| 作者 |
| [澳] 约翰逊·I. 阿比尼亚（Johnson I. Agbinya） |
| 丛书名 |
| 数据科学与工程技术丛书 |
| 出版社 |
| 机械工业出版社 |
| ISBN |
| 9787111690443 |
| 简要 |
| 简介 |
| 内容简介书籍计算机书籍 本书结合开源和面向商业的计算平台，从实用的角度，全面系统阐述数据分析技术及其应用，内容涵盖机器学习基础、深度学习、人工智能、统计学和进化学习等。 |
| 目录 |
| 译者序 前言 致谢 关于作者 贡献者名单 缩略语 第1章 马尔可夫链及其应用1 1.1简介1 1.2定义1 1.2.1状态空间2 1.2.2轨迹2 1.3使用马尔可夫链的预测5 1.3.1初始状态5 1.3.2长期概率6 1.4马尔可夫链的应用8 第2章隐马尔可夫建模10 2.1隐马尔可夫建模表示法10 2.2释放概率11 2.3隐马尔可夫模型12 2.3.1建立HMM12 2.3.2图形形式的HMM13 2.4HMM中的三大问题16 2.4.1表示法16 2.4.2问题1的解决方案：似然估计16 2.5状态转移表19 2.5.1输入符号表20 2.5.2输出符号表20 2.6问题3的解决方案：找到最佳HMM20 2.7练习21 第3章卡尔曼滤波器入门23 3.1简介23 3.2标量形式23 3.3矩阵形式26 3.3.1状态变量的模型27 3.3.2状态的高斯表示29 3.4状态矩阵32 3.4.1对象在单个方向上移动的 状态矩阵32 3.4.2二维运动对象的状态矩阵35 3.4.3在三维空间中移动的对象36 3.5带有噪声的卡尔曼滤波器模型38 参考文献38 第4章卡尔曼滤波器II39 4.1简介39 4.2卡尔曼滤波器中的处理步骤39 4.2.1协方差矩阵39 4.2.2协方差矩阵的计算方法41 4.2.3卡尔曼滤波器中的迭代45 第5章遗传算法50 5.1简介50 5.2遗传算法的步骤50 5.3遗传算法的相关术语51 5.4适应度函数52 5.5选择54 5.5.1轮盘赌54 5.5.2交叉54 5.6最大化单个变量的函数56 5.7连续遗传算法58 5.7.1地形图的最低海拔58 5.7.2遗传算法在传感器温度记录中的应用60 参考文献61 第6章计算图的微积分62 6.1简介62 6.2复合表达式63 6.3计算偏导数63 6.4积分计算66 6.4.1梯形法则66 6.4.2辛普森法则67 6.5多径复合导数67 第7章支持向量机69 7.1简介69 7.2支持向量机的数学基础70 7.2.1超平面简介70 7.2.2平行超平面71 7.2.3两平行平面之间的距离72 7.3支持向量机问题73 7.3.1问题定义73 7.3.2线性可分情况73 7.4最佳超平面的定位（素数问题）75 7.4.1确定边界75 7.4.2点xi与分离超平面的距离76 7.4.3求解最佳超平面问题77 7.5拉格朗日优化函数78 7.5.1单约束优化78 7.5.2多约束优化79 7.5.3Karush-Kuhn-Tucker条件81 7.6SVM优化问题81 7.6.1原始SVM优化问题81 7.6.2对偶优化问题82 7.7线性SVM数据84 7.7.1松弛变量85 7.7.2使用核的非线性数据分类86 参考文献90 第8章人工神经网络91 8.1简介91 8.2神经元91 第9章神经网络训练101 9.1简介101 9.2神经网络架构101 9.3反向传播模型101 9.4带有计算图的反向传播示例104 9.5反向传播104 9.6神经网络实用训练106 9.6.1前向传播106 9.6.2反向传播108 9.7权重方法的初始化111 9.7.1Xavier初始化111 9.7.2批处理标准化112 9.8结论112 参考文献113 第10章循环神经网络114 10.1简介114 10.2实例114 10.3原理116 第11章卷积神经网络124 11.1简介124 11.2卷积矩阵124 11.3卷积核125 11.4卷积神经网络术语129 11.4.1概念和超参数129 11.4.2CNN处理阶段131 11.4.3池化层133 11.4.4全连接层134 11.5CNN设计原则134 11.6结论135 参考文献135 第12章主成分分析136 12.1简介136 12.2定义136 12.3主成分计算141 12.3.1使用向量投影的PCA141 12.3.2使用协方差矩阵进行PCA计算142 12.3.3使用奇异值分解的PCA144 12.3.4PCA的应用145 参考文献146 第13章矩母函数147 13.1随机变量的矩147 13.1.1随机变量的中心矩147 13.1.2矩特性148 13.2一元矩母函数149 13.3矩母函数的级数表示150 13.3.1概率质量函数的性质151 13.3.2概率分布函数f（x）的性质151 13.4离散随机变量的矩母函数151 13.4.1伯努利随机变量151 13.4.2二项随机变量152 13.4.3几何随机变量153 13.4.4泊松随机变量153 13.5连续随机变量的矩母函数154 13.5.1指数分布154 13.5.2正态分布154 13.5.3伽马分布155 13.6矩母函数的性质156 13.7多元矩母函数156 13.8矩母函数的应用157 第14章特征函数158 14.1简介158 14.2离散单随机变量的特征函数159 14.2.1泊松随机变量的特征函数159 14.2.2二项随机变量的特征函数159 14.2.3连续随机变量的特征函数159 第15章概率生成函数161 15.1简介161 15.2离散概率生成函数161 15.2.1概率生成函数的性质162 15.2.2伯努利随机变量的概率生成函数163 15.2.3二项随机变量的概率生成函数163 15.2.4泊松随机变量的概率生成函数163 15.2.5几何随机变量的概率生成函数164 15.2.6负二项随机变量的概率生成函数165 15.3概率生成函数在数据分析中的应用167 15.3.1离散事件应用167 15.3.2传染病建模168 参考文献170 第16章基于人工神经网络的数字身份管理系统171 16.1简介171 16.2数字身份度量171 16.3身份解析172 16.4生物识别系统架构173 16.4.1指纹识别174 16.4.2人脸识别174 16.5信息融合175 16.6人工神经网络176 16.7多模式数字身份管理系统实现177 16.7.1终端、指纹扫描仪和摄像头177 16.7.2指纹和人脸识别SDK178 16.7.3数据库178 16.7.4验证：连接到主机并选择验证178 16.8结论179 参考文献179 第17章物联网数据分类的概率神经网络分类器182 17.1简介182 17.2概率神经网络182 17.3广义回归神经网络184 17.4向量量化GRNN185 17.5试验工作188 17.6结论与未来工作189 参考文献189 第18章分层概率有限状态机的MML学习与推断191 18.1简介191 18.2有限状态机和PFSM192 18.2.1有限状态机的数学定义192 18.2.2状态图中的FSM表示192 18.3PFSM的MML编码和推断195 18.3.1建模PFSM195 18.3.2使用MML推断PFSM198 18.4分层概率有限状态机203 18.4.1定义HPFSM204 18.4.2HPFSM假设H的MML断言代码205 18.4.3HPFSM转移的编码206 18.5试验207 18.5.1人工数据集试验207 18.5.2ADL数据集试验211 18.6小结214 参考文献215 练习解答217 |