机器学习与最优化9787030767547
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作者田英杰
出版社科学出版社
ISBN9787030767547
出版时间2023-07
装帧平装
开本16开
定价78元
货号16779234
上书时间2024-11-19
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目录
前言
第1章 支持向量机
1.1 分类问题与标准支持向量机
1.1.1 分类问题
1.1.2 C-支持向量机
1.1.3 最小二乘支持向量机
1.2 超平面非平行的支持向量机
1.2.1 双子支持向量机
1.2.2 非平行超平面支持向量机
1.3 拓展阅读
1.3.1 二分类支持向量机及其拓展
1.3.2 多分类支持向量机及其拓展
参考文献
第2章 优化算法
2.1 确定型优化算法
2.1.1 序列最小很优化算法
2.1.2 交替方向乘子算法
2.1.3 坐标下降算法
2.1.4 逐次超松弛迭代算法
……
内容摘要
以机器学习中的若干问题为背景，介绍机器学习中核方法，特别是支持向量机近年来的近期新进展，包括基于支持向量机的多视角学习、迁移学习、多示例学习、多标签学习等理论与方法。本书特别强调对所讨论的问题和处理方法的实质进行直观的解释和说明，因此具有很强的可读性。
精彩内容
本书以机器学习中的分类问题为基础，以很优化为工具，阐述机器学习中的基本概念和经典学习问题，并围绕这些学习问题，介绍相关研究成果，重点阐明其研究背景和逻辑思路，并由此扩展到国内外近期新研究进展主要内容包括：支持向量机、优化算法、损失函数、正则技术，以及多视角学习、多标签学习、多示例学习、多任务学习和度量学习等。
本书可作为机器学习领域研究生的扩充阅读资料，也可作为相关专业教师和科研人员的参考书。
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