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机器学习及其应用2009 周志华,王珏 主编 清华大学出版社【正版】书籍详细信息
- ISBN：9787302204190
- 作者：暂无作者
- 出版社：暂无出版社
- 出版时间：2009-09
- 页数：234
- 价格：10.00
- 纸张：胶版纸
- 装帧：平装-胶订
- 开本：16开
- 语言：未知
- 丛书：暂无丛书
- TAG：暂无
- 豆瓣评分：暂无豆瓣评分
寄语：
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内容简介：
机器学习是人工智能的一个核心研究领域，也是近年来计算机科学中最活跃的研究分支之一。目前，机器学习技术不仅在计算机科学的众多领域中大显身手，还成为一些交叉学科的重要支撑技术。本书邀请相关领域的专家撰文，以综述的形式介绍机器学习中一些领域的研究进展。全书共分10章，内容涉及正则化、Boosting、聚类分析、因果发现、维数削减、强化学习、迁移学习、流形学习、多示例多标记学习等。
本书可供计算机、自动化及相关专业的研究人员、教师、研究生和工程技术人员参考。
书籍目录：
机器学习与人工智能 1 引言 2 机器学习与人工智能的不同理念 3 统计机器学习的特点 4 集群学习(ensemble learning) 5 人工智能对机器学习的补充 6 重采样方法——自助法 7 变量稀疏化 8 知识的集群 9 讨论和总结 参考文献关系强化学习研究 1 引言 2 Tetris和强化学习解法 2.1 Tetris 2.2 Tetris的抽象和建模 2.3 Tetris的强化学习解法 2.4 状态空间抽象 3 关系强化学习 3.1 关系强化学习及其抽象 3.2 逻辑决策树方法 3.3 马尔可夫逻辑网方法 4 结束语 参考文献因果挖掘的若干统计方法 1 引言 2 井底之蛙：因果作用与混杂因素 3 替罪羔羊：利用替代指标评价因果作用 3.1 几种替代指标准则 3.2 替代指标悖论 3.3 一致替代指标，严格一致替代指标 4 盲人摸象：贝叶斯网络的结构学习 4.1 贝叶斯网络结构的分解学习方法 4.2 贝叶斯网络结构的递归学习方法 4.3 贝叶斯网络结构的聚类学习方法 5 纲举目张：确定因果网络方向的主动学习方法 5.1 各种干预方法 5.2 各种算法的模拟比较 6 寻根问底+顺藤摸瓜：寻摸结果变量的原因 6.1 外部干预下的预测问题 6.2 局部因果挖掘的方法 7 讨论 参考文献基于学习的图像超分辨率算法 1 引言 2 基于学习的超分辨率算法综述 2.1 间接最大后验算法 2.2 直接最大后验算法 2.3 基于学习的超分辨率算法的优缺点 3 基于学习的超分辨率算法的性能极限 3.1 什么是基于学习的超分辨率算法的极限 3.2 期望风险的下界 3.3 基于学习的超分辨率算法的极限 3.4 下界的计算与阈值的选取 3.5 讨论 4 结语 参考文献分类学习的正则化技术 1 引言 2 经典的正则化技术 2.1 Tikhonov正则化 2.2 正则化网络 2.3 支持向量机 2.4 正则化最小二乘分类器 2.5 流形正则化 3 最新研究进展 3.1 正则化分类器的泛化误差界 3.2 正则化项的构造 3.3 正则化参数的选择 4 结束语参考文献Transfer Learning and Its Application for WiFi Localization ProblemsSinno Jialin Pan, Vincent Wenchen Zheng and Qiang Yang 1 Introduction 2 An Overview of Transfer Learning 2.1 Instance Based Transfer Learning 2.2 Transfer Learning Through Dimensionality Reduction 2.3 Transfer Learning Through Selftaught Clustering 3 WiFi Localization in Indoor Environments 4 Transfer Learning for WILP 4.1 Transferring Localization Models over Time 4.2 Transferring Localization Models across Space 4.3 Transferring Localization Models across Devices 5 Experiments and Discussion 5.1 ICDM 2007 Data Mining Contest Dataset 5.2 Experimental Results 6 Conclusion and Future Work References关于boosting算法的margin解释 1 引言 2 背景与相关工作 3 主要结果 4 对Emargin上界的解释 5 证明 5.1 定理3的证明 5.2 命题1的证明 5.3 定理4的证明 5.4 定理5的证明 5.5 定理6的证明 6 实验 7 结论 参考文献最大间隔聚类快速算法研究 1 引言 1.1 支持向量机 1.2 最大间隔聚类 1.3 国内外研究现状 2 两类问题的最大间隔聚类算法 2.1 优化问题的等价转化 2.2 切平面算法 3 多类问题的最大间隔聚类算法 3.1 切平面算法 4 实验分析 4.1 实验数据集 4.2 评价标准 4.3 对比算法以及参数选择 4.4 聚类精度比较 4.5 聚类速度比较 4.6 约束凹凸规划平均迭代次数 4.7 切平面算法计算时间与数据集规模的关系 4.8 参数ε对切平面算法精度以及速度的影响 4.9 参数C对切平面算法精度以及速度的影响 5 总结 参考文献自适应K段主曲线 1 引言 2 主曲线综述 2.1 主曲线初步 2.2 主曲线发展历史 3 自适应K段主曲线 3.1 引入先验知识 3.2 顶点移除 3.3 自适应K段主曲线实现 4 实验 5 应用：高精度GPS学习 6 讨论 7 总结 附录 A.1 投影步骤细节 A.2 优化步骤细节 A.3 GPS精度的改进 参考文献MIML：多示例多标记学习 1 引言 2 MIML框架 3 MIML学习算法 3.1 基于退化策略的MIML学习算法 3.2 基于正则化的MIML学习算法 4 利用MIML学习单示例样本 5 利用MIML学习复杂高层概念 6 结束语 参考文献
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其它内容：
书籍介绍
《机器学习及其应用2009》邀请相关领域的专家撰文，以综述的形式介绍机器学习中一些领域的研究进展。全书共分10章，内容涉及正则化、Boosting、聚类分析、因果发现、维数削减、强化学习、迁移学习、流形学习、多示例多标记学习等。机器学习是人工智能的一个核心研究领域，也是近年来计算机科学中最活跃的研究分支之一。目前，机器学习技术不仅在计算机科学的众多领域中大显身手，还成为一些交叉学科的重要支撑技术。
《机器学习及其应用2009》可供计算机、自动化及相关专业的研究人员、教师、研究生和工程技术人员参考。
书籍真实打分
故事情节：4分
人物塑造：8分
主题深度：3分
文字风格：4分
语言运用：6分
文笔流畅：4分
思想传递：9分
知识深度：7分
知识广度：3分
实用性：4分
章节划分：8分
结构布局：9分
新颖与独特：7分
情感共鸣：3分
引人入胜：9分
现实相关：5分
沉浸感：5分
事实准确性：7分
文化贡献：6分
网站评分
书籍多样性：7分
书籍信息完全性：5分
网站更新速度：6分
使用便利性：4分
书籍清晰度：3分
书籍格式兼容性：6分
是否包含广告：7分
加载速度：5分
安全性：5分
稳定性：4分
搜索功能：9分
下载便捷性：8分
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