機(jī)器學(xué)習(xí)及其應(yīng)用

內(nèi)容概要

北京機(jī)器學(xué)習(xí)是計(jì)算機(jī)科學(xué)和人工智能中非常重要的一個(gè)研究領(lǐng)域，近年來(lái)，機(jī)器學(xué)習(xí)不但在計(jì)算機(jī)科學(xué)的眾多領(lǐng)域中大顯身手，而且成為一些交叉學(xué)科的重要支撐技術(shù)。本書邀請(qǐng)國(guó)內(nèi)外相關(guān)領(lǐng)域的專家撰文，以綜述的形式介紹機(jī)器學(xué)習(xí)中不同領(lǐng)域的研究進(jìn)展。全書共分13章。第1章是關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)全局性綜述。第2至第6章分別對(duì)統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)、非監(jiān)督學(xué)習(xí)、符號(hào)學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)和流形學(xué)習(xí)進(jìn)行了綜述，并穿插了作者的一些精彩工作。第7和第8章分別介紹了作者在集成學(xué)習(xí)和進(jìn)化學(xué)習(xí)中某一具體話題上的研究成果。第9和第10章對(duì)數(shù)據(jù)挖掘中的一些問(wèn)題進(jìn)行了介紹和討論。第11至第13章則對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)在模式識(shí)別、視頻信息處理等領(lǐng)域的應(yīng)用做了介紹。    本書可供計(jì)算機(jī)、自動(dòng)化及相關(guān)專業(yè)的學(xué)生、教師、研究生和工程技術(shù)人員參考。

書籍目錄

序序言前言1 關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的討論　1-1 引言　1-2 機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展歷史　1-3 統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)　　1-3-1 泛化問(wèn)題　　1-3-2 表示問(wèn)題　1-4 集群機(jī)器學(xué)習(xí)　　1-4-1 弱可學(xué)習(xí)定理　　1-4-2 經(jīng)驗(yàn)研究問(wèn)題　1-5 符號(hào)機(jī)器學(xué)習(xí)　　1-5-1 經(jīng)典符號(hào)機(jī)器學(xué)習(xí)原理　　1-5-2 Reduct理論　1-6 流形學(xué)習(xí)　　1-7 其他機(jī)器學(xué)習(xí)方法　　1-8 總結(jié)與討論　參考文獻(xiàn)2 統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論及其在非監(jiān)督學(xué)習(xí)問(wèn)題中的應(yīng)用　2-1 引言　2-2 監(jiān)督學(xué)習(xí)問(wèn)題與統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)算法　　2-2-1 監(jiān)督學(xué)習(xí)問(wèn)題　　2-2-2 SVM及其理論分析　　2-2-3 統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)算法框架　2-3 非監(jiān)督學(xué)習(xí)問(wèn)題機(jī)器統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)算法　　2-3-1 非監(jiān)督學(xué)習(xí)問(wèn)題　　2-3-2 非監(jiān)督學(xué)習(xí)問(wèn)題研究的一些說(shuō)明和思路　　2-3-3 η非監(jiān)督學(xué)習(xí)問(wèn)題　　2-3-4 η-one-class問(wèn)題　　2-3-5 η非監(jiān)督學(xué)習(xí)問(wèn)題和one-class問(wèn)題　　2-3-6 其他非監(jiān)督學(xué)習(xí)問(wèn)題　2-4 結(jié)束語(yǔ)　參考文獻(xiàn)3 聚類分析技術(shù)綜述　3-1 引言　3-2 聚類分析步驟　3-3 聚類分析中的數(shù)據(jù)類型　3-4 聚類模型及其算法的設(shè)計(jì)　　3-4-1 針對(duì)連續(xù)型數(shù)據(jù)的聚類模型及算法　　3-4-2 針對(duì)離散型數(shù)據(jù)的聚類模型及算法　　3-4-3 針對(duì)關(guān)聯(lián)型數(shù)據(jù)的聚類模型及算法　　3-4-4 針對(duì)混合型數(shù)據(jù)的聚類模型及算法　　3-4-5 在大型數(shù)據(jù)庫(kù)中的聚類算法　　3-4-6 其他類型的聚類模型及算法　　3-4-7 小結(jié)　3-5 聚類分析與奧卡姆剃刀準(zhǔn)則　　3-5-1 奧卡姆剃刀準(zhǔn)則　　3-5-2 奧卡姆剃刀準(zhǔn)則與聚類算法　　3-5-3 聚類算法的歷史回顧　　3-5-4 小結(jié)　3-6 聚類有效性分析方法　3-7 聚類分析的應(yīng)用前景及發(fā)展　參考文獻(xiàn)4 符號(hào)機(jī)器學(xué)習(xí)研究　4-1 引言　4-2 表示問(wèn)題　　4-2-1 數(shù)據(jù)預(yù)處理問(wèn)題　　4-2-2 描述數(shù)據(jù)的表示語(yǔ)言　4-3 規(guī)則學(xué)習(xí)　　4-3-1 覆蓋算法　　4-3-2 分治算法　　4-3-3 ILP　4-4 約簡(jiǎn)理論　4-5 面向用戶需求的符號(hào)機(jī)器學(xué)習(xí)——符號(hào)數(shù)據(jù)分析　4-6 結(jié)束語(yǔ)　參考文獻(xiàn)5 強(qiáng)化學(xué)習(xí)研究進(jìn)展……6 流形學(xué)習(xí)若干問(wèn)題研究7 選擇性集成8 A Theoretical Study on the Computation Time of Evolutionary Algorithms9 文本數(shù)據(jù)挖掘10　On Conceptual Modeling of Data Mining11 模式分類：統(tǒng)計(jì)方法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法12 人臉識(shí)別中子空間的統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)13 基于內(nèi)容的視頻信號(hào)分析與處理

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