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『簡體書』机器学习及其应用2017

書城自編碼： 3102048
分類：簡體書→大陸圖書→計算機/網絡→人工智能
作者： 高阳、陈松灿
國際書號(ISBN)： 9787302487814
出版社： 清华大学出版社
出版日期： 2017-11-01
版次： 1
頁數/字數： 139/198000
書度/開本： 16开 釘裝： 平装

售價：HK$ 84.1

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《机器学习及其应用2017（中国计算机学会学术著作丛书知识科学系列）》是对第十三届和第十四届中国机器学习及其应用研讨会的一个总结，共邀请了与会的7位专家就其研究领域撰文，以综述的形式探讨了机器学习不同分支及相关领域的研究进展。这些内容涉及稳健的矩阵回归模型、低秩模型的闭解、面向大规模学习的*优化、张量分解、基于递归神经网络的图像描述算法、标记分布学习及其应用，以及软件缺陷挖掘。 本书可供计算机、自动化及相关专业的研究人员、教师、研究生和工程技术人员阅读参考。
內容簡介：
本书是对第十三届和第十四届中国机器学习及其应用研讨会的一个总结，共邀请了与会的7位专家就其研究领域撰文，以综述的形式探讨了机器学习不同分支及相关领域的研究进展。这些内容涉及稳健的矩阵回归模型、低秩模型的闭解、面向大规模学习的*优化、张量分解、基于递归神经网络的图像描述算法、标记分布学习及其应用，以及软件缺陷挖掘。 本书可供计算机、自动化及相关专业的研究人员、教师、研究生和工程技术人员阅读参考。
目錄：
目录
1引言
2Tucker分解
3CP分解
4非参贝叶斯分解
4.1InfTucker分解
4.2InfTucker算法
4.3实验结果
5结束语参考文献基于递归神经网络的图像描述算法靳骏奇闫子昂张长水
1引言
2相关工作
3模型与方法
3.1基于多尺度局部色块的图像表示
3.2基于注意力的递归神经网络解码器
4实验与分析
4.1实验设定
4.2定量评估结果
4.3微软比赛结果
4.4定性评估结果
5结束语参考文献标记分布学习及其应用耿 新徐 宁
1引言
2学习框架
2.1符号及形式化定义
2.2评价指标
3标记分布学习算法
3.1问题转化算法
3.2算法改造算法
3.3专用算法
4标记分布学习应用
4.1原始数据中的标记分布
4.2基于先验知识的标记分布
4.3从数据集中学到的标记分布
5结束语参考文献软件缺陷挖掘黎铭
1引言
2基于编程模式挖掘软件缺陷
3基于缺陷标注挖掘软件缺陷
4基于缺陷报告挖掘软件缺陷
5结束语参考文献
內容試閱：
前言
高阳陈松灿2017年9月4日机器学习及其应用2017目录稳健的矩阵回归模型与方

法杨
健罗 雷1引言2基于核范数的稳健矩阵回归3基于推广幂指数分布的稳健矩

阵回归4基于核L1范数的联合矩阵回归5基于树结构核范数的稳健矩阵回归6结

束语参考文献若干低秩子空间恢复模型的闭解及其应用林宙辰1引言2无噪低秩

表示模型的闭解2.1应用：
潜在低秩表示模型的推导3无噪潜在低秩模型的闭解

3.1应用： 提升潜在低秩表示模型的聚类性能4若干主要低秩模型的解之间的关

系4.1解的质量的比较4.2求解速度的比较5闭解应用的另一个例子：
仿射变换

下特征点误匹配检测6结束语参考文献面向大规模机器学习的随机优化张利军1

引言2相关工作3降低时间复杂度3.1研究背景3.2阶段混合梯度下降3.3实验4降

低空间复杂度4.1研究背景4.2随机临近梯度下降4.3实验5总结与展望附录参考

文献非参贝叶斯张量分解研究徐增林贺丽荣严，丰漆，远机器学习及其应用

 

 

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