机器学习(从公理到算法第2版)/中国计算机学会学术著作丛书--聚文网

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内容简介

这是一本基于公理研究学习算法的书。共有17章，由两部分内容组成。第一部分是机器学习公理以及部分理论演绎，包括第1、2、6 、8章，论述学习公理，以及相应的聚类、分类理论。第二部分关注如何从公理推出经典学习算法，包括单类、多类和多源问题。第3～5 章为单类问题，分别论述密度估计、回归和单类数据降维。第7、9～16章为多类问题，包括聚类，神经网络、K近邻、支持向量机、 Logistic回归、贝叶斯分类、决策树、多类降维与升维等经典算法。第17章研究了多源数据学习问题。本书可以作为高等院校计算机、自动化、数学、统计学、人工智能及相关专业的研究生教材，也可以供机器学习的爱好者参考。

作者简介

于剑,北京交通大学计算机学院教授,博导,人工智能研究院院长,中国人工智能学会会士、副秘书长。承担多项国家自然科学基金项目,发表多篇学术论文, 包括TPAMI, CVPR 等。

第1章引言 1.1 机器学习的目的：从数据到知识 1.2 机器学习的基本框架 1.2.1 数据集合与对象特性表示 1.2.2 学习判据 1.2.3 学习算法 1.2.4 评估方法 1.3 机器学习思想简论延伸阅读习题参考文献第2章归类理论 2.1 类表示与类表示公理 2.2 归类公理 2.3 归类结果分类 2.4 归类方法设计准则 2.4.1 类一致性准则 2.4.2 类紧致性准则 2.4.3 类分离性准则 2.4.4 奥卡姆剃刀准则讨论延伸阅读习题参考文献第3章密度估计 3.1 密度估计的参数方法 3.1.1 最大似然估计 3.1.2 贝叶斯估计 3.2 密度估计的非参数方法 3.2.1 直方图 3.2.2 核密度估计 3.2.3 K近邻密度估计法延伸阅读习题参考文献第4章回归 4.1 线性回归 4.2 岭回归 4.3 Lasso回归讨论习题参考文献第5章单类数据降维 5.1 主成分分析 5.2 非负矩阵分解 5.3 字典学习与稀疏表示 5.4 局部线性嵌入 5.5 多维度尺度分析与等距映射 5.6 典型关联分析 5.7 随机邻域嵌入及其扩展

机器学习(从公理到算法第2版)/中国计算机学会学术著作丛书

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