自适应系统与机器学习
课程编码：180093081002P0007H
英文名称：Adaptive Systems and Machine Learning
课时：20
学分：1.00
课程属性：高级强化课
主讲教师：叶先觉
教学目的要求
本课程为电子电气与通信工程学院研究生的高级强化课。本课程陈述自适应系统与机器学习发展概况，介绍数据驱动方法、机器学习、神经网络, 深度学习, 应用优化, 以及工程数学和物理之间日益增长的交叉点。也是近年来信息处理和应用领域的研究热点。
预修课程
信号与系统、数字信号处理
大纲内容
第一章 自适应系统, 自适应调制和应用 6.0学时 叶先觉
第1节 最小均方（LMS）自适应滤波器和应用
第2节 递归最小二乘（RLS）自适应滤波器和应用
第二章 降维和变换 7.0学时 叶先觉
第1节 奇异值分解
第2节 主成分分析
第3节 奇异值分解和应用
第三章 机器学习和数据分析 7.0学时 叶先觉
第1节 支持向量机
第2节 神经网络和深度学习
第3节 深度学习和应用
参考书
1、
Neural Networks and Learning Machines， 3rd edition
Simon Haykin
2016年1月
Pearson
课程教师信息
加州州大长堤分校,电机系教授