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店铺： 文舟图书专营店

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111589846

商品编码：27454301273

包装：平装-胶订

出版时间：2018-02-01

图书基本信息
图书名称	MATLAB与机器学习	作者	［美］迈克尔·帕拉斯泽克(Michael Palusze
定价	79.00元	出版社	机械工业出版社
ISBN	9787111589846	出版日期	2018-02-01
字数		页码
版次	1	装帧	平装-胶订
开本	16开	商品重量	0.4Kg

内容简介

本书是关于在MATLAB中使用实例进行机器学习的综合指南。书中概述了人工智能与自动控制的历史；回顾了用于机器学习的商用软件包，并展示了它们如何应用于该领域；接着展示了如何使用MATLAB来解决机器学习问题，以及如何利用MATLAB图形技术来增强程序员对机器学习结果的理解。 本书随书提供了机器学习中若干重要问题的MATLAB完整解决方案，包括飞机控制、人脸识别、自动驾驶。书中所有的示例和应用程序都提供了完整的源代码。 机器学习包含大量的数学概念与理论。书中以清晰简洁的方式介绍了其中每个领域的数学知识，即使是并不经常接触数学理论的读者也可以轻松理解。工程领域的读者会看到这些数学知识与他们已经了解的领域技术之间的密切联系，并将学习到新的技术。 本书主要内容： ?机器学习领域的知识概述 ?如何使用MATLAB进行编程和构建机器学习应用程序 ?用于机器学习的MATLAB图形技术 ?面向实际机器学习问题的MATLAB应用案例

作者简介

作者：MichaelPaluszek先生现任美国普林斯顿卫星系统公司总裁，具有超过30年航空航天技术咨询服务经验，曾在通用电气公司（GE）宇航部门工作，参与并领导过多个美国军方和民用项目。开发过多个MATLAB工具箱和软件包，应用于卫星、飞行器、潜艇、机器人和核聚变推进等系统。Paluszek先生获得了麻省理工学院的电气工程学士学位、航空航天学硕士和工程学位。他发表了很多论文，拥有十多项美国。 作者：StephanieThomas女士是位于美国普林斯顿卫星系统公司的副总裁。她拥有麻省理工学院获得航空航天学士学位和硕士学位。Thomas女士在近20年的MATLAB实践经历中，她开发了许多MATLAB软件工具，包括用于航天器控制工具箱的太阳能帆板模块、美国空军的近地轨道卫星操控工具、运载火箭分析工具等等。她还为来自澳大利亚、加拿大、巴西和泰国等不同国家的工程师进行了航天器控制工具箱培训，并为美国太空总署（NASA）、美国空军和欧洲航天局等提供MATLAB咨询服务。2016年，Thomas女士因“核聚动力冥王星轨道探测器和登陆器”入选美国太空总署创新资助项目，被任命为美国太空总署NIAC研究员。 译者：李三平，美国麻省大学计算机工程专业博士，现为DELLEMC中国研究院首席研究员，研究方向主要为深度学习模型与服务框架，云架构的预测分析与智能运维等。已在IEEE Transactions期刊和会议上发表论文数十篇，申请美国20余项。 译者：陈建平，MathWorks中国技术专家，专注于工程大数据分析和高性能计算领域。拥有北京大学学士和硕士学位，并于2008年加入MathWorks公司，之前在 NTT DoCoMo 从事通信算法的研究工作。拥有十余年并行数值算法设计、实现，以及对大规模工程数据分析和建模的经验。

目录

编辑推荐

1. 《MATLAB 与机器学习》以MATLAB为编程语言，从机器学习基本知识到工程实践，由浅入深，分析包括自动驾驶、飞机智能控制等工程应用问题并给出解决方案，该书的写作得到Mathworks公司官方图书计划的支持并收录其中。2. 本书适合具有MATLAB使用基础的大专院校工程专业学生、研究者和从业工程师，学习机器学习在工程方面的应用，理解在真实场景中将算法如何应用与工程实践。3. 本书提供所有示例的源代码下载：s.apress./us/book/9781484222492，读者可在MATLAB中文社区论坛：.ilovematlab./forum-265-1.html与译者互动交流。

