• 机器学习与视觉感知
21年品牌 40万+商家 超1.5亿件商品

机器学习与视觉感知

14.28 4.8折 30 九五品

仅1件

天津武清
认证卖家担保交易快速发货售后保障

作者张宝昌,杨万扣,林娜娜

出版社清华大学出版社

ISBN9787302428114

出版时间2016-06

版次1

装帧平装

开本16开

纸张胶版纸

页数108页

字数118千字

定价30元

上书时间2024-05-04

鲁是特

已实名 已认证 进店 收藏店铺

   商品详情   

品相描述:九五品
商品描述
基本信息
书名:机器学习与视觉感知
定价:30元
作者:张宝昌,杨万扣,林娜娜
出版社:清华大学出版社
出版日期:2016-06-01
ISBN:9787302428114
字数:118
页码:108
版次:1
装帧:平装
开本:16开
商品重量:
编辑推荐

内容提要
本书旨在通过对机器学习主要原理和方法的介绍,并且结合作者多年来在视觉感知方面的研究成果,对于其他书籍未涉及的一些前沿研究进行补充阐述。本书面向有一定数学基础的模式识别专业的本科生和研究生,以及有志于钻研模式识别相关领域,包括机器学习和视觉感知等方向的读者,通过对于基础理论循序渐进、深入浅出的讲解,帮助读者更快速地掌握机器学习的基本方法,在此基础上每章的内容由易到难,读者可以根据自己的掌握程度以及兴趣,选择特定的方向进行更深入的学习。
目录

作者介绍
张宝昌,北京航空航天大学自动化学院副教授。北航自动化学院,主讲本科生核心专业课程“模式识别与机器学习”、本科生课程“现代控制导论”、研究生课程“机器学习理论与应用”、研究生学位课程“图像处理系列实验”等课程。主持一项本科生教改项目。  主要从事模式识别与智能系统相关理论研究与应用,先后三次访问GriffithUniversity,以及访问香港理工大学,香港中文大学,建立深入的合作关系。
序言
模式识别诞生于20世纪20年代,随着20世纪40年代计算机的出现,20世纪50年代人工智能的兴起,模式识别在20世纪60年代初迅速发展成一门学科。什么是模式和模式识别呢?广义地说,存在于时间和空间中可观察的事物,如果可以区别它们是否相同或相似,都可以称之为模式;狭义地说,模式是通过对具体的个别事物进行观测所得到的具有时间和空间分布的信息。模式所属的类别或同一类中模式的总体称为模式类(或简称为类)。而“模式识别”则是在某些一定量度或观测基础上把待识模式划分到各自的模式类中去。经过多年的研究和发展,模式识别技术已广泛被应用于人工智能、计算机工程、机器人学、神经生物学,以及宇航科学和武器技术等许多重要领域,如语音识别、语音翻译、人脸识别、指纹识别、生物认证技术等。模式识别技术对国民经济建设和国防科技发展的重要性已得到了人们的认可和广泛重视。
作为模式识别不可分割的一部分,机器学习与视觉感知是当前计算机与自动化领域的热门方向,也是未来的主要研究方向之一。各行各业都会应用到机器学习方法解决问题。而视觉作为主要的信息获取的方式,是目前为重要的研究领域之一。作者结合长期的科研经验完成了这本面向大学、研究生的专著和教材。本书面向有一定数学基础的模式识别专业的本科生和研究生,以及有志于钻研模式识别相关领域,包括机器学习和视觉感知等方向的读者。由于机器学习算法大多数与线性代数和矩阵相关,作者认为本书读者已经掌握了基础的数学知识。本书介绍机器学习的主要原理和方法,以及新进展。全书包括机器学习的发展史、决策树学习、PAC模型、贝叶斯学习、支持向量机、AdaBoost、压缩感知、子空间、深度学习与神经网络和强化学习。
由于机器学习与视觉感知方向书籍众多,本书在介绍其余书籍所涉及的基本知识的基础上,加入了许多前沿的算法和原理,希望读者不仅可以学习到这些基础知识,还可以根据这些知识确定自己的研究方向。基于此,作者在编书过程中做了两方面工作:一方面,该书从易于读者学习的角度逐步讲解了诸如决策树学习、贝叶斯学习、支持向量机、压缩感知以及深度学习等知识,不同于以往的书籍中理论过于烦琐、公式推导过于复杂的特点,本书重点强调实用性,书中加入了大量的例子来实现算法,使得读者可以在学习示例的基础上去学习算法和理论;另一方面,本书内容安排每一章为比较独立的一个整体,这些章节不仅包括传统的理论和方法,也融入了作者的一些算法和近比较流行的机器学习理论,使得读者可以知道机器学习的新方向和新进展。
本书对新的机器学习领域的成果进行介绍,并对作者多年来的研究成果进行总结。由于作者在分类器设计、人脸识别、视频理解、掌纹识别、铁路图像检测方面进行了多年的研究,本书对于相关领域的研究人员具有一定的启发作用。
本书由张宝昌、杨万扣、林娜娜编著。张宝昌负责对全书的内容进行了整理和撰写,杨万扣主要针对子空间学习和压缩感知部分进行了修订,而林娜娜对增强学习部分整理和全书的核对做了大量的工作。感谢杨赟、刘娟、王蕾等研究生对本书后期整理所做的大量工作。写作过程中,作者借阅了大量机器学习相关的书籍,详见参考文献,没有他们的贡献就没有本书的出版,在此表示衷心的感谢。
由于时间仓促和个人精力有限,书中难免存在疏漏,希望广大读者给予批评指正。

   相关推荐   

—  没有更多了  —

以下为对购买帮助不大的评价

此功能需要访问孔网APP才能使用
暂时不用
打开孔网APP