MATLAB與機器學習 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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[美] 邁剋爾·帕拉斯澤剋（Michael Paluszek） 著，李三平 陳建平譯 譯

圖書標籤:

• MATLAB
• 機器學習
• 算法
• 數據分析
• 模式識彆
• 人工智能
• 數值計算
• 工程應用
• 科學計算
• 深度學習

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111589846

版次：1

商品編碼：12310037

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 智能係統與技術叢書

開本：16開

齣版時間：2018-02-01

用紙：膠版紙

頁數：304

編輯推薦

1. 《MATLAB 與機器學習》以MATLAB為編程語言，從機器學習基本知識到工程實踐，由淺入深，分析包括自動駕駛、飛機智能控製等工程應用問題並給齣解決方案，該書的寫作得到Mathworks公司官方圖書計劃的支持並收錄其中。

2. 本書適閤具有MATLAB使用基礎的大專院校工程專業學生、研究者和從業工程師，學習機器學習在工程方麵的應用，理解在真實場景中將算法如何應用與工程實踐。

3. 本書提供所有示例的源代碼下載：，讀者可在MATLAB中文社區論壇： 與譯者互動交流。

內容簡介

本書是關於在MATLAB中使用實例進行機器學習的綜閤指南。書中概述瞭人工智能與自動控製的曆史；迴顧瞭用於機器學習的商用軟件包，並展示瞭它們如何應用於該領域；接著展示瞭如何使用MATLAB來解決機器學習問題，以及如何利用MATLAB圖形技術來增強程序員對機器學習結果的理解。

本書隨書提供瞭機器學習中若乾重要問題的MATLAB完整解決方案，包括飛機控製、人臉識彆、自動駕駛。書中所有的示例和應用程序都提供瞭完整的源代碼。

機器學習包含大量的數學概念與理論。書中以清晰簡潔的方式介紹瞭其中每個領域的數學知識，即使是並不經常接觸數學理論的讀者也可以輕鬆理解。工程領域的讀者會看到這些數學知識與他們已經瞭解的領域技術之間的密切聯係，並將學習到新的技術。

本書主要內容：

?機器學習領域的知識概述

?如何使用MATLAB進行編程和構建機器學習應用程序

?用於機器學習的MATLAB圖形技術

?麵嚮實際機器學習問題的MATLAB應用案例

作者簡介

作者：Michael Paluszek先生現任美國普林斯頓衛星係統公司總裁，具有超過30年航空航天技術谘詢服務經驗，曾在通用電氣公司（GE） 宇航部門工作，參與並領導過多個美國軍方和民用項目。開發過多個MATLAB工具箱和軟件包，應用於衛星、飛行器、潛艇、機器人和核聚變推進等係統。Paluszek先生獲得瞭麻省理工學院的電氣工程學士學位、航空航天學碩士和工程學位。他發錶瞭很多論文，擁有十多項美國專利。

作者：Stephanie Thomas女士是位於美國普林斯頓衛星係統公司的副總裁。她擁有麻省理工學院獲得航空航天學士學位和碩士學位。Thomas女士在近20年的MATLAB實踐經曆中，她開發瞭許多MATLAB軟件工具，包括用於航天器控製工具箱的太陽能帆闆模塊、美國空軍的近地軌道衛星操控工具、運載火箭分析工具等等。她還為來自澳大利亞、加拿大、巴西和泰國等不同國傢的工程師進行瞭航天器控製工具箱培訓，並為美國太空總署（NASA）、美國空軍和歐洲航天局等提供MATLAB谘詢服務。2016年，Thomas女士因“核聚動力冥王星軌道探測器和登陸器”入選美國太空總署創新資助項目，被任命為美國太空總署NIAC研究員。

譯者：李三平，美國麻省大學計算機工程專業博士，現為DELLEMC中國研究院首席研究員，研究方嚮主要為深度學習模型與服務框架，雲架構的預測分析與智能運維等。已在IEEE Transactions期刊和會議上發錶論文數十篇，申請美國專利20餘項。

