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• 200 1_ |a 鲁棒自适应机器学习方法及应用 |A Lu Bang Zi Shi Ying Ji Qi Xue Xi Fang Fa Ji Ying Yong |f 张佳铭著

• 210 __ |a 武汉 |c 武汉大学出版社 |d 2024

• 215 __ |a 198页 |c 图 |d 26cm

• 225 2_ |a 云计算和大数据系列丛书 |A Yun Ji Suan He Da Shu Ju Xi Lie Cong Shu

• 300 __ |a 教育部人文社会科学研究项目资助

• 330 __ |a 本书将最优控制方法融入到机器学习的研究中，创新性的建立了一个基于最优反馈控制在线学习框架，并在该框架下提出了一系列用于解决线性和非线性的分类与回归问题的鲁棒自适应学习算法。构建了基于最优控制的鲁棒在线学习架构，分别讨论该架构下的线性回归、二分类和多分类问题。将线性问题的架构拓展到非线性回归与分类问题。提出了基于控制的深度学习优化器CSGC。基于深度学习的思想，提出一种深度学习视角下的样本选择模型。

• 333 __ |a 鲁棒控制自适应性机器学习研究人员

• 410 _0 |1 2001 |a 云计算和大数据系列丛书

• 606 0_ |a 鲁棒控制 |A Lu Bang Kong Zhi |x 自适应性 |x 机器学习

• 690 __ |a TP181 |v 5

• 701 _0 |a 张佳铭 |A Zhang Jia Ming |4 著

• 801 _0 |a CN |b WFKJXY |c 20250623

• 905 __ |a WFKJXY |d TP181/494