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深度學習
魯棒自適應機器學習方法及應用 版權信息
- ISBN：9787307245297
- 條形碼：9787307245297 ; 978-7-307-24529-7
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
魯棒自適應機器學習方法及應用 內容簡介
本書將*優控制方法融入機器學習的研究中，創新地建立了一個基于*優反饋控制在線學習框架，并在該框架下提出了一系列用于解決線性和非線性的分類與回歸問題的魯棒自適應學習算法；構建了基于*優控制的魯棒在線學習架構，分別討論該架構下的線性回歸、二分類和多分類問題，并且將線性問題的架構拓展到非線性回歸與分類問題；提出了基于控制的深度學習優化器CSGC，基于深度學習的思想，提出了一種深度學習視角下的樣本選擇模型。本書提出的算法體系拓展至當下熱門的深度學習領域，成功應用于圖像識別和文本分類等復雜任務，為解決現實世界的復雜問題提供了新的工具和方法。此外，本書將改進的深度學習算法與傳統微觀計量模型相結合，從全新視角探討了樣本選擇問題，為機器學習與計量經濟學的交叉融合研究提供了有益的參考和啟示。
魯棒自適應機器學習方法及應用 目錄
第1章導論
1.1研究背景
1.2研究意義
1.2.1理論意義
1.2.2現實意義
1.3研究現狀
1.3.1在線線性學習
1.3.2在線核學習
1.3.3基于控制的機器學習方法
1.3.4深度學習
1.3.5經濟學研究中的機器學習
1.3.6文獻評述
1.4研究方法與內容結構
1.4.1研究方法
1.4.2內容結構與組織
1.5研究創新之處
第2章背景知識
2.1線性學習
……
展開全部
魯棒自適應機器學習方法及應用 作者簡介
張佳銘，中南財經政法大學統計與數學學院講師，碩士生導師。畢業于中南財經政法大學，獲經濟學博士學位。主要研究領域:生成式機器學習、深度學習與計量經濟交叉領域、機器學習理論與算法。近年來的研究成果在Neural Networks、IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、Pattern Recognition和Knowledge-Based Systems等數據科學重要期刊上發表。參與多項國家自然科學基金青年項目國家社會科學基金面上項目，主持一項教育部人文社科青年項目。
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