譯者：陳建平，MathWorks 中國資深技術專傢，專注於工程大數據分析和高性能計算領域。擁有北京大學學士和碩士學位，並於2008年加入MathWorks公司，之前在 NTT DoCoMo 從事通信算法的研究工作。擁有十餘年並行數值算法設計、實現，以及對大規模工程數據分析和建模的經驗。

精彩書評

對於很多讀者來說，對 MATLAB 的利用可能還停留在單純的仿真甚至矩陣運算方麵。經過 30 多年的發展，MATLAB積纍瞭大量工業級的工具箱，廣度上涵蓋通用科學計算、通信與信號處理、控製係統、金融等各個領域。在深度上，采用基於模型的設計方法，MATLAB已經在算法開發、係統設計、自動代碼生成以及從單元測試到係統驗證的各個方麵，具備瞭成熟的流程和完整的功能。

在過去30年中，MATLAB一直活躍在數據分析領域。大量的用戶使用MATLAB進行數據分析，以獲取數據的特徵（Data Analysis），並對未知輸入進行預測（Data Analytics）。機器學習正是目前使用*為廣泛的算法手段之一。

機器學習是一個係統工程，一個完整的數據分析流程包括數據的獲取、數據清洗和探索、數據分析以及結果發布。這也是 MATLAB 作為統一開發環境的價值。在數據獲取方麵，MATLAB 支持多種類型的數據輸入，包括分布式文件係統、硬件設備、測試儀器、數據庫等，足以應付大多數的機器學習場景。同時，不同領域的工具箱能夠提供專業的數據預處理和可視化功能。隨著技術的進步，數據的總量正在以指數的速度增長，MATLAB 支持並行計算和雲計算，能大大提升算法的研發效率。繁榮的圖書市場上，在 MATLAB 圖書計劃中注冊的書籍已超過 1800 部，涉及 MATLAB 的方方麵麵。雖然在售的 MATLAB 圖書遠遠超過這個數目，但本書仍是我們MATLAB圖書計劃裏一百多部中文書籍中**本關於機器學習的專著。本書由 MathWorks 中國技術專傢陳建平和 EMC 研究院李三平博士翻譯。

從自主係統的角度，本書對機器學習的原理進行瞭介紹。我們在接觸大量 MATLAB 用戶的過程中，發現領域專傢想利用機器學習的手段對搜集的數據進行分析和預測，但不知如何快速開展工作。也有不少人通過網絡瞭解到一些機器學習的算法描述，卻苦於無法找到兼顧原理與工具的中文圖書，在有效地選取*佳算法與進行分析和預測等實踐方麵存在睏難。本書為這些讀者提供瞭重要的指南，有助於他們快速開展工作，有效選取閤適的算法，並進行分析和預測。

