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205千字 字数
2018-02-01 发行日期
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主编推荐语

本书是一本涵盖机器学习和MATLAB应用实例的综合指南。

内容简介

本书从人工智能、自动控制的基础知识开始讲述，逐步介绍机器学习在工程中的应用，其中阐述了机器学习的主要概念、算法和应用实例。针对一些重要应用案例，本书提供了完整的MATLAB机器学习解决方案，并包括所有应用实例的全部源代码，例如人脸识别、汽车自动驾驶和数据分类。

目录

  • 版权信息
  • 推荐序
  • 译者序
  • 作者简介
  • 技术审校者简介
  • 前言
  • 第一部分 机器学习概论
  • 第1章 机器学习概述
  • 1.1 引言
  • 1.2 机器学习基础
  • 1.3 学习机
  • 1.4 机器学习分类
  • 1.5 自主学习方法
  • 参考文献
  • 第2章 自主学习的历史
  • 2.1 引言
  • 2.2 人工智能
  • 2.3 学习控制
  • 2.4 机器学习
  • 2.5 未来
  • 参考文献
  • 第3章 机器学习软件
  • 3.1 自主学习软件
  • 3.2 商业化MATLAB软件
  • 3.3 MATLAB开源资源
  • 3.4 机器学习工具
  • 3.5 优化工具
  • 参考文献
  • 第二部分 机器学习的MATLAB实现
  • 第4章 用于机器学习的MATLAB数据类型
  • 4.1 MATLAB数据类型概述
  • 4.2 使用参数初始化数据结构
  • 4.3 在图像数据存储上执行mapreduce
  • 总结
  • 第5章 MATLAB图形
  • 5.1 二维线图
  • 5.2 二维图形
  • 5.3 定制二维图
  • 5.4 三维盒子
  • 5.5 用纹理绘制三维对象
  • 5.6 三维图形
  • 5.7 构建图形用户界面
  • 总结
  • 第6章 MATLAB机器学习示例
  • 6.1 引言
  • 6.2 机器学习
  • 6.3 控制
  • 6.4 人工智能
  • 第7章 基于深度学习的面部识别
  • 7.1 在线获取数据：用于训练神经网络
  • 7.2 生成神经网络的训练数据
  • 7.3 卷积
  • 7.4 卷积层
  • 7.5 池化
  • 7.6 全连接层
  • 7.7 确定输出概率
  • 7.8 测试神经网络
  • 7.9 识别图像
  • 总结
  • 参考文献
  • 第8章 数据分类
  • 8.1 生成分类测试数据
  • 8.2 绘制决策树
  • 8.3 决策树的算法实现
  • 8.4 生成决策树
  • 8.5 手工创建决策树
  • 8.6 训练和测试决策树
  • 总结
  • 参考文献
  • 第9章 基于神经网络的数字分类
  • 9.1 生成带噪声的测试图像
  • 9.2 创建神经网络工具箱
  • 9.3 训练单一输出节点的神经网络
  • 9.4 测试神经网络
  • 9.5 训练多输出节点的神经网络
  • 总结
  • 参考文献
  • 第10章 卡尔曼滤波器
  • 10.1 状态估计器
  • 10.2 使用UKF进行状态估计
  • 10.3 使用UKF进行参数估计
  • 总结
  • 参考文献
  • 第11章 自适应控制
  • 11.1 自调谐：求振荡器频率
  • 11.2 模型参考自适应控制
  • 11.3 飞机的纵向控制
  • 11.4 轮船驾驶：实现轮船驾驶控制的增益调度
  • 总结
  • 参考文献
  • 第12章 自动驾驶
  • 12.1 汽车雷达建模
  • 12.2 汽车的自主传递控制
  • 12.3 汽车动力学
  • 12.4 汽车仿真与卡尔曼滤波器
  • 12.5 雷达数据的MHT实现
  • 总结
  • 参考文献
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出版方

机械工业出版社有限公司

机械工业出版社是全国优秀出版社，自1952年成立以来，坚持为科技、为教育服务，以向行业、向学校提供优质、权威的精神产品为宗旨，以“服务社会和人民群众需求，传播社会主义先进文化”为己任，产业结构不断完善，已由传统的图书出版向着图书、期刊、电子出版物、音像制品、电子商务一体化延伸，现已发展为多领域、多学科的大型综合性出版社，涉及机械、电工电子、汽车、计算机、经济管理、建筑、ELT、科普以及教材、教辅等领域。