请输入您要查询的百科知识:

 

词条 机器学习及其应用2009
释义

图书信息

出版社: 清华大学出版社; 第1版 (2009年9月1日)

丛书名: 中国计算机学会学术著作丛书·知识科学系列6

平装: 234页

正文语种: 简体中文

开本: 16

ISBN: 9787302204190

条形码: 9787302204190

尺寸: 22.8 x 20 x 1.4 cm

重量: 381 g

内容简介

《机器学习及其应用2009》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10章,内容涉及正则化、Boosting、聚类分析、因果发现、维数削减、强化学习、迁移学习、流形学习、多示例多标记学习等。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2009》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。

目录

机器学习与人工智能

1 引言

2 机器学习与人工智能的不同理念

3 统计机器学习的特点

4 集群学习(ensemble learning)

5 人工智能对机器学习的补充

6 重采样方法——自助法

7 变量稀疏化

8 知识的集群

9 讨论和总结

参考文献

关系强化学习研究

1 引言

2 Tetris和强化学习解法

2.1 Tetris

2.2 Tetris的抽象和建模

2.3 Tetris的强化学习解法

2.4 状态空间抽象

3 关系强化学习

3.1 关系强化学习及其抽象

3.2 逻辑决策树方法

3.3 马尔可夫逻辑网方法

4 结束语

参考文献

因果挖掘的若干统计方法

1 引言

2 井底之蛙:因果作用与混杂因素

3 替罪羔羊:利用替代指标评价因果作用

3.1 几种替代指标准则

3.2 替代指标悖论

3.3 一致替代指标,严格一致替代指标

4 盲人摸象:贝叶斯网络的结构学习

4.1 贝叶斯网络结构的分解学习方法

4.2 贝叶斯网络结构的递归学习方法

4.3 贝叶斯网络结构的聚类学习方法

5 纲举目张:确定因果网络方向的主动学习方法

5.1 各种干预方法

5.2 各种算法的模拟比较

6 寻根问底+顺藤摸瓜:寻摸结果变量的原因

6.1 外部干预下的预测问题

6.2 局部因果挖掘的方法

7 讨论

参考文献

基于学习的图像超分辨率算法

1 引言

2 基于学习的超分辨率算法综述

2.1 间接最大后验算法

2.2 直接最大后验算法

2.3 基于学习的超分辨率算法的优缺点

3 基于学习的超分辨率算法的性能极限

3.1 什么是基于学习的超分辨率算法的极限

3.2 期望风险的下界

3.3 基于学习的超分辨率算法的极限

3.4 下界的计算与阈值的选取

3.5 讨论

4 结语

参考文献

分类学习的正则化技术

1 引言

2 经典的正则化技术

2.1 Tikhonov正则化

2.2 正则化网络

2.3 支持向量机

2.4 正则化最小二乘分类器

2.5 流形正则化

3 最新研究进展

3.1 正则化分类器的泛化误差界

3.2 正则化项的构造

3.3 正则化参数的选择

4 结束语

参考文献

Transfer Learning and Its Application for WiFi Localization Problems

Sinno Jialin Pan, Vincent Wenchen Zheng and Qiang Yang

1 Introduction

2 An Overview of Transfer Learning

2.1 Instance Based Transfer Learning

2.2 Transfer Learning Through Dimensionality Reduction

2.3 Transfer Learning Through Self?taught Clustering

3 WiFi Localization in Indoor Environments

4 Transfer Learning for WILP

4.1 Transferring Localization Models over Time

4.2 Transferring Localization Models across Space

4.3 Transferring Localization Models across Devices

5 Experiments and Discussion

5.1 ICDM 2007 Data Mining Contest Dataset

5.2 Experimental Results

6 Conclusion and Future Work

References

关于boosting算法的margin解释

1 引言

2 背景与相关工作

3 主要结果

4 对Emargin上界的解释

5 证明

5.1 定理3的证明

5.2 命题1的证明

5.3 定理4的证明

5.4 定理5的证明

5.5 定理6的证明

6 实验

7 结论

参考文献

最大间隔聚类快速算法研究

1 引言

1.1 支持向量机

1.2 最大间隔聚类

1.3 国内外研究现状

2 两类问题的最大间隔聚类算法

2.1 优化问题的等价转化

2.2 切平面算法

3 多类问题的最大间隔聚类算法

3.1 切平面算法

4 实验分析

4.1 实验数据集

4.2 评价标准

4.3 对比算法以及参数选择

4.4 聚类精度比较

4.5 聚类速度比较

4.6 约束凹凸规划平均迭代次数

4.7 切平面算法计算时间与数据集规模的关系

4.8 参数ε对切平面算法精度以及速度的影响

4.9 参数C对切平面算法精度以及速度的影响

5 总结

参考文献

自适应K段主曲线

1 引言

2 主曲线综述

2.1 主曲线初步

2.2 主曲线发展历史

3 自适应K段主曲线

3.1 引入先验知识

3.2 顶点移除

3.3 自适应K段主曲线实现

4 实验

5 应用:高精度GPS学习

6 讨论

7 总结

附录

A.1 投影步骤细节

A.2 优化步骤细节

A.3 GPS精度的改进

参考文献

MIML:多示例多标记学习

1 引言

2 MIML框架

3 MIML学习算法

3.1 基于退化策略的MIML学习算法

3.2 基于正则化的MIML学习算法

4 利用MIML学习单示例样本

5 利用MIML学习复杂高层概念

6 结束语

参考文献

随便看

 

百科全书收录4421916条中文百科知识,基本涵盖了大多数领域的百科知识,是一部内容开放、自由的电子版百科全书。

 

Copyright © 2004-2023 Cnenc.net All Rights Reserved
更新时间:2025/3/24 9:22:24