我相信本書在MATLAB與機器學習方麵係統性的闡述能夠對讀者有所幫助。

周擁華

MathWorks 中國技術經理

目錄

第一部分 機器學習概論

第1章 機器學習概述

1.1 引言

1.2 機器學習基礎

1.2.1 數據

1.2.2 模型

1.2.3 訓練

1.3 學習機

1.4 機器學習分類

1.5 自主學習方法

1.5.1 迴歸

1.5.2 神經網絡

1.5.3 支持嚮量機

1.5.4 決策樹

1.5.5 專傢係統

第2章 自主學習的曆史

2.1引言

2.2 人工智能

2.3 學習控製

2.4 機器學習

2.5 未來

第3章 機器學習軟件

3.1 自主學習軟件

3.2 商業化MATLAB軟件

3.2.1 MathWorks公司産品

3.2.2 普林斯頓衛星係統産品

3.3 MATLAB開源資源

3.3.1 深度學習工具箱

3.3.2 深度神經網絡

3.3.3 MatConvNet

3.4 機器學習工具

3.4.1 R語言

3.4.2 Scikit learn

3.4.3 LIBSVM

3.5 優化工具

3.5.1 LOQO

3.5.2 SNOPT

3.5.3 GLPK

3.5.4 CVX

3.5.5 SeDuMi

3.5.6 YALMIP

第二部分 機器學習的MATLAB實現

第4章 用於機器學習的MATLAB數據類型

4.1 MATLAB數據類型概述

4.1.1 矩陣

4.1.2 元胞數組

4.1.3 數據結構

4.1.4 數值類型

4.1.5 圖像

4.1.6 數據存儲

4.1.7 Tall數組

4.1.8 稀疏矩陣

4.1.9 錶與分類數組

4.1.10 大型MAT文件

4.2 使用參數初始化數據結構

4.2.1 問題

4.2.2 方法

4.2.3 步驟

4.3 在圖像數據存儲上執行mapReduce

4.3.1 問題

4.3.2 方法

4.3.3 步驟

總結

第5章MATLAB圖形

5.1 二維綫圖

5.1.1 問題

5.1.2 方法

5.1.3 步驟

5.2二維圖形

5.2.1 問題

5.2.2 方法

5.2.3 步驟

5.3 定製二維圖

5.3.1 問題

5.3.2 方法

5.3.3 步驟

5.4 三維盒子

5.4.1 問題

5.4.2 方法

5.4.3 步驟

5.5 用紋理繪製三維對象

5.5.1 問題

5.5.2 方法

5.5.3 步驟

5.6 三維圖形

5.6.1 問題

5.6.2 方法

5.6.3 步驟

5.7 構建圖形用戶界麵

5.7.1 問題

5.7.2 方法

5.7.3 步驟

總結

第6章 MATLAB機器學習示例

6.1引言

6.2 機器學習

6.2.1 神經網絡

6.2.2 麵部識彆

6.2.3 數據分類

6.3 控製

6.3.1卡爾曼濾波器

6.3.2自適應控製

6.4人工智能

第7章 基於深度學習的麵部識彆

7.1在綫獲取數據：用於訓練神經網絡

7.1.1 問題

7.1.2 方法

7.1.3 步驟

7.2 生成神經網絡的訓練數據

7.2.1 問題

7.2.2 方法

7.2.3 步驟

7.3 捲積

7.3.1 問題

7.3.2 方法

7.3.3 步驟

7.4捲積層

7.4.1 問題

7.4.2 方法

7.4.3 步驟

7.5 池化

7.5.1 問題

7.5.2 方法

7.5.3 步驟

7.6 全連接層

7.6.1 問題

7.6.2 方法

7.6.3 步驟

7.7 確定輸齣概率

7.7.1 問題

7.7.2 方法

7.7.3 步驟

7.8 測試神經網絡

7.8.1 問題

7.8.2 方法

7.8.3 步驟

7.9 識彆圖像

7.9.1 問題

7.9.2 方法

7.9.3 步驟

總結

第8章 數據分類

8.1 生成分類測試數據

8.1.1 問題

8.1.2 方法

8.1.3 步驟

8.2 繪製決策樹

8.2.1 問題

8.2.2 方法

8.2.3 步驟

8.3 決策樹的算法實現

8.3.1 問題

8.3.2 方法

8.3.3 步驟

8.4 生成決策樹

8.4.1 問題

8.4.2 方法

8.4.3 步驟

8.5 手工創建決策樹

8.5.1 問題

8.5.2 方法

8.5.3 步驟

8.6 訓練和測試決策樹

8.6.1 問題

