面向信號處理的機器學習-數據科學、演算法與計算統計學 9787111725305 (英)麥克斯.A.里特爾

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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
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書號:1564049
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【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

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