文摘

序言

深度学习：原理、实践与前沿探索 本书旨在为读者提供一个全面、深入且实用的深度学习技术栈指南，内容涵盖从基础理论到先进模型构建、再到实际应用部署的完整流程。 本书面向具备一定数学和编程基础（尤其是Python）的读者，无论是希望系统学习深度学习理论的研究人员，还是希望将前沿AI技术应用于实际业务场景的工程师，都能从中获益良多。 第一部分：深度学习的基石与数学原理 本部分着重夯实读者对深度学习底层数学原理的理解，这是掌握后续复杂模型的前提。我们不会停留在概念的表面描述，而是深入剖析其背后的数学逻辑。 第一章：人工神经网络基础回顾与线性代数基础 首先，简要回顾了传统感知机模型及其局限性，为引入多层网络做铺垫。随后，我们将重点回顾深度学习中至关重要的线性代数概念，包括向量空间、矩阵分解（SVD、特征值分解），以及如何利用这些工具高效地表示和操作高维数据。特别关注张量（Tensor）的概念及其在现代深度学习框架中的实现机制。 第二章：微积分与优化理论核心 梯度是深度学习模型学习的驱动力。本章详细讲解了多元函数微分、偏导数和链式法则在神经网络中的应用，引出反向传播（Backpropagation）算法的数学推导过程。随后，深入探讨优化算法。从经典的随机梯度下降（SGD）出发，逐步介绍动量（Momentum）、AdaGrad、RMSProp，直至目前应用最为广泛的Adam优化器及其变体。我们将分析这些算法的收敛特性、学习率调度策略（如余弦退火），并讨论 Hessian 矩阵在二阶优化方法中的作用与挑战。 第三章：损失函数与正则化技术 选择合适的损失函数是定义学习目标的关键。本章分类讨论了回归、分类（交叉熵、KL散度）、结构化预测等场景下的主流损失函数，并探讨了损失函数的设计原则。紧接着，我们聚焦于模型泛化能力的提升，详细解析了L1/L2正则化、Dropout（从理论到实践）、批量归一化（Batch Normalization）和层归一化（Layer Normalization）的工作原理、效果对比及其在不同网络结构中的适用性。 第二部分：经典与前沿网络结构详解 本部分将系统介绍深度学习领域最具影响力的几大网络架构，并对其演进脉络进行梳理。 第四章：卷积神经网络（CNN）的深度解析 CNN是处理图像、视频等网格结构数据的核心工具。本章从卷积操作的数学定义开始，详细剖析了卷积核的设计、池化层的功能与演变。我们将深入剖析经典架构如LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet（Inception结构）以及残差网络（ResNet）的设计哲学，特别是残差连接如何解决了深度网络中的梯度消失问题。此外，还会介绍分组卷积（Grouped Convolution）和深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）在模型轻量化中的应用。 第五章：循环神经网络（RNN）及其变种 针对序列数据，本章聚焦于RNN的结构。我们将分析标准RNN在处理长序列时的局限性，随后深入讲解长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构（输入门、遗忘门、输出门等），从数学上阐释它们如何有效地控制信息流，解决长期依赖问题。同时，也会简要介绍双向RNN（Bi-RNN）的应用场景。 第六章：注意力机制与 Transformer 架构 注意力机制是近年来深度学习领域最重要的突破之一。本章首先介绍自注意力（Self-Attention）的计算过程，包括查询（Query）、键（Key）、值（Value）的矩阵运算。随后，我们将完整拆解 Transformer 模型，分析其多头注意力机制、位置编码（Positional Encoding）的重要性，以及编码器-解码器堆栈的整体工作流程。重点讨论了 Transformer 在自然语言处理（NLP）领域带来的革命性影响。 第七章：生成模型：从变分到对抗 生成模型是深度学习中实现数据合成与理解的重要分支。本章详细介绍变分自编码器（VAE），包括其重参数化技巧和重建损失、KL散度损失的设计。然后，深入剖析生成对抗网络（GANs）的原理，包括判别器和生成器的博弈过程，并探讨了WGAN、DCGAN等改进模型，分析了训练不稳定的原因及解决方法。 第三部分：工程实践、前沿应用与模型部署 理论知识必须通过实践落地才能发挥价值。本部分侧重于工程实现、主流框架的使用以及面向实际场景的优化。 第八章：主流深度学习框架与高效数据加载 本章将对比 PyTorch 和 TensorFlow 2.x 的核心设计哲学和使用差异。重点演示如何利用这些框架的动态图/静态图机制进行模型构建。针对大规模数据集，详细讲解高效的数据管道（Data Pipeline）的搭建，包括数据预处理、多线程/多进程数据加载（如使用 `DataLoader`）以及数据增强技术（Data Augmentation）的实现，确保训练效率最大化。 第九章：迁移学习、微调与模型部署 在资源有限的情况下，迁移学习是加速模型开发的关键。本章讲解如何选择预训练模型，以及如何针对特定任务进行特征提取与全模型微调（Fine-tuning）。此外，我们将探讨模型优化与部署流程，包括模型量化（Quantization）、模型剪枝（Pruning）技术，以及如何利用 ONNX 或 TensorFlow Lite 将训练好的模型部署到云端服务或边缘设备上，实现低延迟推理。 第十章：可解释性人工智能（XAI）与伦理考量 随着模型复杂度的提升，理解“黑箱”内部决策变得至关重要。本章介绍当前主流的XAI方法，如梯度可视化（Grad-CAM）、特征重要性分析（SHAP值）。最后，讨论深度学习在应用过程中可能产生的偏见（Bias）问题、公平性（Fairness）的衡量指标，以及负责任AI（Responsible AI）的发展趋势。 附录：高级主题速览 附录简要介绍图神经网络（GNN）、强化学习（RL）中的深度Q网络（DQN）以及最新的扩散模型（Diffusion Models）的基本概念，为读者后续深入研究指明方向。