8.6.2 方法

8.6.3 步驟

總結

第9章 基於神經網絡的數字分類

9.1 生成帶噪聲的測試圖像

9.1.1 問題

9.1.2 方法

9.1.3 步驟

9.2創建神經網絡工具箱

9.2.1 問題

9.2.2 方法

9.2.3 步驟

9.3 訓練單一輸齣節點的神經網絡

9.3.1 問題

9.3.2 方法

9.3.3 步驟

9.4 測試神經網絡

9.4.1 問題

9.4.2 方法

9.4.3 步驟

9.5 訓練多輸齣節點的神經網絡

9.5.1 問題

9.5.2 方法

9.5.3 步驟

總結

第10章 卡爾曼濾波器

10.1 狀態估計器

10.1.1 問題

10.1.2 方法

10.1.3 步驟

10.1.4 傳統卡爾曼濾波器

10.2 使用UKF進行狀態估計

10.2.1 問題

10.2.2 方法

10.2.3 步驟

10.3 使用UKF進行參數估計

10.3.1 問題

10.3.2 方法

10.3.3 步驟

總結

第11章 自適應控製

11.1 自調諧：求振蕩器頻率

11.1.1 問題

11.1.2 方法

11.1.3 步驟

11.2 模型參考自適應控製

11.2.1 創建方波輸入

11.2.2 實現模型參考自適應控製

11.2.3 轉子的MRAC係統實現

11.3 飛機的縱嚮控製

11.3.1 編寫飛機縱嚮運動的微分方程

11.3.2 利用數值方法尋找平衡狀態

11.3.3 飛機的數值仿真

11.3.4 神經網絡中對取值範圍的限定和縮放

11.3.5 尋找學習控製的神經網絡

11.3.6 枚舉輸入集閤

11.3.7 編寫通用神經網絡函數

11.3.8 實現PID控製

11.3.9 飛機俯仰角PID控製演示

11.3.10 創建俯仰動力學的神經網絡

11.3.11 非綫性仿真中的控製器演示

11.4 輪船駕駛：實現輪船駕駛控製的增益調度

11.4.1 問題

11.4.2 方法

11.4.3 步驟

總結

第12章 自動駕駛

12.1 汽車雷達建模

12.1.1 問題

12.1.2 步驟

12.1.3 方法

12.2 汽車的自主傳遞控製

12.2.1 問題

12.2.2 方法

12.2.3 步驟

12.3 汽車動力學

12.3.1 問題

12.3.2 步驟

12.3.3 方法

12.4 汽車仿真與卡爾曼濾波器

12.4.1 問題

12.4.2 方法

12.4.3 步驟

12.5 雷達數據的MHT實現

12.5.1問題

12.5.2 方法

12.5.3 步驟

12.5.4 假設形成

12.5.5 軌道剪枝

前言/序言

PREFACE前言機器學習正在眾多學科中變得愈加重要，它應用於工程領域中的自動駕駛汽車技術和金融領域中的股市預測，而醫療專業人員則使用它來輔助診斷。雖然許多優秀的機器學習軟件包可以通過商業購買和開源軟件渠道獲得，但深入理解其中隱藏的算法原理仍然是很有價值的。進而，自己動手編程來實現算法則會更加受益匪淺，因為這樣不僅能夠深入瞭解商業和開源軟件包中的算法實現方法，還能掌握足夠的背景知識來編寫定製化的機器學習軟件以實現特定的應用需求。
MATLAB的起源正是基於這樣的目的。最初，科學傢們使用FORTRAN語言編寫數值軟件來進行矩陣運算。當時，用戶必須通過“編寫-編譯-鏈接-執行”的過程來使用計算機程序，整個過程非常耗時，且極易齣錯。MATLAB則為用戶提供瞭一種腳本語言，用戶隻須編寫很少的幾行代碼，立即執行，便可以解決許多問題。MATLAB的內置可視化工具可以進一步幫助用戶更好地理解計算結果。編寫MATLAB程序比編寫FORTRAN程序更為高效和充滿樂趣。
本書旨在幫助用戶利用MATLAB解決一係列寬泛的學習問題。本書包含兩部分：第一部分包括第1～3章，介紹機器學習的背景知識，其中包括學習控製，其內容通常與機器智能並不緊密相關，在書中我們采用“自主學習”一詞涵蓋所有這些學科。本書第二部分包括第4～12章，展示瞭完整的MATLAB機器學習應用示例。第4～6章針對性地介紹瞭MATLAB的相關功能，使得機器學習算法非常易於實現。其餘章節則給齣瞭應用示例。每一章都提供瞭特定主題的技術背景和如何實現學習算法的思路。每個示例都由一係列MATLAB函數支持的MATLAB腳本來實現。
本書適用於信息領域中對機器學習感興趣的技術人員和開發者，也適用於其他技術領域中對如何利用機器學習和MATLAB來解決專業領域問題感興趣的技術人員。

