*完成訂單後正常情形下約兩周可抵台。 *本賣場提供之資訊僅供參考,以到貨標的為正確資訊。 印行年月:202305*若逾兩年請先於私訊洽詢存貨情況,謝謝。 台灣(台北市)在地出版社,每筆交易均開具統一發票,祝您中獎最高1000萬元。 書名:面向信號處理的機器學習-數據科學、演算法與計算統計學 ISBN:9787111725305 出版社:機械工業 著編譯者:(英)麥克斯.A.里特爾 頁數:281 所在地:中國大陸 *此為代購商品 書號:1564049 可大量預訂,請先連絡。 【台灣高等教育出版社簡體書】 面向信號處理的機器學習-數據科學、演算法與計算統計學 787111725305 (英)麥克斯.A.里特爾 內容簡介 本書首先介紹相關的數學基礎知識,包括代數、集合、線性運算、概率論、圖論、計算複雜性、優化等;接下來介紹信號處理的基礎知識,包括採樣、統計建模、線性時不變系統、小波變換等,同時穿插機器學習的基本概念和運算,如回歸、支持向量機、聚類、主成分分析等。在此基礎上,闡述了非參數模型和信號處理中的機器學習演算法。 本書的一大特色是內容由淺入深,易於理解,適合本科高年級和研究生階段的學生閱讀,同時也可作為科研和工程技術人員的參考手冊。作者簡介 張軼,四川大學計算機學院副教授、碩士生導師,研究方向為模式識別、視覺計算和機器智能,研究領域涉及智能監控、自動駕駛和機器人等。發表SCI期刊及會議論文30餘篇,並擔任多種期刊的審稿人和部分期刊的副主編。目錄 譯者序前言 第1章 數學基礎 1 1 抽象代數 1 1 1 群 1 1 2 環 1 2 度量 1 3 向量空間 1 3 1 線性運算元 1 3 2 矩陣代數 1 3 3 方陣和可逆矩陣 1 3 4 特徵值和特徵向量 1 3 5 特殊矩陣 1 4 概率與隨機過程 1 4 1 樣本空間、事件、度量和分佈 1 4 2 聯合隨機變數:獨立性、條件性和邊緣性 1 4 3 貝葉斯準則 1 4 4 期望、生成函數和特徵函數 1 4 5 經驗分佈函數和樣本期望 1 4 6 變換隨機變數 1 4 7 多元高斯分佈和其他極限分佈 1 4 8 隨機過程 1 4 9 馬爾可夫鏈 1 5 數據壓縮與資訊理論 1 5 1 信息映射的重要性 1 5 2 互信息和KL散度 1 6 圖 1 7 凸性 1 8 計算複雜性 1 8 1 複雜性的階和大O表示法 1 8 2 可處理和難處理的問題:NP完全性 第2章 優化 2 1 預備知識 2 1 1 連續可微問題與臨界點 2 1 2 等式約束下的連續優化:拉格朗日乘子 2 1 3 不等式約束:二元性和Karush-Kuhn-Tucker條件 2 1 4 迭代法的收斂性和收斂速度 2 1 5 不可微的連續問題 2 1 6 離散(組合)優化問題 2 2 連續凸問題的解析方法 2 2 1 L2范數目標函數 2 2 2 混合L2-L1范數目標函數 2 3 連續凸問題的數值方法 2 3 1 迭代重加權最小二乘法 2 3 2 梯度下降 2 3 3 調整步長:線搜索 2 3 4 牛頓方法 2 3 5 其他梯度下降方法 2 4 不可微連續凸問題 2 4 1 線性規劃 2 4 2 二次規劃 2 4 3 次梯度法 2 4 4 原始對偶內點法 2 4 5 路徑跟蹤方法 2 5 連續非凸問題 2 6 離散(組合)優化的啟髮式演算法 2 6 1 貪婪搜索 第3章 隨機採樣 第4章 統計建模和推斷 第5章 概率圖模型 第6章 統計機器學習 第7章 線性-高斯系統和信號處理 第8章 離散信號:採樣、量化和編碼 第9章 非線性和非高斯信號處理 第10章 非參數貝葉斯機器學習和信號處理 參考文獻 詳細資料或其他書籍請至台灣高等教育出版社查詢,查後請於PChome商店街私訊告知ISBN或書號,我們即儘速上架。 |