机器学习：工业大数据分析

　　\"本套教材包括主教材《机器学习-工业大数据分析》，一套多媒体课件，一个工业大数据集，一套完整代码集。由授课教师在进行教学实践的基础上，适应当前 教学改革的需要，结合清华大学《机器学习与大数据》的教学经验编写而成。本书以机器学习理论方法和工业大数据实践为两条并行主线贯穿整个课程。以经典机器学习、深度学习以及强化学习部分为理论主体，重点介绍方法原理、公式推导、算法设计和分析；以生产系统、交通系统、能源系统、电信系统、医疗系统为主体实践领域，重点介绍大数据与机器学习方法的联合应用以及评估。全书共分2篇，分别讲述机器学习原理、方法以及在工业大数据领域的应用。本套教材可作为高等院校非计算机类等专业的机器学习课程教材，也可供有关技术人员作为自学用书。\"

　　李彦夫，清华大学工业工程系教授，清华大学质量与可靠性研究院副院长。2011-2016年任教于法国巴黎中央理工-高等电力学院。长期致力于系统可靠性、机器学习应用研究，并将其应用于高铁、电信等领域，取得系列原创成果。代表性论文发表在《IEEE Transactions》、《ACM Transactions》等期刊。H-index 24，Elsevier 2019年中国高被引学者。主持 自科基金重点项目、 重点研发计划课题等项目。承担华为、商飞、阿尔斯通等企业委托项目，多项成果得到应用获得明显经济效益。