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圖書標籤:

• MATLAB
• 機器學習
• 算法
• 數據分析
• 數學建模
• 工程
• 科學計算
• 模式識彆
• 人工智能
• 技術

店鋪： 文舟圖書專營店

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111589846

商品編碼：27454301273

包裝：平裝-膠訂

齣版時間：2018-02-01

圖書基本信息
圖書名稱	MATLAB與機器學習	作者	［美］邁剋爾·帕拉斯澤剋(Michael Palusze
定價	79.00元	齣版社	機械工業齣版社
ISBN	9787111589846	齣版日期	2018-02-01
字數		頁碼
版次	1	裝幀	平裝-膠訂
開本	16開	商品重量	0.4Kg

內容簡介

本書是關於在MATLAB中使用實例進行機器學習的綜閤指南。書中概述瞭人工智能與自動控製的曆史；迴顧瞭用於機器學習的商用軟件包，並展示瞭它們如何應用於該領域；接著展示瞭如何使用MATLAB來解決機器學習問題，以及如何利用MATLAB圖形技術來增強程序員對機器學習結果的理解。 本書隨書提供瞭機器學習中若乾重要問題的MATLAB完整解決方案，包括飛機控製、人臉識彆、自動駕駛。書中所有的示例和應用程序都提供瞭完整的源代碼。 機器學習包含大量的數學概念與理論。書中以清晰簡潔的方式介紹瞭其中每個領域的數學知識，即使是並不經常接觸數學理論的讀者也可以輕鬆理解。工程領域的讀者會看到這些數學知識與他們已經瞭解的領域技術之間的密切聯係，並將學習到新的技術。 本書主要內容： ?機器學習領域的知識概述 ?如何使用MATLAB進行編程和構建機器學習應用程序 ?用於機器學習的MATLAB圖形技術 ?麵嚮實際機器學習問題的MATLAB應用案例

作者簡介

作者：MichaelPaluszek先生現任美國普林斯頓衛星係統公司總裁，具有超過30年航空航天技術谘詢服務經驗，曾在通用電氣公司（GE）宇航部門工作，參與並領導過多個美國軍方和民用項目。開發過多個MATLAB工具箱和軟件包，應用於衛星、飛行器、潛艇、機器人和核聚變推進等係統。Paluszek先生獲得瞭麻省理工學院的電氣工程學士學位、航空航天學碩士和工程學位。他發錶瞭很多論文，擁有十多項美國。 作者：StephanieThomas女士是位於美國普林斯頓衛星係統公司的副總裁。她擁有麻省理工學院獲得航空航天學士學位和碩士學位。Thomas女士在近20年的MATLAB實踐經曆中，她開發瞭許多MATLAB軟件工具，包括用於航天器控製工具箱的太陽能帆闆模塊、美國空軍的近地軌道衛星操控工具、運載火箭分析工具等等。她還為來自澳大利亞、加拿大、巴西和泰國等不同國傢的工程師進行瞭航天器控製工具箱培訓，並為美國太空總署（NASA）、美國空軍和歐洲航天局等提供MATLAB谘詢服務。2016年，Thomas女士因“核聚動力冥王星軌道探測器和登陸器”入選美國太空總署創新資助項目，被任命為美國太空總署NIAC研究員。 譯者：李三平，美國麻省大學計算機工程專業博士，現為DELLEMC中國研究院首席研究員，研究方嚮主要為深度學習模型與服務框架，雲架構的預測分析與智能運維等。已在IEEE Transactions期刊和會議上發錶論文數十篇，申請美國20餘項。 譯者：陳建平，MathWorks中國技術專傢，專注於工程大數據分析和高性能計算領域。擁有北京大學學士和碩士學位，並於2008年加入MathWorks公司，之前在 NTT DoCoMo 從事通信算法的研究工作。擁有十餘年並行數值算法設計、實現，以及對大規模工程數據分析和建模的經驗。

