机器学习中的监督与无监督学习--模型、算法与应用--聚文网

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内容简介

本书共9章，主要针对机器学习中监督与无监督学习的相关方法及应用领域进行研究，从主题模型、并行优化、行人重识别、图像识别的角度进行分析和介绍。第 1章对监督概率主题模型和无监督聚类模型的研究背景进行详细介绍，从实际应用和技术方面两个角度详细介绍其中的研究和应用价值。第2章介绍面向文档表示的监督主题模型，主要包含两种改进的思路，即基于文档生成过程的监督模型和面向学术搜索的监督模型。第3 章介绍面向文本分析的半监督主题模型。第4章针对单机环境下频繁模式增长算法无法满足大规模数据计算任务的问题，介绍面向并行优化的无监督学习模型。第5 章介绍面向选址问题的无监督学习模型。第6章介绍面向特征融合的无监督学习模型。第7章介绍面向视图分析的无监督学习模型。第8 章介绍面向数据处理的无监督学习模型。第9章介绍面向样本分析的无监督学习模型。

第1章绪论 1.1 研究背景及意义 1.2 研究内容 1.3 研究方法与研究框架第2章面向文档表示的监督主题模型 2.1 研究综述 2.2 理论基础 2.3 共享背景主题的隐含狄利克雷分配模型 2.4 融合上游和下游监督方法的主题模型 2.5 总结与展望第3章面向文本分析的半监督主题模型 3.1 研究综述 3.2 理论基础 3.3 受限玻尔兹曼机的半监督主题模型 3.4 总结与展望第4章面向并行优化的无监督学习模型 4.1 研究综述 4.2 理论基础 4.3 并行优化的频繁模式增长算法模型 4.4 总结与展望第5章面向选址问题的无监督学习模型 5.1 研究综述 5.2 理论基础 5.3 改进K均值聚类算法的候车点选址模型 5.4 总结与展望第6章面向特征融合的无监督学习模型 6.1 研究综述 6.2 理论基础 6.3 改进人工鱼群算法的权重优化模型 6.4 基于多尺度视网膜皮层理论的局部最大化特征模型 6.5 总结与展望第7章面向视图分析的无监督学习模型 7.1 研究综述 7.2 理论基础 7.3 改进核交叉二次判别分析模型 7.4 无监督的非对称度量学习模型 7.5 总结与展望第8章面向数据处理的无监督学习模型 8.1 研究综述 8.2 理论基础 8.3 度量学习的稀疏子空间聚类模型 8.4 自动权重学习的深度子空间聚类模型 8.5 总结与展望第9章面向样本分析的无监督学习模型 9.1 研究综述 9.2 理论基础 9.3 对抗性学习的深度子空间聚类模型 9.4 自适应自步学习的深度子空间聚类模型 9.5 总结与展望参考文献

机器学习中的监督与无监督学习--模型、算法与应用

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