《人工智能的崛起：從算法到應用》 內容簡介 在這本引人入勝的著作中，我們將一同踏上一段探索人工智能（AI）奧秘的旅程。本書並非技術手冊，而是一次對人工智能深邃內涵、發展脈絡及其對我們社會未來影響的全麵梳理與思考。我們將撥開技術的迷霧，深入淺齣地剖析人工智能的核心概念，追溯其波瀾壯闊的發展曆程，並以宏大的視角審視其在各行各業的顛覆性應用。 第一部分：智能的基石——人工智能的概念與原理 我們將從最基礎的概念入手，闡釋“智能”的定義，以及人工智能如何嘗試模擬、延伸甚至超越人類的智慧。我們不會陷入復雜的數學公式，而是通過生動的比喻和易於理解的邏輯，介紹人工智能的幾大分支，包括： 機器學習（Machine Learning）： 這是當前人工智能發展最為迅猛的領域。我們將探討機器學習的核心思想——讓計算機通過數據來學習，而無需進行明確的編程。我們將介紹幾種最基本的學習範式，如監督學習（Supervised Learning）、無監督學習（Unsupervised Learning）和強化學習（Reinforcement Learning），並通過生活化的例子來解釋它們的工作原理。例如，在監督學習中，我們會討論如何訓練一個模型來識彆貓和狗的圖片，就像我們教導一個孩子認識動物一樣，通過大量的“正確答案”來糾正模型的錯誤。在無監督學習中，我們會探討如何讓計算機自己發現數據中的規律，比如將一群顧客按照他們的購買習慣進行分組，從而幫助商傢更好地理解消費者。強化學習則會通過“試錯”的方式來講解，就像訓練一隻寵物狗，通過奬勵和懲罰來引導它學會特定的行為。 深度學習（Deep Learning）： 作為機器學習的一個強大分支，深度學習的齣現極大地推動瞭人工智能的進步。我們將重點介紹神經網絡（Neural Networks）的概念，以及為何它們能夠如此有效地處理復雜的數據。我們會以形象的方式描述多層神經網絡的結構，以及信息如何在這些層級之間傳遞、轉換。我們將重點闡述捲積神經網絡（Convolutional Neural Networks, CNNs）在圖像識彆領域的卓越錶現，以及循環神經網絡（Recurrent Neural Networks, RNNs）在處理序列數據（如文本和語音）方麵的優勢。雖然不涉及具體的代碼實現，但我們會努力讓你理解“深度”的含義——層層遞進的信息提取和特徵學習過程。 自然語言處理（Natural Language Processing, NLP）： 人類最獨特的技能之一就是使用語言進行交流。NLP的目標就是讓計算機能夠理解、生成和處理人類語言。我們將探討NLP所麵臨的挑戰，例如語言的歧義性、上下文理解以及情感分析。我們會介紹一些NLP的基本任務，如文本分類、機器翻譯、問答係統等，並分享一些NLP在智能助手、搜索引擎和內容創作等方麵的應用。 計算機視覺（Computer Vision）： 就像人類通過眼睛感知世界一樣，計算機視覺旨在讓計算機“看見”並理解圖像和視頻。我們將介紹計算機視覺的基本原理，包括圖像的錶示、特徵提取以及對象識彆。我們將討論計算機視覺在自動駕駛、醫療影像分析、安防監控等領域的廣泛應用，讓你瞭解計算機是如何“看懂”我們所處的現實世界。 其他人工智能分支：除瞭上述核心領域，本書還會簡要介紹其他重要的人工智能分支，例如專傢係統（Expert Systems）、推理（Reasoning）、規劃（Planning）等，幫助讀者建立一個更全麵的AI知識圖譜。 第二部分：人工智能的演進史詩——從萌芽到爆發 我們將帶領讀者穿越人工智能發展的曆史長河，迴顧那些關鍵的裏程碑和重要的思想傢。 早期探索與“人工智能之父”： 我們將從20世紀中葉說起，介紹人工智能概念的誕生，以及艾倫·圖靈（Alan Turing）等先驅者的奠基性工作，包括著名的“圖靈測試”。我們將講述早期的符號主義（Symbolism）方法，以及它們在解決邏輯和推理問題上的嘗試。 “AI之鼕”與低榖期的反思： 曆史並非一帆風順，我們也將會探討人工智能發展中經曆的“AI之鼕”，即由於技術瓶頸、資金短缺和期望過高而導緻的低潮期。我們會分析導緻這些低榖期的原因，以及科學傢們如何從中汲取教訓，為未來的發展奠定基礎。 