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分片線性分類器設計的新方法-組合凸線性感知器 版權信息
- ISBN：9787030569196
- 條形碼：9787030569196 ; 978-7-03-056919-6
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
分片線性分類器設計的新方法-組合凸線性感知器 本書特色
本書系統論述了分片線性分類器的設計方法及相關問題。全書共六章：第1章介紹分片線性分類器的發展歷程和演化趨勢，以及傳統的分片線性分類器的設計方法，并對其優缺點進行分析和總結；第2章詳細論述該領域的**研究成果，即組合凸線性感知器這一通用理論框架；第3～6章分別從分類精度提升、分類模型簡化、克服數據可分性限制和新框架設計等方面論述組合凸線性感知器框架的改進之處和完善策略，這其中包含作者的大部分工作。
分片線性分類器設計的新方法-組合凸線性感知器 內容簡介
冷強奎、李玉鑑、秦玉平著的《分片線性分類器設計的新方法(組合凸線性感知器)》系統論述了分片線性分類器的設計方法及相關問題。全書共六章：第1章介紹分片線性分類器的發展歷程和演化趨勢，以及傳統的分片線性分類器的設計方法，并對其優缺點進行分析和總結；第2章詳細論述該領域的*新研究成果，即組合凸線性感知器這一通用理論框架；第3～6章分別從分類精度提升、分類模型簡化、克服數據可分性限制和新框架設計等方面論述組合凸線性感知器框架的改進之處和完善策略，這其中包含作者的大部分工作。本書適合從事人工智能與機器學習等領域研究的科研人員，以及相關專業的碩士研究生和博士研究生參考。
分片線性分類器設計的新方法-組合凸線性感知器 目錄
前言
本書所用符號及含義
第1章 緒論
1.1 分片線性分類基礎
1.2 分片線性分類器的設計方法介紹
1.2.1 委員會機
1.2.2 線性規劃方法
1.2.3 局部訓練方法
1.2.4 決策樹方法
1.2.5 *大-*小可分性方法
1.2.6 組合凸線性感知器
1.3 *新研究概況
1.3.1 生長設計方法
1.3.2 極大切割設計方法
1.3.3 軟間隔設計方法
1.3.4 新框架設計
第2章 組合凸線器框架
2.1 支持向量機簡介
2.2 支持組合凸線器
2.2.1 凸包和可分性
2.2.2 線性分類器
2.2.3 支持凸線器的定義
2.2.4 支持組合凸線器的形式
2.2.5 支持組合凸線器的預測規則
2.3 小結
第3章 生長設計方法
3.1 原有設計方法存在的問題
3.2 凸線器的生長設計方法
3.2.1 擠壓操作
3.2.2 生長支持凸線器算法
3.2.3 算法復雜度
3.3 組合凸線器的生長設計方法
3.3.1 膨脹操作
3.3.2 生長支持組合凸線器算法
3.3.3 算法復雜度
3.4 實驗結果及分析
3.4.1 在人工合成數據集上的實驗
3.4.2 在標準數據集上的實驗
3.4.3 與NNA和DTA的對比實驗
3.4.4 在n維單位超球組上的實驗
3.5 小結
第4章 極大切割設計方法
4.1 奧卡姆剃刀原理
4.2 凸線器的極大切割設計方法
4.2.1 極大切割過程
4.2.2 極大切割支持凸線器算法
4.2.3 算法復雜度
4.3 組合凸線器的極大切割設計方法
4.3.1 極大切割過程
4.3.2 極大切割支持組合凸線器算法
4.3.3 算法復雜度
4.4 實驗結果及分析
4.4.1 在人工合成數據集上的實驗
4.4.2 在標準數據集上的實驗
4.4.3 與NNA和DTA的對比實驗
4.4.4 在n維單位超球組上的實驗
4.5 與生長設計方法的對比分析
4.6 小結
第5章 軟間隔設計方法
5.1 顯式空間映射
5.2 CDMA的帶核推廣
5.2.1 核化的CDMA
5.2.2 KCDMA的預測規則
5.3 組合凸線器的軟間隔設計方法
5.3.1 軟間隔凸線器設計
5.3.2 聚類的軟間隔組合凸線器設計
5.4 實驗結果及分析
5.4.1 與SMA的對比實驗
5.4.2 與SVM、NNA及DTA的對比實驗
5.4.3 在n維單位超球組上的實驗
5.4.4 在非疊可分數據集上的實驗
5.5 小結
第6章 交錯式組合凸線器設計方法
6.1 設計分片線性分類器的新思路
6.2 極大凸可分子集
6.3 交錯式組合凸線器的定義
6.4 支持交錯式組合凸線器算法
6.5 實驗結果及分析
6.5.1 在Fourclass數據集上的實驗
6.5.2 在標準數據集上的實驗
6.5.3 與NNA和DTA的對比實驗
6.5.4 在n維單位超球組上的實驗
6.6 小結
參考文獻
結束語
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