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题名/责任者:

机器学习与推理/俞成浦, 陈文颉, 邓方编著

出版发行项:

北京:清华大学出版社,2024

ISBN及定价:

978-7-302-66865-7/CNY75.00

载体形态项:

xi, 313页:图;26cm

丛编项:

面向新工科的电工电子信息基础课程系列教材

个人责任者:

俞成浦 编著

个人责任者:

陈文颉 编著

个人责任者:

邓方 编著

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP181

一般附注:

教育部高等学校电工电子基础课程教学指导分委员会推荐教材

书目附注:

有书目 (第312-313页)

提要文摘附注:

本书主要内容分成两篇。第一篇主要介绍机器学习的主要理论和方法, 包括统计决策方法、监督学习方法、无监督学习方法、深度学习方法和近似推理方法。除了总结经典算法之外, 第一篇还介绍了最新的集成学习方法 (如迁移学习、终身学习和元学习) 和深度学习方法 (如图神经网络、深度信念网络和深度生成网络), 使学生能够掌握机器学习专业方向的前沿理论知识。第二篇主要介绍模型推理的主要理论与方法, 包括静态统计模型、概率图模型、马尔可夫模型以及马尔可夫决策过程。在模型知识的驱动下, 第二篇聚焦控制领域的状态估计、系统辨识和马尔可夫决策, 形成更具理论深度的高层次学习内容。

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