机器学习及其应用2011-网络科技-文化科教-太极之巅书单号

书刊介绍

机器学习及其应用2011 内容简介

本书主要内容简介：机器学习是计算机科学和人工智能中非常重要的一个研究领域。近年来，机器学习不仅在计算机科学的众多领域中大显身手，还成为一些交叉学科的重要支持技术。本书邀请国内外相关领域的专家撰文，以综述的形式分别介绍机器学习不同分支及相关领域的研究进展。全书共分14章，内容分别涉及因果推断、流形学习与降维、迁移学习、类别不平衡学习、演化聚类、多标记学习、排序学习、半监督学习等技术和协同过滤、社区推荐、机器翻译等应用，以及互联网应用对机器学习技术需求的探讨。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参考。

机器学习及其应用2011 本书特色

《机器学习及其应用2011》由周志华、杨强主编，是清华大学出版社邀请第七届和第八届“机器学习及其应用研讨会”的部分专家将其报告内容总结成文而得的文集。书中每一章将讨论一个论题，以综述的形式对该方面的研究进展加以介绍，并将报告人自己的一些研究工作嵌入其中。书中章节不仅涉及因果推断、聚类分析、维数削减等传统研究领域，还涉及流形学习、半监督学习、多标记学习等新领域，以及计算语言学、协同过滤、互联网应用等，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参考。

机器学习及其应用2011 目录

因果推断的可分解性和可传递性问题
1 引言
2 图模型结构学习的可分解条件
3 直接作用和间接作用
3.1 基于关联模型的直接作用与间接作用
3.2 基于因果模型的主分层直接作用
3.3 控制的和自然的直接作用
4 因果作用的可传递性问题
5 讨论
参考文献
机器学习的几何观点
1 引言
2 监督学习、半监督学习与无监督学习
3 基于几何拓扑的降维算法
3.1 流形降维