機器學習：工業(yè)大數(shù)據(jù)分析

　　\"本套教材包括主教材《機器學習-工業(yè)大數(shù)據(jù)分析》，一套多媒體課件，一個工業(yè)大數(shù)據(jù)集，一套完整代碼集。由授課教師在進行教學實踐的基礎(chǔ)上，適應(yīng)當前 教學改革的需要，結(jié)合清華大學《機器學習與大數(shù)據(jù)》的教學經(jīng)驗編寫而成。本書以機器學習理論方法和工業(yè)大數(shù)據(jù)實踐為兩條并行主線貫穿整個課程。以經(jīng)典機器學習、深度學習以及強化學習部分為理論主體，重點介紹方法原理、公式推導(dǎo)、算法設(shè)計和分析；以生產(chǎn)系統(tǒng)、交通系統(tǒng)、能源系統(tǒng)、電信系統(tǒng)、醫(yī)療系統(tǒng)為主體實踐領(lǐng)域，重點介紹大數(shù)據(jù)與機器學習方法的聯(lián)合應(yīng)用以及評估。全書共分2篇，分別講述機器學習原理、方法以及在工業(yè)大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的應(yīng)用。本套教材可作為高等院校非計算機類等專業(yè)的機器學習課程教材，也可供有關(guān)技術(shù)人員作為自學用書。\"

　　李彥夫，清華大學工業(yè)工程系教授，清華大學質(zhì)量與可靠性研究院副院長。2011-2016年任教于法國巴黎中央理工-高等電力學院。長期致力于系統(tǒng)可靠性、機器學習應(yīng)用研究，并將其應(yīng)用于高鐵、電信等領(lǐng)域，取得系列原創(chuàng)成果。代表性論文發(fā)表在《IEEE Transactions》、《ACM Transactions》等期刊。H-index 24，Elsevier 2019年中國高被引學者。主持 自科基金重點項目、 重點研發(fā)計劃課題等項目。承擔華為、商飛、阿爾斯通等企業(yè)委托項目，多項成果得到應(yīng)用獲得明顯經(jīng)濟效益。