MATLAB與機器學習應用 史明仁 何援軍 9787302628804 【台灣高等教育出版社】
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物品所在地：中國大陸
原出版社：清華大學
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| *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：202307*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：MATLAB與機器學習應用 ISBN：9787302628804 出版社：清華大學 著編譯者：史明仁 何援軍 叢書名：高等學校計算機專業系列教材 頁數：232 所在地：中國大陸 *此為代購商品 書號：1544371 可大量預訂，請先連絡。 內容簡介 本書是寫給沒有學過任何計算機語言的讀者的，例如大學生。本書主要講授MATLAB的基本知識，從如何打開MATLAB的指令窗口，輸入最簡單的指令開始，利用MATLAB提供的互動式環境，用簡明的實例向讀者示範如何調用MATLAB的內部函數實現數值計算、符號運算和平面曲線、空間曲線與曲面圖等圖形輸出，以及機器學習和線性代數與微積分的應用。本書的應用篇介紹了MATLAB在機器學習中的應用，討論了如何應用線性代數與函數求極值的基礎知識以及MATLAB的內置函數來編程實現常用的機器學習演算法，例如，（廣義）線性最小二乘法與梯度下降法、線性支持向量機等，也講解與用到了各種控製程序流程的語句，這可以幫助讀者編製出更複雜的演算法。書中所設計的範例全部在MATLAB 2020a中運行過，「輸出結果」中的數字和顯示的圖形均為運行結果。 本書採用圖學思維方式、二維表述形式，運用典型範例，簡單明了、易於理解，可幫助讀者更快、更直觀地理解和運用MATLAB工作平台，為讀者的科學論文、研究報告提供計算和圖形支持。目錄 第1篇 基本篇第1章 導論 1 1 MATLAB是什麼 1 2 為什麼用MATLAB 1 2 1 MATLAB的特點 1 2 2 MATLAB的應用 1 2 3 MATLAB與Python的比較 1 3 使用MATLAB的準備工作 1 3 1 MATLAB的啟動 1 3 2 運行環境設定 1 3 3 命令行窗口 1 3 4 退出命令行窗口 1 4 應用實例 1 4 1 數字運算 1 4 2 數據可視化運算 第2章 基本操作 2 1 變數賦值 2 1 1 變數名 2 1 2 結果的顯示 2 1 3 指令窗口中的數值顯示格式 2 1 4 顯示格式與運算精度的設置 2 2 向量的輸入 2 2 1 一般行向量的輸入 2 2 2 等差數列的輸入與產生 2 3 矩陣的輸入 2 3 1 一般矩陣的輸入 2 3 2 矩陣的大小和向量的長度 2 3 3 一些特殊矩陣的輸入 2 4 字元串的輸入 2 5 若干操作指令 習題 第3章 數值計算 3 1 基本運算 3 1 1 基本運算的條件 3 1 2 算術運算(符) 3 1 3 點乘、點乘方與點除運算 3 1 4 數值的字元表達和分數表達 3 2 矩陣的一元運算 3 2 1 矩陣的轉置 3 2 2 數乘矩陣 3 2 3 方陣的行列式 3 2 4 方陣的逆 3 2 5 與矩陣相關的其他數值 3 3 向量的內積與外積 3 3 1 向量的內積 3 3 2 向量的外積 3 4 內置函數與函數值計算 3 4 1 兩個重要搜索指令 3 4 2 取整的內置函數 3 5 隨機數的產生 3 5 1 一致分佈的隨機數 3 5 2 正態分佈的隨機數 3 6 創建和運行M文件 3 6 1 創建函數子程序文件 3 6 2 運行M文件 3 6 3 創建調用函數的M文件與輸入數據 習題 第4章 分塊矩陣 4 1 矩陣的分塊 4 2 分塊矩陣的運算 4 2 1 分塊矩陣的加法、數乘與轉置 4 2 2 分塊矩陣的乘法 4 3 矩陣的分塊表達式與子塊的抽取 4 3 1 一般子塊的抽取 4 3 2 行或(與)列序號連續的子塊的抽取 4 3 3 一行或一列的抽取 4 3 4 分塊矩陣的形成 4 3 5 刪去矩陣的某些行或列 4 4 應用分塊行向量的一種輸出方法 4 5 求和式的內積與矩陣表達 4 5 1 一重求和式 4 5 2 矩陣的按行按列分塊 4 5 3 二重求和式 習題 第5章 數據可視化 5 1 二維作圖 5 1 1 用內置函數plot作圖 5 1 2 輔助作圖的內置函數與參數 5 1 3 用矩陣作為plot的參數作圖 5 2 三維作圖 5 2 1 空間曲線作圖 5 2 2 曲面作圖 5 2 3 用矩陣作為plot3的參數 5 3 幾種三維作圖內置函數 5 3 1 曲面簡易繪製函數ezmesh 5 3 2 圓柱面與橢圓柱面的作圖 5 3 3 單位球面與橢球面的作圖 習題 第6章 符號數學 6 1 符號常量 6 1 1 符號常量的創建 6 1 2 符號常量與數值常量的區別 6 2 符號變數與符號表達式 6 2 1 符號變數的創建 6 2 2 符號表達式 6 3 符號矩陣 6 3 1 符號矩陣的創建 6 3 2 符號矩陣的分塊 6 4 符號算術運算 6 4 1 按某變數的冪次降冪排列且合併同類項 6 4 2 乘積展開 6 4 3 因式分解 6 4 4 化簡 6 4 5 通分 6 5 符號微分 6 5 1 符號極限 6 5 2 符號微分 6 6 符號積分 習題 第7章 控制結構 7 1 if語句 7 1 1 if條件語句的一般結構 7 1 2 邏輯表達式 7 1 3 邏輯運算符 7 2 循環語句 7 2 1 for循環語句 7 2 2 while循環語句 7 2 3 switch—case語句 習題 第2篇 機器學習應用篇 第8章 線性回歸與梯度下降法 8 1 回歸與分類 8 1 1 回歸問題 8 1 2 分類問題 8 2 線性回歸 8 2 1 數學符號與術語 8 2 2 線性回歸模型 8 3 線性最小二乘法 8 3 1 矛盾方程組的「解」 8 3 2 線性最小二乘法 8 4 廣義逆矩陣解 8 4 1 矩陣的廣義逆 8 4 2 最小二乘問題的廣義逆解 8 4 3 預報值與誤差 8 5 兩個廣義線性回歸模型：Logistic與Probit 8 5 1 廣義線性模型與鏈接函數 8 5 2 Logistic模型 8 5 3 Probit模型 8 6 梯度下降法 8 6 1 梯度的定義及其性質 8 6 2 最速下降法 8 6 3 梯度下降法的缺點與改進設想 8 7 數據線性化 習題 第9章 線性支持向量機 9 1 什麼是支持向量機 9 2 分類支持向量機 9 2 1 簡化的心臟病診斷問題 9 2 2 分類模型與內置函數sign 9 2 3 線性可分問題與凸殼 9 2 4 平分最近點分類法 9 2 5 最大間隔分類法 9 2 6 關於名詞「支持向量機」 9 3 支持向量回歸機 9 3 1 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。 |