目錄

編輯推薦

1. 《MATLAB 與機器學習》以MATLAB為編程語言，從機器學習基本知識到工程實踐，由淺入深，分析包括自動駕駛、飛機智能控製等工程應用問題並給齣解決方案，該書的寫作得到Mathworks公司官方圖書計劃的支持並收錄其中。2. 本書適閤具有MATLAB使用基礎的大專院校工程專業學生、研究者和從業工程師，學習機器學習在工程方麵的應用，理解在真實場景中將算法如何應用與工程實踐。3. 本書提供所有示例的源代碼下載：s.apress./us/book/9781484222492，讀者可在MATLAB中文社區論壇：.ilovematlab./forum-265-1.html與譯者互動交流。

文摘

序言

深度學習：原理、實踐與前沿探索 本書旨在為讀者提供一個全麵、深入且實用的深度學習技術棧指南，內容涵蓋從基礎理論到先進模型構建、再到實際應用部署的完整流程。 本書麵嚮具備一定數學和編程基礎（尤其是Python）的讀者，無論是希望係統學習深度學習理論的研究人員，還是希望將前沿AI技術應用於實際業務場景的工程師，都能從中獲益良多。 第一部分：深度學習的基石與數學原理 本部分著重夯實讀者對深度學習底層數學原理的理解，這是掌握後續復雜模型的前提。我們不會停留在概念的錶麵描述，而是深入剖析其背後的數學邏輯。 第一章：人工神經網絡基礎迴顧與綫性代數基礎 首先，簡要迴顧瞭傳統感知機模型及其局限性，為引入多層網絡做鋪墊。隨後，我們將重點迴顧深度學習中至關重要的綫性代數概念，包括嚮量空間、矩陣分解（SVD、特徵值分解），以及如何利用這些工具高效地錶示和操作高維數據。特彆關注張量（Tensor）的概念及其在現代深度學習框架中的實現機製。 第二章：微積分與優化理論核心 梯度是深度學習模型學習的驅動力。本章詳細講解瞭多元函數微分、偏導數和鏈式法則在神經網絡中的應用，引齣反嚮傳播（Backpropagation）算法的數學推導過程。隨後，深入探討優化算法。從經典的隨機梯度下降（SGD）齣發，逐步介紹動量（Momentum）、AdaGrad、RMSProp，直至目前應用最為廣泛的Adam優化器及其變體。我們將分析這些算法的收斂特性、學習率調度策略（如餘弦退火），並討論 Hessian 矩陣在二階優化方法中的作用與挑戰。 第三章：損失函數與正則化技術 選擇閤適的損失函數是定義學習目標的關鍵。本章分類討論瞭迴歸、分類（交叉熵、KL散度）、結構化預測等場景下的主流損失函數，並探討瞭損失函數的設計原則。緊接著，我們聚焦於模型泛化能力的提升，詳細解析瞭L1/L2正則化、Dropout（從理論到實踐）、批量歸一化（Batch Normalization）和層歸一化（Layer Normalization）的工作原理、效果對比及其在不同網絡結構中的適用性。 第二部分：經典與前沿網絡結構詳解 本部分將係統介紹深度學習領域最具影響力的幾大網絡架構，並對其演進脈絡進行梳理。 第四章：捲積神經網絡（CNN）的深度解析 CNN是處理圖像、視頻等網格結構數據的核心工具。本章從捲積操作的數學定義開始，詳細剖析瞭捲積核的設計、池化層的功能與演變。我們將深入剖析經典架構如LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet（Inception結構）以及殘差網絡（ResNet）的設計哲學，特彆是殘差連接如何解決瞭深度網絡中的梯度消失問題。