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机器学习与行业应用 版权信息
- ISBN：9787569324815
- 条形码：9787569324815 ; 978-7-5693-2481-5
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
机器学习与行业应用 内容简介
本书分为两部分：前3章介绍了相关理论知识，使读者熟知机器学习中的主要理论与数学基础知识；后4章从行业化的四个层级分别介绍了具体的案例研究方法。
机器学习与行业应用 目录
第1章 第四次工业革命
1.1 引言
1.1.1 工业
1.1.2 工业物联网
1.1.3 其他 战略
1.2 行业智能化
1.2.1 在组件级别上
1.2.2 在机器级别上
1.2.3 在生产级别上
1.2.4 在分销级别上
1.3 智能行业中机器学习的挑战和机遇
1.3.1 对业务的影响
1.3.2 对技术的影响
1.3.3 对人的影响
1.4 小结
第2章 机器学习
2.1 概述
2.2 基本统计
2.2.1 描述性统计
2.2.2 推理
2.3 聚类
2.3.1 层次聚类
2.3.2 k均值算法
2.3.3 谱聚类
2.3.4 近邻传播
2.3.5 概率聚类
2.4 监督分类
2.4.1 模型性能评价
2.4.2 特征子集选择
2.4.3 k近邻
2.4.4 分类树
2.4.5 规则归纳
2.4.6 人工神经网络
2.4.7 支持向量机
2.4.8 逻辑回归
2.4.9 贝叶斯网络分类器
2.4.10 元分类器
2.5 贝叶斯网络
2.5.1 贝叶斯网络的基本原理
2.5.2 贝叶斯网络推理
2.5.3 从数据中学习贝叶斯网络
2.6 利用贝叶斯网络对动态场景建模
2.6.1 数据流
2.6.2 动态、时间和连续时间贝叶斯网络
2.6.3 隐马尔可夫模型
2.7 机器学习工具
2.8 机器学习的前沿信息
第3章 机器学习在行业中的应用
3.1 能源领域
3.1.1 石油
展开全部
机器学习与行业应用 作者简介
作者简介： 佩德罗·拉腊尼亚加（Pedro Larra？aga），2007年担任马德里理工大学计算机科学和人工智能的终身教授，同时联合领导计算机智能小组。其先后在巴利亚多利德大学获得数学（统计学）硕士学位，在巴斯克大学获得计算机科学博士学位（卓越奖）。在去马德里理工大学之前，曾在巴斯克大学（UPV-EHU）进行学术研究，职称相继为助理教授（1985-1998）、副教授（1998-2004）和终身教授（2004-2007），并在2003年获得了终身教授的特许任教资格。 2007-2010年，拉腊尼亚加教授在西班牙科学与创新部研究项目副总局担任计算机技术领域的资深经理。2010-2011年，成为CNEAI（西班牙教育部）咨询委员会6.2（通信、计算和电子工程）的成员。其研究方向主要是概率图模型、数据科学、元启发算法以及生物医学、生物信息学、神经科学、工业4.0和体育等实际应用领域。其在影响因子期刊上发表了150多篇论文，并指导了26篇博士论文。他自2012年以来担任欧洲人工智能协会会员，并在2018年进入欧洲科学院。2013年获得了西班牙国家计算机科学奖，2018年获得西班牙人工智能协会奖。
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