内容简介
本书介绍了实证机器学习的基础理论以及在自主异常检测、自主数据划分、自主分类、自主学习等不同领域的优选方法、方法论、模型、流程和技术。涉及多种优选人工智能技术,可应用于图像处理、自然语言处理、生物信息学、智能机器人、航天系统等诸多领域。
作者简介
陈杰,研究员,长期从事空间推进领域、宇航系统领域的预先研究、型号研制与技术管理工作。曾参与卫星、 的型号研制,组织单位参与 我国载人航天、探月工程研制。长期参予 主管机关组织的“预先研究指南编写”,组织研究院相关单位参予了 一系列重大专项的专题论证工作。
目录
第1章概述;第2章统计机器学习简介;第3章计算智能简介;第4章实证方法介绍;第5章实证模糊集与系统;第6章异常检测实证法;第7章数据分割实证法;第8章自主学习多模型系统;第9章透明的深规则分类器;第10章自主异常检测的应用;第11章自主数据划分的应用;第12章自主学习多模型系统的应用;第14章深规则分类器的应用。