機器學習理論及套用

《機器學習理論及套用》是2009年10月中國科學技術大學出版社出版的圖書，作者是李凡長。

基本介紹

• 書名：機器學習理論及套用
• 作者：李凡長
• ISBN：9787312026362
• 出版社：中國科學技術大學出版社
• 出版時間：2009-10-01

內容簡介

機器學習新方法研究是實現機器學服務各行各業的歷史使命。根據這樣的宗旨，《機器學習理論及套用》系統地介紹了李群機器學習、動態模糊機器學習、Agent普適機器學習和貝葉斯量子隨機學習，共三篇十二章內容。

《機器學習理論及套用》可供計算機科學技術、認知科學、機器學習、人工智慧、控制技術領域的高年級本科生和研究生作為教科書或參考書，也可供高校教師、科研院所的研究人員使用。

目錄

總序

前言

第1章 引言

第1篇 李群機器學習

第2章 李群機器學習模型

2.1 引言

2.2 李群機器學習的概念

2.3 李群機器學習的代數模型

2.4 李群機器學習的幾何模型

2.5 李群機器學習公理假設

2.6 李群機器學習Dynkin圖的幾何學習算法

2.7 李群機器學習的線形分類器設計

2.8 本章小結

參考文獻

第3章 李群機器學習(LML)子空間軌道生成算法

3.1 LML中偏序集及格的基本概念

3.2 LML子空間軌道生成格學習算法

3.3 LML中一般線性群GLn(Fn)作用下學習子空間軌道生成格學習算法

3 4 本章小結

參考文獻

第4章 李群機器學習的辛群學習算法

4.1 問題提出

4.2 李群機器學習中的辛群分類器設計

4.3 李群機器學與中的辛群分類器算法

4.4 套用實例

4.5 本章小結

參考文獻

第5章 李群機器學習的量子群學習算法

5.1 問題提出

5.2 李群機器學習中的最乾群分類器構造方法

5.3 世子群學爿算法存分子對接巾的套用

5.4 本章小結

參考文獻

第6章 李群機器學習的纖堆叢學習算法

6.1 問題提出

6.2 纖維叢學習模型

6.3 纖維叢學習算法

6.4 本章小結

參考文獻

第2篇 動態模糊機器學習

第7章 動態模糊機器掌習模型

7.1 問題提出

7.2 動態模糊機器學習模型

7.3 動態模糊機器學習系統的相關算法

7.4 動態模糊機器學習系統的過程控制模型

7.5 動態模糊關係學習算法

7.6 本章小結

參考文獻

第8章 動態模糊自主學習子空間學習算法

8.1 自主學習研究現狀分析

8.2 基於DFL的自主學習子空間的理論體系

8.3 基於DFL的自主學習子空間學習算法

8.4 本章小結

參考文獻

第9章 動態模糊決策樹學習

9.1 決策樹學習的研究現狀

9.2 動態模糊格的決策樹方法

9.3 動態模糊決策樹特殊屬性處理技術

9.4 動態模糊決策樹的剪枝策略

9.5 套用

9.6 本章小結

參考文獻

第10章 基於FDL的多Agent學習模型

10.1 引言

10.2 基於DFL的Agent心智模型

10.3 基於DFL的單Agent學習算法

10.4 基於DFL的多Agent學習模型

10.5 本章小結

參考文獻

第3篇 其他學習方法

第11章 Agent普適機器學習

11.1 引言

11.2 Agent普適機器學習

11.3 一種Agent普適機器學習分類器設計

11.4 本章小結

參考文獻

第12章 貝葉斯量子隨機學習算法

12.1 問題提出

12.2 相關基本理論

12.3 貝葉斯量子隨機學習模型

12.4 網路結構的貝葉斯量子隨機學習算法設計

12.5 網路參數的貝葉斯量子隨機學習算法設計

12.6 面向缺失數據的貝葉斯量子隨機學習算法設計

12.7 本章小結

參考文獻

附錄

附錄1 拓撲群

附錄2 微分幾何概念

附錄3 流形學習算法

附錄4 辛群的基本概念和性質

附錄5 量子群的基本概念

附錄6 纖維叢

附錄7 動態模糊集(DFS)

附錄8 動態模糊(DF)關係

附錄9 動態模糊邏輯

附錄10 動態模糊格及其性質

中英文名詞對照

前言

大學最重要的功能是向社會輸送人才。大學對於一個國家、民族乃至世界的重要性和貢獻度，很大程度上是通過畢業生在社會各領域所取得的成就來體現的。

中國科學技術大學建校只有短短的五十年，之所以迅速成為享有較高國際聲譽的著名大學之一，主要就是因為她培養出了一大批德才兼備的優秀畢業生。他們志向高遠、基礎紮實、綜合素質高、創新能力強，在國內外科技、經濟、教育等領域做出了傑出的貢獻，為中國科大贏得了“科技英才的搖籃”的美譽。