评分☆☆☆☆☆

《MATLAB与机器学习》这本书在我手中沉甸甸的，它似乎承载着我对人工智能未来发展的无限憧憬。我一直认为，理论知识的扎实是应用创新的基石，而MATLAB作为一款强大的工程计算软件，无疑为实现这一点提供了绝佳的平台。我曾尝试过用其他编程语言来学习机器学习，但总觉得在数值计算和算法可视化方面稍显不足。这本书的出现，让我看到了将理论与实践完美结合的可能性。我非常期待书中能够深入剖析一些经典的机器学习算法，比如神经网络、集成学习等，并且提供详细的MATLAB代码实现。更重要的是，我希望能够理解这些算法背后的数学原理，以及它们在实际问题中是如何工作的。如果书中能够引导读者去思考如何根据不同的问题选择合适的算法，如何对模型进行优化以获得更好的性能，那将是我最大的收获。我对书中是否包含一些前沿的机器学习技术，如深度学习的基本概念和MATLAB实现，也抱有浓厚的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

我最近入手了《MATLAB与机器学习》，这本书的包装非常到位，看得出商家对产品质量的重视。作为一个对数据分析和模式识别充满热情的人，我一直在寻找一本既能理论扎实，又能动手实践的书籍。MATLAB强大的功能让我对这本书充满了期待，我相信它能帮助我更好地理解和应用机器学习技术。我比较关注书中的实例是否足够贴合实际应用场景，因为理论知识固然重要，但只有在真实问题的解决过程中，才能真正理解其价值。我希望这本书能够提供一些数据预处理的详细步骤，以及如何利用MATLAB进行特征提取和降维。另外，对于模型评估和选择部分，我希望能够有更深入的讲解，比如如何理解各种评估指标的含义，以及在不同场景下如何选择最合适的模型。如果书中还能包含一些关于模型可解释性的讨论，例如如何理解模型的决策过程，那将是对我非常有价值的补充。

评分☆☆☆☆☆

《MATLAB与机器学习》这本书的封面设计很有科技感，给人一种严谨而前沿的印象。我一直认为，掌握一门强大的工具，是深入理解和应用新兴技术的重要途径。MATLAB在工程和科学计算领域的地位不言而喻，而机器学习又是当今最具潜力的技术之一。将这两者结合起来，无疑为学习者提供了一个极具优势的学习路径。我希望这本书能够带领我从MATLAB的基础操作入手，逐步过渡到机器学习的核心概念。我尤其看重书中对算法实现的清晰度，希望能够通过代码的阅读和调试，真正理解算法的内在逻辑。如果书中能够涵盖一些关于如何构建和训练神经网络的实例，以及如何利用MATLAB的深度学习工具箱进行模型开发，那将是我非常期待的内容。此外，我希望这本书能够帮助我理解机器学习的整个生命周期，从数据收集到模型部署，都能有比较全面的认识。

评分☆☆☆☆☆

拿到《MATLAB与机器学习》这本书，我第一眼就被它厚实的质感和精美的排版所吸引。书中的纸张质量很好，印刷清晰，阅读起来非常舒适。作为一名刚刚接触机器学习的初学者，我之前尝试过一些在线课程和零散的资料，但总是感觉碎片化，缺乏系统性。这本书的出现，恰好填补了我在这方面的空白。我尤其喜欢书中对概念的阐释方式，往往先从直观的比喻入手，再逐步深入到数学原理，最后通过MATLAB代码进行验证。这种由浅入深的学习路径，非常适合我这种非计算机科学背景的读者。书中包含的案例也足够丰富，涵盖了图像识别、文本分析等多个热门领域，这让我看到了机器学习在现实世界中的巨大潜力。我希望通过学习这本书，能够掌握机器学习的基本流程，包括数据预处理、模型选择、训练、评估和调优等关键环节。如果书中还能提供一些关于特征工程和模型解释的技巧，那将极大地提升我的实战能力。我已经迫不及待地想要翻开这本书，开始我的机器学习学习之旅了。

评分☆☆☆☆☆

这本《MATLAB与机器学习》的封面设计相当吸引人，简约而不失专业感，正版的标签也让人觉得物有所值。我一直对机器学习这个领域充满好奇，但苦于找不到一个合适的入门书籍。市面上同类书籍很多，但要么过于理论化，要么例子不够贴合实际。看到这本书的标题，我首先想到的是MATLAB强大的数值计算和可视化能力，这对于理解机器学习的算法实现和结果分析应该非常有帮助。我比较看重书籍内容的实践性，希望能够通过代码示例来理解抽象的机器学习概念，而不是仅仅停留在公式和理论的层面。这本书的“正版包邮”字样也给了我购买的信心，毕竟正版书籍的质量和授权更有保障。我期待这本书能够提供清晰的算法讲解，丰富的MATLAB代码演示，以及一些实际应用案例，能够带领我从零开始，一步步构建起自己的机器学习知识体系。如果书中能够包含一些常见机器学习模型的原理和MATLAB实现，例如线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机等，并且能够解释清楚每种模型的优缺点以及适用场景，那就更完美了。我希望这本书能成为我在机器学习探索之旅中的可靠伙伴。