連接主義的復興與神經網絡的崛起： 隨著計算能力的飛躍和算法的改進，神經網絡重新煥發活力，成為推動AI發展的重要力量。我們將重點介紹上世紀80年代和90年代連接主義（Connectionism）的復興，以及它如何為後來的深度學習奠定基礎。 大數據與算力革命的驅動： 我們將深入分析大數據時代的到來和計算能力的指數級增長，是如何為機器學習和深度學習的爆發式發展提供瞭必要條件。我們將討論“數據就是石油”的理念，以及強大的GPU等硬件如何加速瞭復雜模型的訓練。 當前的黃金時代與未來展望： 最後，我們將聚焦於當前人工智能蓬勃發展的景象，探討是什麼樣的因素促成瞭這一輪的“AI熱潮”，並對人工智能的未來發展趨勢進行預測，包括通用人工智能（Artificial General Intelligence, AGI）的可能性，以及AI在科學發現、藝術創作等領域的潛在影響。 第三部分：智慧的觸角——人工智能的應用場景與影響 人工智能早已不是實驗室裏的概念，而是深刻地改變著我們生活的方方麵麵。我們將通過豐富的案例，展示人工智能在不同領域的廣泛應用。 日常生活： 從智能手機的語音助手、個性化推薦係統，到智能傢居的自動化控製，人工智能正在悄然提升我們的生活便利性。我們將探討智能音箱如何理解我們的指令，推薦算法如何為我們挑選喜愛的音樂和商品，以及智能傢居如何讓我們的生活更加舒適和節能。 醫療健康： 人工智能在輔助診斷、藥物研發、疾病預測等方麵展現齣巨大潛力。我們將介紹AI如何幫助醫生更早、更準確地發現病竈，加速新藥的研發過程，以及通過分析健康數據來預測個體患病風險，從而實現更精準的個性化醫療。 交通齣行： 自動駕駛汽車是人工智能最受矚目的應用之一。我們將探討自動駕駛技術的發展現狀、麵臨的挑戰，以及AI在優化交通流量、提升齣行安全方麵的作用。 金融服務： 從欺詐檢測、風險評估到智能投顧，人工智能正在重塑金融行業的格局。我們將展示AI如何識彆異常交易，預測市場波動，以及為用戶提供個性化的投資建議。 教育領域： 個性化學習、智能輔導係統正在改變傳統的教育模式。我們將探討AI如何根據學生的學習進度和特點，提供定製化的學習內容和反饋，從而提高學習效率和興趣。 工業製造： 智能機器人、預測性維護、質量檢測等AI技術的應用，正在推動製造業嚮智能化、自動化轉型。我們將介紹AI如何提高生産效率，降低運營成本，並確保産品質量。 科學研究： 人工智能正在加速科學發現的進程，例如在天文學、材料科學、生物學等領域。我們將探討AI如何分析海量科學數據，發現隱藏的模式，並提齣新的科學假說。 藝術與創意： 令人驚嘆的是，人工智能也開始涉足藝術創作領域，例如生成音樂、繪畫和文學作品。我們將探討AI在創意産業中的角色，以及它與人類創造力的關係。 第四部分：倫理與未來——人工智能的挑戰與責任 隨著人工智能能力的不斷提升，我們也必須審視其可能帶來的倫理、社會和安全挑戰。 就業與經濟結構： 人工智能的自動化浪潮將不可避免地影響就業市場，我們將探討如何應對由此帶來的失業問題，以及如何重塑未來的經濟結構。 隱私與數據安全： AI的發展高度依賴數據，如何保護個人隱私和數據安全成為亟待解決的問題。我們將討論數據收集、使用和存儲的倫理邊界。 算法偏見與公平性： 如果訓練數據帶有偏見，AI係統也會反映並放大這些偏見，導緻不公平的結果。我們將深入探討算法偏見的問題，以及如何構建更公平、更具包容性的AI係統。 人工智能的倫理睏境： 例如，在自動駕駛汽車發生事故時，AI應該如何做齣取捨？我們將探討自動駕駛決策中的倫理睏境，以及對AI決策的責任歸屬問題。 人工智能的安全與控製： 隨著AI能力的增強，如何確保其安全性，防止濫用，以及如何建立有效的控製機製，是人類社會麵臨的長期挑戰。 人類與人工智能的共存： 我們將從哲學和人文的角度，思考人類在日益強大的人工智能麵前的角色，以及如何實現人與人工智能的和諧共存。 《人工智能的崛起：從算法到應用》是一次思想的盛宴，它旨在為讀者提供一個全麵、深入且富有洞察力的視角，理解人工智能的過去、現在和未來。無論您是技術愛好者、行業從業者，還是對未來世界充滿好奇的普通讀者，本書都將為您打開一扇通往智能時代的大門，激發您對這個改變世界的強大力量的深度思考。

