大数据中极端问题的人工智能解决方案
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作者张军英|责编:雷鸿俊
出版社西安电子科大
ISBN9787560670928
出版时间2024-02
装帧其他
开本其他
定价49元
货号31977221
上书时间2024-03-26
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目录
CHAPTER 1 Basics of Machine Learning
1.1 Problem statement and solution framework
1.2 Supervised learning
1.2.1 MLP
1.2.2 CNN
1.2.3 RBF network
1.2.4 SVM
1.2.5 Comments
1.3 Unsupervised learning
1.3.1 K-means
1.3.2 Self-organizing map
1.3.3 Comments
1.4 Representation learning
1.4.1 PCA
1.4.2 LDA
1.4.3 ICA
1.4.4 NMF
1.4.5 Comments
References
CHAPTER 2 Solving Multi-class Problems by Data-driven Topology-preservingOutput Codes
2.1 Think: Is complexity important?
2.2 Topology-preserving output code scheme
2.2.1 A first-place description
2.2.2 Definition of a TPOC map
2.2.3 TOP map learned from SOM
2.2.4 Learning algorithm for a TPOC map
2.2.5 An octa-phase-shift-keying (8-PSK) pattern example
2.3 Experimental results
2.3.1 Comparison of TPOC with DECOC
2.3.2 Comparison of TPOC with OAA
2.3.3 Comparison of TPOC with random code and natural code
2.3.4 Comparison of TPOC with q-TPOC scheme and ECOC scheme
2.3.5 Comparison of TPOC schemes with and without adaptive assignment of classifier complexity
2.3.6 Measured radar data classification with multiple SVM
2.4 Discussions
2.4.1 Advantages of TPOC over ECOC
2.4.2 Relation of TPOC to other related approaches
2.5 Summary
Appendix Coding classes from a TPOC map
Appendix 1 k-ary coding scheme: Using k-ary classifiers
Appendix 2 Binary coding scheme: Using binary classifiers
References
CHAPTER 3 Robust Data Clustering by Learning Multi-metric Lq-norm Distances
3.1 Why distance measure is important?
3.2 Motivation for robust multi-metric clustering
3.3 Robust location estimation
3.3.1 RMML algorithm
3.3.2 Objective function
3.3.3 Non-Gaussianity measure of a mapped cluster
3.4 Robust outlier detection: ICSC algorithm
内容摘要
机器学习作为人工智能最重要的技术和工具，已成功应用于解决各种复杂问题。本书在简略介绍机器学习的基本方法与算法的基础上，通过搜集典型复杂问题的人工智能解决方案，诸如手写数字识别、雷达自动目标识别、癌症诊断、超强噪声污染情况下的图像过滤、基因芯片异质性校正、孕妇子痫前期风险预测，以及一些典型的组合优化问题，如多约束最短路径问题和旅行商问题等，考察如何运用机器学习技术，创造解决复杂问题的有效方法和算法，并通过这些案例窥视出人工智能技术的巨大优势和其面临的极其严峻的挑战。
本书可作为本科生、研究生和博士生学习机器学习相关课程的教材，也可供高校计算机科学、人工智能、
自动化等专业技术人员，以及对机器学习、人工智能感
兴趣的研究人员和工程师参
考。
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