机器学习及其应用

机器学习及其应用

张长水, 杨强, 主编

出版社:清华大学出版社

年代:2013

定价:39.0

书籍简介:

本书邀请国内外相关领域的专家撰文,以综述的形式分别介绍机器学习不同分支及相关领域的研究进展。全书共分8章,内容分别涉及稀疏Topical表示学习、基于向量场的流形学习和排序、秩极小化、实值多变量维数约简等技术,知识挖掘与用户建模、异质人脸图像合成等应用,以及对多视图在利用未标记数据学习中的效用、面向高维多视图数据的广义相关分析的探讨。

书籍目录:

Learning Sparse Topical Representations

1 Introduction

2 Related Work

2. 1 Probabilistic LDA

2.2 Non-negative Matrix Factorization

3 Sparse Topical Coding

3.1 A Probabilistic Generative Process

3.2 STC for MAP Estimation

3.3 Optimization with Coordinate Descent

4 Extensions

4.1 Collapsed STC

4. 2 Supervised Sparse Topical Coding

5 Experiments

5.1 Sparse Word Code

5.2 Prediction Accuracy

5.3 Time Efficiency

6 Conclusion

References

多视图在利用未标记数据学习中的效用

1 引言

2 多视图在半监督学习中的效用

3 多视图在主动学习中的效用

4 多视图在主动半监督学习中的效用

5 视图分割

6 结束语

参考文献

知识挖掘与用户建模

1 引言

2 技术综述

3 本体知识体系构建

3.1 知识挖掘

3.2 知识加工

3.3 语义计算

3.4 实验结果

3.5 基于本体知识的需求主题体系构建

4 跨产品用户日志挖掘

4.1 技术框架

4.2 跨产品用户数据session分割

4.3 跨产品用户数据关注点挖掘

5 用户建模

5.1 用户属性建模

5.2 用户兴趣建模

5.3 用户状态建模

5.4 多维度用户行为分析模型

5.5 用户兴趣模型的地域性关联分析

6 结语

参考文献

异质人脸图像合成

1 引言

2 基于子空间学习的图像合成方法

2.1 基于线性子空间学习的方法

2.2 基于流形学习的方法

3 基于贝叶斯推理的合成方法

3.1 基于嵌入式隐马尔科夫模型的方法

3.2 基于马尔科夫随机场的方法

……

面向高维多视图数据的广义相关分析

基于向量场的流形学习和排序

秩极小化:理论、算法与应用

实值多变量维数约简

内容摘要:

机器学习是计算机科学和人工智能中非常重要的一个研究领域。近年来,机器学习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持技术。本书邀请国内外相关领域的专家撰文,以综述的形式分别介绍机器学习不同分支及相关领域的研究进展。全书共分8章,内容分别涉及稀疏话题表示学习、基于向量场的流形学习和排序、秩极小化、实值多变量维数约简等技术,知识挖掘与用户建模、异质人脸图像合成等应用,以及对多视图在利用未标记数据学习中的效用、面向高维多视图数据的广义相关分析的探讨。本书可供高校、科研院所计算机、自动化及相关专业的师生、科技工作者和相关企业的工程技术人员阅读参考。

书籍规格:

书籍详细信息
书名机器学习及其应用站内查询相似图书
丛书名中国计算机学会学术著作丛书
9787302336198
如需购买下载《机器学习及其应用》pdf扫描版电子书或查询更多相关信息,请直接复制isbn,搜索即可全网搜索该ISBN
出版地北京出版单位清华大学出版社
版次1版印次1
定价(元)39.0语种简体中文
尺寸26 × 19装帧平装
页数印数 2500

书籍信息归属:

机器学习及其应用是清华大学出版社于2013.出版的中图分类号为 TP181 的主题关于 机器学习 的书籍。