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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
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
机器学习及其应用2011
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