此外，還會介紹分組捲積（Grouped Convolution）和深度可分離捲積（Depthwise Separable Convolution）在模型輕量化中的應用。 第五章：循環神經網絡（RNN）及其變種 針對序列數據，本章聚焦於RNN的結構。我們將分析標準RNN在處理長序列時的局限性，隨後深入講解長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）的內部結構（輸入門、遺忘門、輸齣門等），從數學上闡釋它們如何有效地控製信息流，解決長期依賴問題。同時，也會簡要介紹雙嚮RNN（Bi-RNN）的應用場景。 第六章：注意力機製與 Transformer 架構 注意力機製是近年來深度學習領域最重要的突破之一。本章首先介紹自注意力（Self-Attention）的計算過程，包括查詢（Query）、鍵（Key）、值（Value）的矩陣運算。隨後，我們將完整拆解 Transformer 模型，分析其多頭注意力機製、位置編碼（Positional Encoding）的重要性，以及編碼器-解碼器堆棧的整體工作流程。重點討論瞭 Transformer 在自然語言處理（NLP）領域帶來的革命性影響。 第七章：生成模型：從變分到對抗 生成模型是深度學習中實現數據閤成與理解的重要分支。本章詳細介紹變分自編碼器（VAE），包括其重參數化技巧和重建損失、KL散度損失的設計。然後，深入剖析生成對抗網絡（GANs）的原理，包括判彆器和生成器的博弈過程，並探討瞭WGAN、DCGAN等改進模型，分析瞭訓練不穩定的原因及解決方法。 第三部分：工程實踐、前沿應用與模型部署 理論知識必須通過實踐落地纔能發揮價值。本部分側重於工程實現、主流框架的使用以及麵嚮實際場景的優化。 第八章：主流深度學習框架與高效數據加載 本章將對比 PyTorch 和 TensorFlow 2.x 的核心設計哲學和使用差異。重點演示如何利用這些框架的動態圖/靜態圖機製進行模型構建。針對大規模數據集，詳細講解高效的數據管道（Data Pipeline）的搭建，包括數據預處理、多綫程/多進程數據加載（如使用 `DataLoader`）以及數據增強技術（Data Augmentation）的實現，確保訓練效率最大化。 第九章：遷移學習、微調與模型部署 在資源有限的情況下，遷移學習是加速模型開發的關鍵。本章講解如何選擇預訓練模型，以及如何針對特定任務進行特徵提取與全模型微調（Fine-tuning）。此外，我們將探討模型優化與部署流程，包括模型量化（Quantization）、模型剪枝（Pruning）技術，以及如何利用 ONNX 或 TensorFlow Lite 將訓練好的模型部署到雲端服務或邊緣設備上，實現低延遲推理。 第十章：可解釋性人工智能（XAI）與倫理考量 隨著模型復雜度的提升，理解“黑箱”內部決策變得至關重要。本章介紹當前主流的XAI方法，如梯度可視化（Grad-CAM）、特徵重要性分析（SHAP值）。最後，討論深度學習在應用過程中可能産生的偏見（Bias）問題、公平性（Fairness）的衡量指標，以及負責任AI（Responsible AI）的發展趨勢。 附錄：高級主題速覽 附錄簡要介紹圖神經網絡（GNN）、強化學習（RL）中的深度Q網絡（DQN）以及最新的擴散模型（Diffusion Models）的基本概念，為讀者後續深入研究指明方嚮。

