机器学习理论及应用

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作者: 李凡长著

出版社: 中国科学技术大学出版社

出版时间: 2009-10

版次: 1

ISBN: 9787312026362

定价: 88.00

装帧: 平装

开本: 16开

纸张: 胶版纸

页数: 478页

字数: 533千字

正文语种: 简体中文

丛书: 当代科学技术基础理论与前沿问题研究丛书·中国科学技术大学校友文库

分类: 计算机与互联网

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　　机器学习新方法研究是实现机器学服务各行各业的历史使命。根据这样的宗旨，《机器学习理论及应用》系统地介绍了李群机器学习、动态模糊机器学习、Agent普适机器学习和贝叶斯量子随机学习，共三篇十二章内容。
　　《机器学习理论及应用》可供计算机科学技术、认知科学、机器学习、人工智能、控制技术领域的高年级本科生和研究生作为教科书或参考书，也可供高校教师、科研院所的研究人员使用。总序
前言
第1章引言
第1篇李群机器学习
第2章李群机器学习模型
2.1引言
2.2李群机器学习的概念
2.3李群机器学习的代数模型
2.4李群机器学习的几何模型
2.5李群机器学习公理假设
2.6李群机器学习Dynkin图的几何学习算法
2.7李群机器学习的线形分类器设计
2.8本章小结
参考文献

第3章李群机器学习(LML)子空间轨道生成算法
3.1LML中偏序集及格的基本概念
3.2LML子空间轨道生成格学习算法
3.3LML中一般线性群GLn(Fn)作用下学习子空间轨道生成格学习算法
34本章小结
参考文献

第4章李群机器学习的辛群学习算法
4.1问题提出
4.2李群机器学习中的辛群分类器设计
4.3李群机器学与中的辛群分类器算法
4.4应用实例
4.5本章小结
参考文献

第5章李群机器学习的量子群学习算法
5.1问题提出
5.2李群机器学习中的最干群分类器构造方法
5.3世子群学爿算法存分子对接巾的应用
5.4本章小结
参考文献

第6章李群机器学习的纤堆丛学习算法
6.1问题提出
6.2纤维丛学习模型
6.3纤维丛学习算法
6.4本章小结
参考文献

第2篇动态模糊机器学习
第7章动态模糊机器掌习模型
7.1问题提出
7.2动态模糊机器学习模型
7.3动态模糊机器学习系统的相关算法
7.4动态模糊机器学习系统的过程控制模型
7.5动态模糊关系学习算法
7.6本章小结
参考文献

第8章动态模糊自主学习子空间学习算法
8.1自主学习研究现状分析
8.2基于DFL的自主学习子空间的理论体系
8.3基于DFL的自主学习子空间学习算法
8.4本章小结
参考文献

第9章动态模糊决策树学习
9.1决策树学习的研究现状
9.2动态模糊格的决策树方法
9.3动态模糊决策树特殊属性处理技术
9.4动态模糊决策树的剪枝策略
9.5应用
9.6本章小结
参考文献

第10章基于FDL的多Agent学习模型
10.1引言
10.2基于DFL的Agent心智模型
10.3基于DFL的单Agent学习算法
10.4基于DFL的多Agent学习模型
10.5本章小结
参考文献

第3篇其他学习方法
第11章Agent普适机器学习
11.1引言
11.2Agent普适机器学习
11.3一种Agent普适机器学习分类器设计
11.4本章小结
参考文献

第12章贝叶斯量子随机学习算法
12.1问题提出
12.2相关基本理论
12.3贝叶斯量子随机学习模型
12.4网络结构的贝叶斯量子随机学习算法设计
12.5网络参数的贝叶斯量子随机学习算法设计
12.6面向缺失数据的贝叶斯量子随机学习算法设计
12.7本章小结
参考文献

附录
附录1拓扑群
附录2微分几何概念
附录3流形学习算法
附录4辛群的基本概念和性质
附录5量子群的基本概念
附录6纤维丛
附录7动态模糊集(DFS)
附录8动态模糊(DF)关系
附录9动态模糊逻辑
附录10动态模糊格及其性质
中英文名词对照
内容简介:
　　机器学习新方法研究是实现机器学服务各行各业的历史使命。根据这样的宗旨，《机器学习理论及应用》系统地介绍了李群机器学习、动态模糊机器学习、Agent普适机器学习和贝叶斯量子随机学习，共三篇十二章内容。
　　《机器学习理论及应用》可供计算机科学技术、认知科学、机器学习、人工智能、控制技术领域的高年级本科生和研究生作为教科书或参考书，也可供高校教师、科研院所的研究人员使用。
目录:
总序
前言
第1章引言
第1篇李群机器学习
第2章李群机器学习模型
2.1引言
2.2李群机器学习的概念
2.3李群机器学习的代数模型
2.4李群机器学习的几何模型
2.5李群机器学习公理假设
2.6李群机器学习Dynkin图的几何学习算法
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2.8本章小结
参考文献

第3章李群机器学习(LML)子空间轨道生成算法
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5.1问题提出
5.2李群机器学习中的最干群分类器构造方法
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5.4本章小结
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第6章李群机器学习的纤堆丛学习算法
6.1问题提出
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6.4本章小结
参考文献

第2篇动态模糊机器学习
第7章动态模糊机器掌习模型
7.1问题提出
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8.1自主学习研究现状分析
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