機(jī)器學(xué)習(xí)理論及應(yīng)用

前言

大學(xué)最重要的功能是向社會輸送人才。大學(xué)對于一個國家、民族乃至世界的重要性和貢獻(xiàn)度，很大程度上是通過畢業(yè)生在社會各領(lǐng)域所取得的成就來體現(xiàn)的。中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)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(yù)的著名大學(xué)之一，主要就是因?yàn)樗囵B(yǎng)出了一大批德才兼?zhèn)涞膬?yōu)秀畢業(yè)生。他們志向高遠(yuǎn)、基礎(chǔ)扎實(shí)、綜合素質(zhì)高、創(chuàng)新能力強(qiáng)，在國內(nèi)外科技、經(jīng)濟(jì)、教育等領(lǐng)域做出了杰出的貢獻(xiàn)，為中國科大贏得了“科技英才的搖籃”的美譽(yù)。2008年9月，胡錦濤總書記為中國科大建校五十周年發(fā)來賀信，信中稱贊說：半個世紀(jì)以來，中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)依托中國科學(xué)院，按照全院辦校、所系結(jié)合的方針，弘揚(yáng)紅專并進(jìn)、理實(shí)交融的校風(fēng)，努力推進(jìn)教學(xué)和科研工作的改革創(chuàng)新，為黨和國家培養(yǎng)了一大批科技人才，取得了一系列具有世界先進(jìn)水平的原創(chuàng)性科技成果，為推動我國科教事業(yè)發(fā)展和社會主義現(xiàn)代化建設(shè)做出了重要貢獻(xiàn)。據(jù)統(tǒng)計(jì)，中國科大迄今已畢業(yè)的5萬人中，已有42人當(dāng)選中國科學(xué)院和中國工程院院士，是同期（自1963年以來）畢業(yè)生中當(dāng)選院士數(shù)最多的高校之一。其中，本科畢業(yè)生中平均每1000人就產(chǎn)生1名院士和七百多名碩士、博士，比例位居全國高校之首。還有眾多的中青年才俊成為我國科技、企業(yè)、教育等領(lǐng)域的領(lǐng)軍人物和骨干。在歷年評選的“中國青年五四獎?wù)隆鲍@得者中，作為科技界、科技創(chuàng)新型企業(yè)界青年才俊代表，科大畢業(yè)生已連續(xù)多年榜上有名，獲獎總?cè)藬?shù)位居全國高校前列。

內(nèi)容概要

機(jī)器學(xué)習(xí)新方法研究是實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)服務(wù)各行各業(yè)的歷史使命。根據(jù)這樣的宗旨，本書系統(tǒng)地介紹了李群機(jī)器學(xué)習(xí)、動態(tài)模糊機(jī)器學(xué)習(xí)、Agent普適機(jī)器學(xué)習(xí)和貝葉斯量子隨機(jī)學(xué)習(xí)，共三篇十二章內(nèi)容。    本書可供計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)、認(rèn)知科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能、控制技術(shù)領(lǐng)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。

