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機器學習理論導引/周志華 版權信息
- ISBN：9787111654247
- 條形碼：9787111654247 ; 978-7-111-65424-7
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
機器學習理論導引/周志華 本書特色
機器學習領域著名學者周志華教授領銜的南京大學LAMDA團隊四位教授合著 系統梳理機器學習理論中的七大重要概念或理論工具，并給出若干分析實例 機器學習理論內容浩瀚廣博，旨在為機器學習理論研究的讀者提供入門導引 本書旨在為有志于機器學習理論學習和研究的讀者提供一個入門導引。在預備知識之后，全書各章分別聚焦于：可學性、（假設空間）復雜度、泛化界、穩定性、一致性、收斂率、遺憾界。 除介紹基本概念外，還給出若干分析實例，如顯示如何將不同理論工具應用于支持向量機這種常見機器學習技術。
機器學習理論導引/周志華 內容簡介
本書梳理出機器學習理論中的七個重要概念或理論工具, 即: 可學習性, (假設空間)復雜度, 泛化界, 穩定性, 一致性, 收斂率, 遺憾界。每章聚焦其一, 除介紹基本概念外, 還給出若干分析實例, 如顯示出不同理論工具如何應用于支持向量機這種常見機器學習技術。讀者今后對具體機器學習問題或技術作分析時, 可根據條件選擇適用的工具。
機器學習理論導引/周志華 目錄
前言
主要符號表
第1章 預備知識 ……………………………………………………………… 1
1.1 函數的性質 ………………………………………………………………… 1
1.2 重要不等式 ……………………………………………………………… 5
1.3 *優化基礎 ……………………………………………………………… 9
1.4 支持向量機 ……………………………………………………………… 13
1.5 理論的作用 ……………………………………………………………… 18
1.6 閱讀材料 ………………………………………………………………… 19
習題 ……………………………………………………………………………… 21
參考文獻 ………………………………………………………………………… 22
第2章 可學性 ……………………………………………………………… 25
2.1 基本概念 …………………………………………………………………25
2.2 PAC學習 …………………………………………………………………… 26
2.3 分析實例 ………………………………………………………………… 30
2.4 閱讀材料 ………………………………………………………………… 35
習題 ……………………………………………………………………………… 36
參考文獻 ……………………………………………………………………… 37
第3章 復雜度 ……………………………………………………………39
3.1 數據分布無關 ………………………………………………………… 39
3.2 數據分布相關 ………………………………………………………… 46
3.3 分析實例 ……………………………………………………………… 50
3.4 閱讀材料 …………………………………………………………………56
習題 ..……………………………………………………………………………… 58
參考文獻 ……………………………………………………………………… 59
第4章 泛化界 ……………………………………………………………… 61
4.1 泛化誤差上界 ………………………………………………………… 61
4.2 泛化誤差下界 ………………………………………………………… 71
4.3 分析實例 ………………………………………………………………… 78
4.4 閱讀材料 ………………………………………………………………… 83
習題 ……………………………………………………………………………… 84
參考文獻 ……………………………………………………………………… 86
第5章 穩定性 …………………………………………………………… 89
5.1 基本概念 ………………………………………………………………… 89
5.2 重要性質 ………………………………………………………………… 92
5.3 分析實例 ………………………………………………………………… 98
5.4 閱讀材料 ………………………………………………………………… 107
習題 ……………………………………………………………………………… 108
參考文獻 ……………………………………………………………………… 110
第6章 一致性 …………………………………………………………… 113
6.1 基本概念 ……………………………………………………………… 113
6.2 替代函數 ……………………………………………………………… 117
6.3 劃分機制 ……………………………………………………………… 122
6.4 分析實例 ……………………………………………………………… 125
6.5 閱讀材料 ……………………………………………………………… 132
習題 ………………………………………………………………………… 134
參考文獻 ………………………………………………………………… 135
第7章 收斂率 …………………………………………………………… 137
7.1 基本概念 ……………………………………………………………… 137
7.2 確定優化 ……………………………………………………………… 139
7.3 隨機優化 ……………………………………………………………… 143
7.4 分析實例 ………………………………………………………………155
7.5 閱讀材料 ……………………………………………………………… 157
習題 ……………………………………………………………………………… 159
參考文獻 ……………………………………………………………………… 161
第8章 遺憾界 …………………………………………………………… 163
8.1 基本概念 ……………………………………………………………… 163
8.2 完全信息在線學習 ……………………………………………… 165
8.3 賭博機在線學習 ………………………………………………….170
8.4 分析實例 ……………………………………………………………184
8.5 閱讀材料 …………………………………………………………… 188
習題 …………………………………………………………………………… 189
參考文獻 …………………………………………………………………… 191
索引 ………………………………………………………………………… 193
展開全部
機器學習理論導引/周志華 作者簡介
作者簡介：
周志華 教授，南京大學計算機系主任、人工智能學院院長、校學術委員會委員。歐洲科學院外籍院士。人工智能相關五大主流國際學會ACM、AAAI、AAAS、IEEE、IAPR均入選Fellow的首位華人學者，中國計算機學會、中國人工智能學會會士。曾獲IEEE計算機學會Edward J. McCluskey技術成就獎、CCF王選獎等。著有《機器學習》（清華大學出版社）等。
王魏，南京大學計算機系副教授。主要研究方向為機器學習理論，曾獲中國計算機學會優秀博士學位論文獎、江蘇省優秀博士學位論文獎、CCF青年人才發展計劃等榮譽。
高尉，南京大學人工智能學院副教授。主要研究方向為機器學習理論，曾獲中國計算機學會優秀博士學位論文獎、江蘇省優秀博士學位論文獎等榮譽。
張利軍，南京大學計算機系副教授、博士生導師。主要研究方向為大規模機器學習與優化，曾獲首屆達摩院青橙獎、中國科協青年人才托舉工程、CCF青年人才發展計劃等榮譽。
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