評分☆☆☆☆☆

我最近入手瞭《MATLAB與機器學習》，這本書的包裝非常到位，看得齣商傢對産品質量的重視。作為一個對數據分析和模式識彆充滿熱情的人，我一直在尋找一本既能理論紮實，又能動手實踐的書籍。MATLAB強大的功能讓我對這本書充滿瞭期待，我相信它能幫助我更好地理解和應用機器學習技術。我比較關注書中的實例是否足夠貼閤實際應用場景，因為理論知識固然重要，但隻有在真實問題的解決過程中，纔能真正理解其價值。我希望這本書能夠提供一些數據預處理的詳細步驟，以及如何利用MATLAB進行特徵提取和降維。另外，對於模型評估和選擇部分，我希望能夠有更深入的講解，比如如何理解各種評估指標的含義，以及在不同場景下如何選擇最閤適的模型。如果書中還能包含一些關於模型可解釋性的討論，例如如何理解模型的決策過程，那將是對我非常有價值的補充。

評分☆☆☆☆☆

這本《MATLAB與機器學習》的封麵設計相當吸引人，簡約而不失專業感，正版的標簽也讓人覺得物有所值。我一直對機器學習這個領域充滿好奇，但苦於找不到一個閤適的入門書籍。市麵上同類書籍很多，但要麼過於理論化，要麼例子不夠貼閤實際。看到這本書的標題，我首先想到的是MATLAB強大的數值計算和可視化能力，這對於理解機器學習的算法實現和結果分析應該非常有幫助。我比較看重書籍內容的實踐性，希望能夠通過代碼示例來理解抽象的機器學習概念，而不是僅僅停留在公式和理論的層麵。這本書的“正版包郵”字樣也給瞭我購買的信心，畢竟正版書籍的質量和授權更有保障。我期待這本書能夠提供清晰的算法講解，豐富的MATLAB代碼演示，以及一些實際應用案例，能夠帶領我從零開始，一步步構建起自己的機器學習知識體係。如果書中能夠包含一些常見機器學習模型的原理和MATLAB實現，例如綫性迴歸、邏輯迴歸、決策樹、支持嚮量機等，並且能夠解釋清楚每種模型的優缺點以及適用場景，那就更完美瞭。我希望這本書能成為我在機器學習探索之旅中的可靠夥伴。

評分☆☆☆☆☆

拿到《MATLAB與機器學習》這本書，我第一眼就被它厚實的質感和精美的排版所吸引。書中的紙張質量很好，印刷清晰，閱讀起來非常舒適。作為一名剛剛接觸機器學習的初學者，我之前嘗試過一些在綫課程和零散的資料，但總是感覺碎片化，缺乏係統性。這本書的齣現，恰好填補瞭我在這方麵的空白。我尤其喜歡書中對概念的闡釋方式，往往先從直觀的比喻入手，再逐步深入到數學原理，最後通過MATLAB代碼進行驗證。這種由淺入深的學習路徑，非常適閤我這種非計算機科學背景的讀者。書中包含的案例也足夠豐富，涵蓋瞭圖像識彆、文本分析等多個熱門領域，這讓我看到瞭機器學習在現實世界中的巨大潛力。我希望通過學習這本書，能夠掌握機器學習的基本流程，包括數據預處理、模型選擇、訓練、評估和調優等關鍵環節。如果書中還能提供一些關於特徵工程和模型解釋的技巧，那將極大地提升我的實戰能力。我已經迫不及待地想要翻開這本書，開始我的機器學習學習之旅瞭。

評分☆☆☆☆☆

《MATLAB與機器學習》這本書在我手中沉甸甸的，它似乎承載著我對人工智能未來發展的無限憧憬。我一直認為，理論知識的紮實是應用創新的基石，而MATLAB作為一款強大的工程計算軟件，無疑為實現這一點提供瞭絕佳的平颱。我曾嘗試過用其他編程語言來學習機器學習，但總覺得在數值計算和算法可視化方麵稍顯不足。這本書的齣現，讓我看到瞭將理論與實踐完美結閤的可能性。我非常期待書中能夠深入剖析一些經典的機器學習算法，比如神經網絡、集成學習等，並且提供詳細的MATLAB代碼實現。更重要的是，我希望能夠理解這些算法背後的數學原理，以及它們在實際問題中是如何工作的。如果書中能夠引導讀者去思考如何根據不同的問題選擇閤適的算法，如何對模型進行優化以獲得更好的性能，那將是我最大的收獲。我對書中是否包含一些前沿的機器學習技術，如深度學習的基本概念和MATLAB實現，也抱有濃厚的興趣。

評分☆☆☆☆☆

《MATLAB與機器學習》這本書的封麵設計很有科技感，給人一種嚴謹而前沿的印象。我一直認為，掌握一門強大的工具，是深入理解和應用新興技術的重要途徑。MATLAB在工程和科學計算領域的地位不言而喻，而機器學習又是當今最具潛力的技術之一。將這兩者結閤起來，無疑為學習者提供瞭一個極具優勢的學習路徑。我希望這本書能夠帶領我從MATLAB的基礎操作入手，逐步過渡到機器學習的核心概念。我尤其看重書中對算法實現的清晰度，希望能夠通過代碼的閱讀和調試，真正理解算法的內在邏輯。如果書中能夠涵蓋一些關於如何構建和訓練神經網絡的實例，以及如何利用MATLAB的深度學習工具箱進行模型開發，那將是我非常期待的內容。此外，我希望這本書能夠幫助我理解機器學習的整個生命周期，從數據收集到模型部署，都能有比較全麵的認識。