自己编写代码来实现一些算法。这一点做得很好，非常实用。但是，我总觉得书中在算法的“智能”这一层面的讲解还不够深入。比如，书中更多的是展示如何“运行”算法，得到结果，但对于算法是如何“学习”的，又是如何“决策”的，以及这些“智能”是如何被量化的，却交代得不够清楚。我希望书中能够更详细地解释算法中的学习机制，比如梯度下降、反向传播等，或者在案例中更清晰地展示算法的迭代过程和关键参数的调整对结果的影响。这样，我才能更好地理解算法的内在逻辑，而不仅仅是把它当作一个黑箱来使用。

评分☆☆☆☆☆

部分代码有些问题，不过仔细读一下，很容易就可以改掉。对工科生本科生来说，整体还是很不错的。

评分☆☆☆☆☆

不怎么样，怎么优化不如直接上lingo，至少80％的情况比不上lingo

评分☆☆☆☆☆

被建模搞到头秃

评分☆☆☆☆☆

代码错误相当多

评分☆☆☆☆☆

看第一个例子感觉很懵逼，再看后面的内容发现很多都是重复的。这本书连贯性很差，此外由于是给工科生提供的现成方法，内容深度不够。