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机器学习方法及应用（第二版） / 人工智能应用丛书

定价：￥59.80

作者：袁景凌，张献

出版时间：2026-01

最新印次日期：2026-1

出版社：中国铁道出版社

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基本信息评价

出版社：中国铁道出版社
ISBN：9787113318192
版次：2版
出版时间：2026-01
本科门类：工学
本科专业类：自动化类
适用专业：自动化类
适用分级：本科

作者简介

袁景凌，武汉理工大学计算机与人工智能学院副院长、教授博导、计算机科学与技术专业责任教授、湖北省计算机学会理事、中国计算机学会高级会员、体系结构专委会委员。主持和参与了科技部支撑计划、国家重大仪器专项、国家自然科学基金、湖北省自然科学基金等项目的研究，曾获湖北省自然科学奖二等奖、湖北省科技进步二等奖、湖北省科技进步三等奖、湖北省技术发明三等奖、湖北省教学成果一等奖等。在AAAI，MM，ISCA，ICDCS，ICME，ICMR和TCC，KBS，KAIS，FGCS等发表学术论文80余篇，主编了《智能方法及应用》《机器学习方法及应用》《离散数学》等专著或教材8本，获得国家发明专利项10余项，软件著作权20余项。张献，海军工程大学电子工程学院讲师，主要从事人工智能、软件质量保证等方面教学科研工作。主讲《人工智能》《人工智能应用实践》《神经网络与深度学习》等课程，先后参与国家自然科学基金、国防973、装发预研、海军重大专项等科研项目10余项，发表SCIEI等学术论文20余篇；参与编写《人工智能实践教程》等教材3部，译著1部。指导学生获国家级学科竞赛特等奖1项、省级奖3项。先后获得全国和全军征文活动

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内容简介

机器学习是从数据通往智能的一种重要技术途径,是数据科学的核心技术,是现代人工智能最主要的实现方法。本书共10章,内容包含机器学习概述、决策树、多层感知器、维度约简、支持向量机、无监督学习、概率图模型、强化学习、深度学习、机器学习新技术。本书注重基础理论和基本方法;融入经典案例,给出应用场景,采用理论和案例相结合的方式加深学生对机器学习以及人工智能的理解;聚焦前沿,从实际生活到工程,采用多种最新模型进行实践学习,以与时俱进的案例让学生认识到人工智能的前沿性,培养学生开拓创新的精神。本书适合作为普通高等院校人工智能、数据科学与大数据技术、计算机科学与技术、软件工程等专业的教材,也可作为机器学习爱好者的参考书。

第1章机器学习概述11.1机器学习的概念和发展史21.2机器学习的基本要素51.2.1模型61.2.2学习策略61.2.3优化算法91.2.4评价指标101.3机器学习的分类111.3.1按学习类型划分121.3.2按样本信息及反馈方式划分121.3.3按模型种类划分131.3.4按应用任务划分141.4机器学习系统的基本结构161.4.1从驱动因素角度分析161.4.2从特征学习角度分析171.4.3从编程范式角度分析191.5机器学习的典型应用201.6机器学习系统安全251.6.1典型安全问题251.6.2基本安全属性30习题31 第2章决策树322.1概述322.2决策树的组成及分类322.3决策树CLS算法342.4决策树ID3算法352.5决策树C4.5算法和CART算法382.6随机森林382.7决策树和随机森林的应用概述412.7.1决