評分☆☆☆☆☆

我是一名從事信號處理研究的工程師，過去習慣於使用C++進行底層優化，對MATLAB的印象還停留在數據可視化和矩陣運算的層麵。《MATLAB與機器學習》徹底顛覆瞭我的看法。這本書展示瞭MATLAB在處理大規模、多維數據時的強大能力，特彆是它如何無縫集成各種高級的機器學習工具箱。書中關於深度學習模塊的介紹，雖然沒有直接深入到CUDA編程的層麵，但它清晰地展示瞭如何利用MATLAB的並行計算工具箱，在不犧牲太多性能的前提下，快速迭代和測試復雜的神經網絡結構。讓我印象深刻的是，作者在對比不同優化器（如SGD、Adam等）在特定數據集上的收斂速度和效果時，所用的量化分析方法非常嚴謹。這種嚴謹性是偏重理論或偏重快速原型開發的書籍所不具備的。它提供瞭一種在快速開發和性能考量之間找到平衡點的有效途徑，這對於我的日常工作流程優化非常有指導意義。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我抱著試一試的心態買瞭這本《MATLAB與機器學習》，因為市麵上關於機器學習的書籍汗牛充棟，但真正能做到深入淺齣、兼顧理論與實踐的卻鳳毛麟角。這本書最讓我驚喜的是它對算法背後的邏輯闡述得非常透徹。它不像有些書籍那樣，隻是簡單地羅列代碼，而是花瞭大量的篇幅去解釋為什麼選擇這個算法，它的局限性在哪裏，以及在不同場景下應該如何調整參數以達到最優效果。比如，在講解支持嚮量機（SVM）時，作者沒有止步於核函數的介紹，而是細緻地分析瞭不同核函數對高維空間映射的影響，這種深度的剖析讓我對SVM的理解達到瞭一個新的高度。而且，書中的項目案例都緊密結閤瞭工程實際，從圖像識彆的基礎任務到時間序列的預測，每一個案例都提供瞭完整的MATLAB實現代碼和詳細的步驟說明。這不僅僅是一本教材，更像是一本詳盡的實戰手冊，對於那些需要將機器學習技術應用於實際工作中的工程師來說，價值無可估量。

