基于MATLAB的机器学习和深度学习

书籍:Machine and Deep Learning Using MATLAB

作者:Kamal Al-Malah

出版:WILEY

书籍下载-《基于MATLAB的机器学习和深度学习》本书详细解释了MATLAB工具或应用程序的属性,包括输入和输出参数,通过附带的文本或表格指出其限制或适用性,并提供了一个完整的运行示例,其中包括所需的所有MATLAB命令提示代码。https://mp.weixin.qq.com/s/NwoM5mnQCHUQUgm807NDoA

01 书籍介绍

《基于MATLAB的机器学习和深度学习》通过解释相关MATLAB工具或应用程序以及它们在特定方法或方法集合中的使用方式,向早期职业人士介绍了MATLAB探索机器学习和深度学习应用的强大能力。

本书详细解释了MATLAB工具或应用程序的属性,包括输入和输出参数,通过附带的文本或表格指出其限制或适用性,并提供了一个完整的运行示例,其中包括所需的所有MATLAB命令提示代码。

本书还以图表形式并排展示结果,并结合给定的MATLAB代码,MATLAB书写的代码可以作为尝试解决新案例或数据集的模板。全书各章节都提供了自学的实例,并附有解答和编码示例的网站。突出的笔记引起用户对关键点或问题的注意。

读者还将了解以下内容:

**·**通过应用计算算法预测数字数据模式(聚类或无监督学习)的数字数据获取和分析形式

**·**预测变量和响应变量之间的关系(有监督学习),按分类(离散响应)和回归(连续响应)进行分类

**·**应用神经网络进行图像获取和分析,并估计连续训练、验证和测试步骤的净准确性、净损失和/或均方根误差

**·**图像标记、物体识别、回归分类和文本识别的重新训练和创建

《基于MATLAB的机器学习和深度学习》是一本对于在工程和科学领域具有一定MATLAB了解并希望掌握该软件及其众多应用的专业人士、高级学生和研究人员来说非常有用且内容全面的资源。

02 作者简介

Kamal Al-Malah于1993年在俄勒冈州立大学获得博士学位。他曾在约旦和其他海湾国家担任化学工程教授,还曾在沙特阿拉伯海尔大学担任化学工程系主任。Al-Malah教授是Aspen Plus®和MATLAB®应用方面的专家。他创建了一系列基于Windows的工程应用软件。

03 书籍大纲

相关推荐
石迹耿千秋5 小时前
迁移学习--基于torchvision中VGG16模型的实战
人工智能·pytorch·机器学习·迁移学习
Wendy14417 小时前
【线性回归(最小二乘法MSE)】——机器学习
算法·机器学习·线性回归
绝顶大聪明8 小时前
【深度学习】神经网络-part2
人工智能·深度学习·神经网络
Danceful_YJ9 小时前
16.使用ResNet网络进行Fashion-Mnist分类
人工智能·深度学习·神经网络·resnet
甄卷12 小时前
李沐动手学深度学习Pytorch-v2笔记【08线性回归+基础优化算法】2
pytorch·深度学习·算法
豆豆12 小时前
神经网络构建
人工智能·深度学习·神经网络
千宇宙航12 小时前
闲庭信步使用图像验证平台加速FPGA的开发:第二十一课——高斯下采样后图像还原的FPGA实现
图像处理·计算机视觉·fpga开发
一勺汤13 小时前
多尺度频率辅助类 Mamba 线性注意力模块(MFM),融合频域和空域特征,提升多尺度、复杂场景下的目标检测能力
深度学习·yolo·yolov12·yolo12·yolo12改进·小目标·mamba like
蜉蝣之翼❉15 小时前
Amplitude Modulated (AM) Digital Halftoning
计算机视觉
顾随16 小时前
(三)OpenCV——图像形态学
图像处理·人工智能·python·opencv·计算机视觉