模糊支持張量機(jī)分類算法研究

　　本書基于大數(shù)據(jù)、人工智能中模式分類的研究，以向量數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法為基礎(chǔ)，從*優(yōu)化角度研究張量數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)問題，特別關(guān)注張量數(shù)據(jù)分類問題的新模型的建立及其*優(yōu)化算法的設(shè)計(jì)。本書所構(gòu)建的張量數(shù)據(jù)分類模型，無論從計(jì)算時(shí)間、計(jì)算復(fù)雜度，還是從分類精度，都表現(xiàn)出該算法的優(yōu)越性，能夠使讀者能夠比較全面地了解張量數(shù)據(jù)分類模型和算法設(shè)計(jì)。本書適用于人工智能、數(shù)據(jù)挖掘?qū)I(yè)高年級(jí)本科生或研究生閱讀。

　　張瑞亭，中共黨員，運(yùn)籌與管理專業(yè)博士研究生，中國人民大學(xué)訪問學(xué)者。主要研究方向?yàn)閼?yīng)用統(tǒng)計(jì)、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)學(xué)教育。近幾年在國內(nèi)外核心期刊上發(fā)表多篇學(xué)術(shù)論文，主編和撰寫多部教材、著作。代表作有《商務(wù)統(tǒng)計(jì)學(xué)》《高等數(shù)學(xué)常見問題和典型錯(cuò)誤解析100例》《大學(xué)數(shù)學(xué)：微積分及其在經(jīng)濟(jì)管理中的應(yīng)用》《數(shù)學(xué)（基礎(chǔ)模塊）》等。