机器学习及其应用2011

副标题:无

作   者:周志华,杨强主编

分类号:

ISBN:9787302268536

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简介

《机器学习及其应用2011》主要内容简介: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。《机器学习及其应用2011》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14章,内容分别涉及因果推断、流形学习与降维、迁移学习、类别不平衡学习、演化聚类、多标记学习、排序学习、半监督学习等技术和协同过滤、社区推荐、机器翻译等应用,以及互联网应用对机器学习技术需求的探讨。《机器学习及其应用2011》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

《机器学习及其应用2011》

因果推断的可分解性和可传递性问题

1引言

2图模型结构学习的可分解条件

3直接作用和间接作用

4因果作用的可传递性问题

5讨论

参考文献

机器学习的几何观点

1引言

2监督学习、半监督学习与无监督学习

3基于几何拓扑的降维算法

4主动学习和半监督学习:基于几何的观点

5结束语和展望

参考文献

协同过滤与链接预测的迁移学习问题

1引言

2基于矩阵分解的潜在特征空间共享

3协同过滤的迁移学习

4链接预测的迁移学习

.5结语

参考文献

lda的并行化运算及其应用

1引言

2lda算法介绍

3lda算法的并行化——plda

4lda算法的进一步并行化——plda+

5adheat算法——plda在社区推荐中的应用

6结束语

参考文献

关于二类模式分类问题的分解

1引言

2最小最大模块化网络

3高斯零交叉函数最小最大模块化网络

4大规模二类问题的分解策略

5大规模不平衡专利数据分类

6结论

参考文献

面向降维的图构建技术

1引言

2降维与图构建

3稀疏表示建图与稀疏保持投影

4面向降维的图优化

5结论

参考文献

统计词对齐

1引言

2机器翻译简介

3双语词对齐

4单语词对齐与搭配抽取

5利用搭配提高双语词对齐质量

6讨论与总结

参考文献

概念、相似性与聚类分析

1引言

2相似性与概念

3相似性计算模型

4结束语

参考文献

互联网行业对机器学习和其他计算技术的需求

1引言

2互联网行业现状

3对计算技术的需求

4小结

参考文献

基于指数族混合模型的在线式演化聚类算法

1引言

2指数族混合模型

3从密度估计的观点看聚类问题

4基于指数族混合模型的演化聚类算法

5实验

6结语

参考文献

多标记学习

1引言

2学习框架

3学习算法

4结束语

参考文献

ranking on large-scale graphs with rich metadata

1introduction

2unsupervised ranking on large-scale graphs with metadata

3supervised ranking on large-scale graphs with metadata

4summary

references

semi-supervised learning with mixed unlabeled data

1introduction

2literature review

3model

4solution and algorithms

5experiment

6conclusion

references

learning with local consistency

1motivation

2problem formulation
3algorithms

4conclusion

references


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机器学习及其应用2011
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