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
装帧平装
开本16开
定价168元
货号1203151805
上书时间2024-09-05
商品详情
- 品相描述：全新
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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 实验 093
3.2.5 推广风险分析 105
3.3 Nystr?m近似矩阵的多核学习算法 108
3.3.1 多核学习算法 108
3.3.2 NMKMHKS模型 110
3.3.3 实验 114
3.4 Universum的多视角分类学习算法 127
3.4.1 多视角学习算法 127
3.4.2 UMultiV-MHKS模型 127
3.4.3 实验 132
参考文献 149
第4章 不平衡数据分类学习 153
4.1 概述 154
4.2 基于数据空间信息的样本选择方法 156
4.2.1 样本选择框架NearCount 156
4.2.2 实验结果分析与讨论 164
4.3 基于二叉树结构的数据空间分治策略 185
4.3.1 SPT算法 185
4.3.2 实验结果分析与讨论 195
4.4 基于熵和万有引力的动态半径近邻分类器 216
4.4.1 EGDRNN模型 216
4.4.2 实验 222
4.4.3 分析讨论 232
参考文献 236
第5章 集成学习 239
5.1 概述 240
5.2 基于视角间相似度损失的多经验核集成学习模型 242
5.2.1 多视角与核学习的方法 242
5.2.2 MVE-EK算法模型 245
5.2.3 实验与分析 251
5.3 基于数据全局空间特性的多平衡子集协同训练算法 263
5.3.1 多平衡子集协同训练算法 263
5.3.2 基于数据全局空间特性的多平衡子集协同训练算法 264
5.3.3 实验与分析 268
5.4 基于熵与置信度的下采样Boosting集成 294
5.4.1 基于熵与置信度的下采样Boosting集成方法 294
……
内容摘要
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。
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