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周志华 、 王珏 著 / 清华大学出版社 / 2007-10 / 平装
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上书时间2022-10-06
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机器学习及其应用2007
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:2007》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13章,内容涉及高维数据降维、特征选择、支持向量机、聚类、强化学习、半监督学习、复杂网络、异构数据、商空间、距离度量以及机器学习在自然语言处理中的应用等。
《机器学习及其应用:2007》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。
1图象空间中的距离1.1引言1.2两副图象间的距离1.3两组图象间的距离1.4结束语参考文献2平均奖赏强化学习研究2.1引言2.2MDP与SMDP2.2.1单链策略迭代算法2.2.2值迭代算法2.2.3异步值迭代算法2.3平均奖赏动态规划算法2.4平均奖赏强化学习算法2.5基于参考状态的平均奖赏强化学习法2.6仿真实验2.7结束语3离阶异构数据挖掘3.1引言3.2同构数据挖掘3.2.1谱聚类算法3.2.2PageRank算法3.3两类异构对象的数据挖掘3.3.1二部图的谱分解3.3.2基于信息论的协同聚类3.4高阶异构数据挖掘3.4.1高阶异构对象的建模3.4.2基于统一关系矩阵的方法3.4.3基于张量的方法3.4.4基于相容二部图的方法3.5结束语参考文献4求解SVM的几何方法研究4.1引言4.2求解SVM几何方法的理论基础4.2.1线性可分SVM与最近点问题4.2.2L2范数SVM及其几何解释4.2.3软凸包与V—SVM的几何解释4.3求解线性可分SVM问题的几何算法4.3.1Gilbert算法与最小范数问题4.3.2可分情形下的SK算法4.3.3可分情形下的MDM算法4.4求解L1范数SVM问题的几何算法4.4.1软SK算法4.4.2软MDM算法4.5软SK算法和软MDM算法的一些实验结果4.5.1实验方法、实验环境与数据库4.5.2软SK算法实验4.5.3软MDM算法实验4.6SVM的最小球覆盖解释与近似最小球覆盖算法求解4.7SMO与几何算法之间的联系4.8结束语参考文献5典型相关分析研究进展5.1引言5.2问题的数学刻画5.2.1CCA数学描述……6Rashmon特征选择7复杂网络上的学习8聚类分析的新进展——谱聚类综述9机器学习与自然语言处理10监督流形学习11超完备拓扑独立分量分析12商务间框架下的机器学习方法13半监督学习中的协同训练风范参考文献
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开播时间:09月02日 10:30