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人工智能探索與實踐集成學(xué)習(xí):基礎(chǔ)與算法 版權(quán)信息
- ISBN：9787121390777
- 條形碼：9787121390777 ; 978-7-121-39077-7
- 裝幀：簡裝本
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
人工智能探索與實踐集成學(xué)習(xí):基礎(chǔ)與算法 本書特色
《集成學(xué)習(xí)：基礎(chǔ)與算法》是目前國內(nèi)獨本系統(tǒng)性闡述集成學(xué)習(xí)的著作。
集成學(xué)習(xí)的思路是通過結(jié)合多個學(xué)習(xí)器來解決問題，集成學(xué)習(xí)在實踐中大獲成功——人稱“從業(yè)者應(yīng)學(xué)應(yīng)會的大殺器”之一。
化繁為簡：將復(fù)雜的原理簡化為易于理解的表達，通俗易懂；
結(jié)構(gòu)合理：兼具廣度與深度。既闡述該領(lǐng)域的重要話題，又詳釋了重要算法的實現(xiàn)并輔以偽代碼，更易上手；
注重實踐：闡述集成學(xué)習(xí)在多個領(lǐng)域的應(yīng)用，如計算機視覺、醫(yī)療、信息安全和數(shù)據(jù)挖掘競賽等；
拓展閱讀：提供豐富的參考資料，讀者可按圖索驥、自行深入學(xué)習(xí)；
新手通過《集成學(xué)習(xí)：基礎(chǔ)與算法》很容易理解并掌握集成學(xué)習(xí)的思路與精粹；
老手通過《集成學(xué)習(xí)：基礎(chǔ)與算法》能學(xué)會不少技巧并深化對集成學(xué)習(xí)的理論理解，更好地指導(dǎo)研究和實踐。
人工智能探索與實踐集成學(xué)習(xí):基礎(chǔ)與算法 內(nèi)容簡介
集成學(xué)習(xí)方法是一類優(yōu)選的機器學(xué)習(xí)方法，這類方法訓(xùn)練多個學(xué)習(xí)器并將它們結(jié)合起來解決一個問題，在實踐中獲得了巨大成功。全書分為三部分。部分主要介紹集成學(xué)習(xí)的背景知識；第二部分主要介紹集成學(xué)習(xí)方法的核心知識，包括Boosting、Bagging、Random Forests等經(jīng)典算法，平均、投票和Stacking等模型和方法、相關(guān)理論分析工作，以及多樣性度量和增強方面的進展。第三部分介紹集成學(xué)習(xí)方法的進階議題，包括集成修剪、聚類集成和集成學(xué)習(xí)方法在半監(jiān)督學(xué)習(xí)、主動學(xué)習(xí)、代價敏感學(xué)習(xí)、類別不平衡學(xué)習(xí)，以及提升可理解性方面的進展。此外，本書還在每章中的“拓展閱讀”部分提供了相關(guān)的進階內(nèi)容。本書適合對集成學(xué)習(xí)方法感興趣的研究人員、學(xué)生和實踐者閱讀。
人工智能探索與實踐集成學(xué)習(xí):基礎(chǔ)與算法 目錄
第1章 緒 論 1
1.1 基本概念 1
1.2 常用學(xué)習(xí)算法 3
1.2.1 線性判別分析 3
1.2.2 決策樹 4
1.2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 6
1.2.4 樸素貝葉斯 8
1.2.5 k-近鄰 9
1.2.6 支持向量機和核方法 9
1.3 評估和對比 12
1.4 集成學(xué)習(xí)方法 14
1.5 集成學(xué)習(xí)方法的應(yīng)用 16
1.6 拓展閱讀 19
第2章 Boosting 21
2.1 Boosting 過程 21
2.2 AdaBoost 算法 22
2.3 說明性舉例 26
2.4 理論探討 29
2.4.1 基本分析 29
2.4.2 間隔解釋 30
2.4.3 統(tǒng)計視角 32
2.5 多分類問題 35
2.6 容噪能力 37
2.7 拓展閱讀 40
第3章 Bagging 43
3.1 兩種集成范式 43
3.2 Bagging 算法 44
3.3 說明性舉例 45
3.4 理論探討 48
3.5 隨機樹集成 52
3.5.1 隨機森林 52
3.5.2 隨機化譜 55
3.5.3 隨機森林用于密度估計 56
3.5.4 隨機森林用于異常檢測 58
3.6 拓展閱讀 60
第4章 結(jié)合方法 61
4.1 結(jié)合帶來的益處 61
4.2 均值法 62
4.2.1 簡單平均法 62
4.2.2 加權(quán)平均法 63
