自適應(yīng)系統(tǒng)與機(jī)器智能

定　價(jià)：￥59.00

作　者：	何海波
出版社：	機(jī)械工業(yè)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	計(jì)算機(jī)/網(wǎng)絡(luò) 人工智能

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ISBN：	9787111541141	出版時(shí)間：	2016-07-01	包裝：	平裝
開(kāi)本：	16開(kāi)	頁(yè)數(shù)：	192	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　本書(shū)以如何使機(jī)器具有自適應(yīng)于環(huán)境、類(lèi)似人腦智能這一挑戰(zhàn)性問(wèn)題為中心，主要介紹了圍繞這一問(wèn)題的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)與生物啟發(fā)這兩個(gè)主要研究方向的重要進(jìn)展。本書(shū)主要內(nèi)容可分為4個(gè)方面：（1）研究背景，介紹了自適應(yīng)系統(tǒng)的類(lèi)腦智能與傳統(tǒng)計(jì)算的區(qū)別；（2）數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法，重點(diǎn)研究如何將海量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為支撐決策過(guò)程的知識(shí)和信息這一問(wèn)題，并介紹了增量學(xué)習(xí)、不平衡學(xué)習(xí)及集成學(xué)習(xí)等方法；（3）生物啟發(fā)式方法，主要講述生物信息處理的基本原理，以及如何開(kāi)發(fā)具有學(xué)習(xí)、記憶、優(yōu)化、預(yù)測(cè)等智能能力的計(jì)算框架；（4）機(jī)器智能的硬件實(shí)現(xiàn)。

作者簡(jiǎn)介

暫缺《自適應(yīng)系統(tǒng)與機(jī)器智能》作者簡(jiǎn)介

圖書(shū)目錄

出版者的話譯者序前言致謝第1章緒論 1.1機(jī)器智能研究 1.2兩個(gè)層面：數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法和生物啟發(fā)式方法 1.3如何閱讀本書(shū) 1.3.1機(jī)器智能的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法1.3.2機(jī)器智能的生物啟發(fā)式方法 1.4總結(jié)和延伸閱讀參考文獻(xiàn) 第2章增量學(xué)習(xí) 2.1引言 2.2問(wèn)題的提出 2.3 自適應(yīng)增量學(xué)習(xí)框架 2.4映射函數(shù)設(shè)計(jì) 2.4.1基于歐氏距離的映射函數(shù) 2.4.2基于回歸學(xué)習(xí)模型的映射函數(shù) 2.4.3基于在線評(píng)估系統(tǒng)的映射函數(shù) 2.5實(shí)例研究 2.5.1視頻流的增量學(xué)習(xí) 2.5.2垃圾郵件分類(lèi)的增量學(xué)習(xí)2.6總結(jié) 參考文獻(xiàn) 第3章不平衡學(xué)習(xí) 3.1引言 3.2不平衡學(xué)習(xí)的本質(zhì) 3.3不平衡數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)方法 3.3.1不平衡數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)的抽樣法 3.3.2不平衡數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)的代價(jià)敏感方法 3.3.3基于核的不平衡數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)方法 3.3.4不平衡數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)的主動(dòng)學(xué)習(xí)方法 3.3.5不平衡數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)的其他方法 3.4不平衡數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)的評(píng)價(jià)指標(biāo)3.4.1單一評(píng)價(jià)指標(biāo) 3.4.2受試者工作特性( ROC)曲線 3.4.3查準(zhǔn)率一查全率(PR)曲線3.4.4代價(jià)曲線 3.4.5多類(lèi)不平衡數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)指標(biāo) 3.5機(jī)遇和挑戰(zhàn) 3.6實(shí)例研究 3.6.1非線性規(guī)范化 3.6.2數(shù)據(jù)集分布 3.6.3仿真結(jié)果和討論 3.7總結(jié) 參考文獻(xiàn) 第4章集成學(xué)習(xí) 4.1引言 4.2假設(shè)多樣性 4.2.1 Q統(tǒng)計(jì)量第5章機(jī)器智能的自適應(yīng)動(dòng)態(tài)規(guī)劃第6章聯(lián)想學(xué)習(xí)第7章序列學(xué)習(xí)第8章機(jī)器智能的硬件設(shè)計(jì)