書籍目錄

總序前言第1章 引言第1篇 李群機(jī)器學(xué)習(xí)  第2章 李群機(jī)器學(xué)習(xí)模型    2.1 引言    2.2 李群機(jī)器學(xué)習(xí)的概念    2.3 李群機(jī)器學(xué)習(xí)的代數(shù)模型    2.4 李群機(jī)器學(xué)習(xí)的幾何模型    2.5 李群機(jī)器學(xué)習(xí)公理假設(shè)    2.6 李群機(jī)器學(xué)習(xí)Dynkin圖的幾何學(xué)習(xí)算法    2.7 李群機(jī)器學(xué)習(xí)的線形分類器設(shè)計(jì)    2.8 本章小結(jié)    參考文獻(xiàn)  第3章 李群機(jī)器學(xué)習(xí)(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(xué)習(xí)算法    3.3 LML中一般線性群GLn(Fn)作用下學(xué)習(xí)子空間軌道生成格學(xué)習(xí)算法        3 4 本章小結(jié)          參考文獻(xiàn)      第4章 李群機(jī)器學(xué)習(xí)的辛群學(xué)習(xí)算法    4.1 問題提出            4.2 李群機(jī)器學(xué)習(xí)中的辛群分類器設(shè)計(jì)        4.3 李群機(jī)器學(xué)與中的辛群分類器算法            4.4 應(yīng)用實(shí)例            4.5 本章小結(jié)               參考文獻(xiàn)       第5章 李群機(jī)器學(xué)習(xí)的量子群學(xué)習(xí)算法    5.1 問題提出            5.2 李群機(jī)器學(xué)習(xí)中的最干群分類器構(gòu)造方法    5.3 世子群學(xué)爿算法存分子對接巾的應(yīng)用      5.4 本章小結(jié)            參考文獻(xiàn)      第6章 李群機(jī)器學(xué)習(xí)的纖堆叢學(xué)習(xí)算法    6.1 問題提出    6.2 纖維叢學(xué)習(xí)模型    6.3 纖維叢學(xué)習(xí)算法        6.4 本章小結(jié)          參考文獻(xiàn)    第2篇 動態(tài)模糊機(jī)器學(xué)習(xí)  第7章 動態(tài)模糊機(jī)器掌習(xí)模型    7.1 問題提出       7.2 動態(tài)模糊機(jī)器學(xué)習(xí)模型       7.3 動態(tài)模糊機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的相關(guān)算法  ……第3篇 其他學(xué)習(xí)方法附錄中英文名詞對照

章節(jié)摘錄

插圖：科學(xué)通過理論、實(shí)踐形成了人們解釋自然界、人類社會等復(fù)雜系統(tǒng)的工具。在上世紀(jì)，整個科學(xué)逐步接受了一種新的科學(xué)研究方法，那就是機(jī)器學(xué)習(xí)。機(jī)器學(xué)習(xí)方法可以對研究由于受經(jīng)濟(jì)或者其他條件限制不能進(jìn)行實(shí)驗(yàn)的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效分析。比如物質(zhì)性質(zhì)的分析、生命的演化等基本問題的回答都需要機(jī)器學(xué)習(xí)方法的支持。2001年美國航空航天局JPL實(shí)驗(yàn)室的科學(xué)家在《Science》上撰文指出：“機(jī)器學(xué)習(xí)對科學(xué)研究的整個過程正起到越來越大的作用，并預(yù)計(jì)該領(lǐng)域?qū)⑷〉梅€(wěn)定而快速的發(fā)展”；2003年美國國防部高級研究計(jì)劃局DARPA開始啟動了以機(jī)器學(xué)習(xí)為核心的PAL（Perception Assistant that Learns）計(jì)劃，將機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的重要性上升到國家安全的高度來考慮；2004年，MIT Technology Review列出的“10 Emerging Technology That Wm Change Your World”將機(jī)器學(xué)習(xí)方面的研究列在第4位；2006年美國卡內(nèi)基梅隆大學(xué)（CMU）專門成立了機(jī)器學(xué)習(xí)系；2008年，江澤民同志在上海交通大學(xué)學(xué)報(bào)上撰文《新時期我國信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展》指出：“……人工智能等前沿技術(shù)研究，推動信息學(xué)、物理學(xué)、生物學(xué)、認(rèn)知學(xué)等學(xué)科的交叉融合，力爭在多進(jìn)制計(jì)算、語義分析、人腦結(jié)構(gòu)模擬、機(jī)器學(xué)習(xí)等關(guān)鍵技術(shù)方面有新作為，實(shí)現(xiàn)原始性創(chuàng)新”。這充分說明機(jī)器學(xué)習(xí)方法在科學(xué)研究中扮演著重要的角色，許多重大科技活動越來越需要機(jī)器學(xué)習(xí)方法的參與。

編輯推薦

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