評分☆☆☆☆☆

我特彆關注這本書在模型評估和泛化能力討論上的深度。很多入門書籍在完成模型訓練後就草草收場，對過擬閤和欠擬閤的討論往往隻是點到為止。然而，這本書在這方麵投入瞭相當的筆墨。作者詳細地闡述瞭交叉驗證的不同策略（如K摺、留一法）在MATLAB環境下的具體實現和性能考量，並且對各種評估指標（如精確率、召迴率、F1分數等）在不同業務場景下的適用性進行瞭深入的辯證分析。有一章專門討論瞭如何利用正則化技術來控製模型的復雜度，其中的數學推導和MATLAB代碼的對應關係被解釋得極為清晰，讓我明白瞭L1和L2範數在實際模型選擇中的微妙差異。這種對模型“健壯性”的關注，體現瞭作者紮實的工程經驗，讓這本書的價值遠超一般的“如何使用工具箱”的說明書，更像是一本教人如何“正確地”進行機器學習實踐的指南。

評分☆☆☆☆☆

這本《MATLAB與機器學習》真是讓我打開瞭新世界的大門。我之前對機器學習隻有零星的瞭解，總覺得它是個高深莫測的領域，需要非常紮實的數學功底和編程能力纔能觸及。然而，這本書的編排方式非常貼閤初學者的需求。它沒有一開始就拋齣一堆復雜的理論公式，而是從MATLAB的基礎操作開始講起，循序漸進地引導我們熟悉這個工具的強大之處。書中對數據預處理、特徵工程的講解尤其到位，作者用清晰的圖示和生動的例子說明瞭如何用MATLAB高效地處理真實世界中的髒數據。特彆是關於如何利用MATLAB的內置函數庫來快速構建和訓練模型的部分，簡直是效率神器。對於我們這些希望快速上手實踐的人來說，這種“先搭好架子，再慢慢填充細節”的學習路徑無疑是最友好的。我感覺自己不再是麵對一個冰冷的算法名詞，而是有瞭一個可以信賴的夥伴，一步步帶著我走過機器學習的每一個關鍵步驟。閱讀過程中，我甚至開始嘗試自己修改書中的示例代碼，觀察結果的變化，這種主動探索的樂趣是教科書很難給予的。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容組織結構，簡直是為自學者量身定製的。我發現很多機器學習的參考書讀起來就像在啃一塊乾癟的木頭，概念堆砌，讓人昏昏欲睡。但《MATLAB與機器學習》的行文風格非常活潑且具有引導性。它巧妙地將復雜的概念分解成若乾個可消化的小塊，每讀完一個章節，都會有一個“動手實踐”的環節，讓你立刻鞏固所學。例如，在講解降維技術時，作者沒有直接跳到PCA（主成分分析），而是先用一個二維數據的例子形象地說明“信息損失”的概念，然後再引入高維矩陣運算，這種由淺入深、層層遞進的講解方式，極大地降低瞭學習麯綫的陡峭程度。對於我這種自學效率不高的人來說，這種清晰的路徑圖是至關重要的。讀這本書，我感覺不是我在單方麵地學習知識，而是作者在耐心地牽引著我的思路，確保我每走一步都站穩瞭腳跟。

評分☆☆☆☆☆

一定要認 point in，dog 追尾你提醒滴妞這妞陰晴圓缺

評分☆☆☆☆☆

還沒看，看完再來追評。

評分☆☆☆☆☆

質量不錯，還在學習中

評分☆☆☆☆☆

可以！！！！！！！！！！！

評分☆☆☆☆☆

有點摺瞭，其他都好。

評分☆☆☆☆☆

商品質量是可以的，如過有問題我不會復製這一段話話過來而是吐槽，如果看到這段評價說明我對商品至少打瞭85分，一方麵是肯定商傢服務，另一方麵節省我的時間，所以大傢就自己看看自己適閤不適閤就好瞭，如果有問題彆人的顧客也會反應，而商傢也會因此改進商品質量。

評分☆☆☆☆☆

活動期間買瞭不少書。價格優惠，可以作為工具書

評分☆☆☆☆☆

印刷質量非常不錯，物美價廉

評分☆☆☆☆☆

原理論述偏少，更傾嚮於代碼，最好搭上一本講原理的書