4.3 投票法 65
4.3.1 絕對多數(shù)投票法 65
4.3.2 相對多數(shù)投票法 66
4.3.3 加權(quán)投票法 67
4.3.4 軟投票法 68
4.3.5 理論探討 70
4.4 學(xué)習(xí)結(jié)合法 76
4.4.1 Stacking 76
4.4.2 無限集成 78
4.5 其他結(jié)合方法 79
4.5.1 代數(shù)法 80
4.5.2 行為知識空間法 81
4.5.3 決策模板法 81
4.6 相關(guān)方法 82
4.6.1 糾錯輸出編碼法 82
4.6.2 動態(tài)分類器選擇法 85
4.6.3 混合專家模型 86
4.7 拓展閱讀 87
第5章 多樣性 91
5.1 集成多樣性 91
5.2 誤差分解 92
5.2.1 誤差-分歧分解 92
5.2.2 偏差-方差-協(xié)方差分解 94
5.3 多樣性度量 96
5.3.1 成對度量 96
5.3.2 非成對度量 97
5.3.3 小結(jié)和可視化 100
5.3.4 多樣性度量的局限 101
5.4 信息論多樣性 102
5.4.1 信息論和集成 102
5.4.2 交互信息多樣性 103
5.4.3 多信息多樣性 104
5.4.4 估計方法 105
5.5 多樣性增強 106
5.6 拓展閱讀 108
第6章 集成修剪 109
6.1 何謂集成修剪 109
6.2 多比全好 110
6.3 修剪方法分類 113
6.4 基于排序的修剪 114
6.5 基于聚類的修剪 117
6.6 基于優(yōu)化的修剪 117
6.6.1 啟發(fā)式優(yōu)化修剪 118
6.6.2 數(shù)學(xué)規(guī)劃修剪 118
6.6.3 概率修剪 121
6.7 拓展閱讀 122
第7章 聚類集成 125
7.1 聚類 125
7.1.1 聚類方法 125
7.1.2 聚類評估 127
7.1.3 為什么要做聚類集成 129
7.2 聚類集成方法分類 130
7.3 基于相似度的方法 132
7.4 基于圖的方法 133
7.5 基于重標記的方法 136
7.6 基于變換的方法 140
7.7 拓展閱讀 143
第8章 進階議題 145
8.1 半監(jiān)督學(xué)習(xí) 145
8.1.1 未標記數(shù)據(jù)的效用 145
8.1.2 半監(jiān)督學(xué)習(xí)的集成學(xué)習(xí)方法 146
8.2 主動學(xué)習(xí) 151
8.2.1 人為介入的效用 151
8.2.2 基于集成的主動學(xué)習(xí) 152
8.3 代價敏感學(xué)習(xí) 153
8.3.1 不均等代價下的學(xué)習(xí) 153
8.3.2 代價敏感學(xué)習(xí)的集成方法 154
8.4 類別不平衡學(xué)習(xí) 158
8.4.1 類別不平衡 158
8.4.2 類別不平衡學(xué)習(xí)的性能評估 160
8.4.3 類別不平衡學(xué)習(xí)的集成方法 163
8.5 提升可解釋性 166
8.5.1 集成約簡 166
8.5.2 規(guī)則抽取 167
8.5.3 可視化 168
8.6 未來的研究方向 169
8.7 拓展閱讀 171
參考文獻 173
索引 203
展開全部
人工智能探索與實踐集成學(xué)習(xí):基礎(chǔ)與算法 作者簡介
周志華，教授、南京大學(xué)計算機系主任、人工智能學(xué)院院長、校學(xué)術(shù)委員會委員。
歐洲科學(xué)院外籍院士，首位在人工智能相關(guān)五大主流國際學(xué)會ACM、AAAI、AAAS、IEEE、IAPR均當選為會士的華人學(xué)者。
中國計算機學(xué)會、中國人工智能學(xué)會會士。
曾獲IEEE計算機學(xué)會Edward J. McCluskey技術(shù)成就獎、CCF王選獎等。 李楠，博士，畢業(yè)于南京大學(xué)計算機系機器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘研究所(LAMDA)，師從周志華教授從事機器學(xué)習(xí)研究。
發(fā)表論文20余篇，并獲國際數(shù)據(jù)挖掘競賽冠軍及最佳論文獎。
先后供職于阿里巴巴iDST/達摩院和微軟亞洲互聯(lián)網(wǎng)工程院，主要從事機器學(xué)習(xí)在互聯(lián)網(wǎng)搜索、推薦和廣告中的研究和應(yīng)用工作。
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