机器学习关键技术及应用
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作者王喆,李冬冬
出版社化学工业出版社
ISBN9787122429407
出版时间2023-06
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数456页
字数477千字
定价168元
货号SC:9787122429407
上书时间2024-05-08
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商品详情
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作者简介:
无
主编推荐:
本书从工业背景下的机器学习技术需求出发，详细讨论机器学习的各个分支技术，包括矩阵型分类学习技术、多视角学习技术、不平衡数据分类学习技术、集成学习技术和深度学习技术等，并在此基础上，对机器学习相关的应用系统进行了分析。
内容简介:
本书详细讨论工业背景下机器学习的各个分支及其实现技术，包括矩阵型分类学习技术、多视角学习技术、不平衡数据分类学习技术、集成学习技术和深度学习技术，并在此基础上，对机器学习在脑电情感识别、声纹识别和图像分类等领域的应用做了介绍。
本书主要面向对机器学习、人工智能等方向感兴趣的学者和从事该方面研究的技术人员、博士、硕士研究生等。
目录:
第1章 绪论 001
1.1 工业发展与机器学习 002
1.2 矩阵型分类学习 004
1.3 多视角学习 005
1.4 不平衡数据分类学习 007
1.5 集成学习 010
1.6 深度学习 010
参考文献 013
第2章 矩阵型分类学习 017
2.1 矩阵型方法概述 018
2.2 局部敏感判别矩阵学习机 020
2.2.1 LSDMatMHKS算法 020
2.2.2 实验与分析 027
2.3 矩阵多类学习机 041
2.3.1 McMatMHKS模型 041
2.3.2 实验 043
2.3.3 分析讨论 054
2.4 基于向量分离策略的高效矩阵型分类器 056
2.4.1 EMatMHKS模型 056
2.4.2 基于向量分离策略的高效矩阵型分类器 057
2.4.3 实验与分析 061
参考文献 077
第3章 多视角学习 081
3.1 概述 082
3.2 先验信息融合的正则化型分类器 084
3.2.1 挖掘数据先验信息 084
3.2.2 多核学习与经验核映射 085
3.2.3 TSMEKL模型 088
3.2.4 实
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