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機器學習及其應用2009(簡體書)
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商品簡介

目次

機器學習是人工智能的一個核心研究領域,也是近年來計算機科學中最活躍的研究分支之一。目前,機器學習技術不僅在計算機科學的眾多領域中大顯身手,還成為一些交叉學科的重要支撐技術。本書邀請相關領域的專家撰文,以綜述的形式介紹機器學習中一些領域的研究進展。全書共分10章,內容涉及正則化、Boosting、聚類分析、因果發現、維數削減、強化學習、遷移學習、流形學習、多示例多標記學習等。
本書可供計算機、自動化及相關專業的研究人員、教師、研究生和工程技術人員參考。
機器學習與人工智能
 1 引言
 2 機器學習與人工智能的不同理念
 3 統計機器學習的特點
 4 集群學習(ensemble learning)
 5 人工智能對機器學習的補充
 6 重采樣方法——自助法
 7 變量稀疏化
 8 知識的集群
 9 討論和總結
 參考文獻
關系強化學習研究
 1 引言
 2 Tetris和強化學習解法
  2.1 Tetris
  2.2 Tetris的抽象和建模
  2.3 Tetris的強化學習解法
  2.4 狀態空間抽象
3 關系強化學習
  3.1 關系強化學習及其抽象
  3.2 邏輯決策樹方法
  3.3 馬爾可夫邏輯網方法
 4 結束語
 參考文獻
因果挖掘的若干統計方法
 1 引言
 2 井底之蛙:因果作用與混雜因素
 3 替罪羔羊:利用替代指標評價因果作用
  3.1 幾種替代指標準則
  3.2 替代指標悖論
  3.3 一致替代指標,嚴格一致替代指標
 4 盲人摸象:貝葉斯網絡的結構學習
  4.1 貝葉斯網絡結構的分解學習方法
  4.2 貝葉斯網絡結構的遞歸學習方法
  4.3 貝葉斯網絡結構的聚類學習方法
 5 綱舉目張:確定因果網絡方向的主動學習方法
  5.1 各種干預方法
  5.2 各種算法的模擬比較
 6 尋根問底+順藤摸瓜:尋摸結果變量的原因
  6.1 外部干預下的預測問題
  6.2 局部因果挖掘的方法
 7 討論
 參考文獻
基于學習的圖像超分辨率算法
 1 引言
 2 基于學習的超分辨率算法綜述
  2.1 間接最大后驗算法
  2.2 直接最大后驗算法
  2.3 基于學習的超分辨率算法的優缺點
 3 基于學習的超分辨率算法的性能極限
  3.1 什么是基于學習的超分辨率算法的極限
  3.2 期望風險的下界
  3.3 基于學習的超分辨率算法的極限
  3.4 下界的計算與閾值的選取
  3.5 討論
 4 結語
 參考文獻
分類學習的正則化技術
 1 引言
 2 經典的正則化技術
  2.1 Tikhonov正則化
  2.2 正則化網絡
  2.3 支持向量機
  2.4 正則化最小二乘分類器
 ……
Transfer Learning and Its Application for WiFi Localization Problems
關于boosting算法的margin解釋
最大間隔聚類快速算法研究
自適應K段主曲線
MIML:多示例多標記學習

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