高效機器學(xué)習(xí)：理論、算法及實踐

定　價：￥69.00

作　者：	[黎] 瑪麗特·阿瓦德（Mariette Awad） [美]拉胡爾·可汗納（Rahul Khanna）著；李川譯
出版社：	機械工業(yè)出版社
叢編項：	智能科學(xué)與技術(shù)叢書
標　簽：	工學(xué) 教材研究生/本科/?？平滩?/td>

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ISBN：	9787111567165	出版時間：	2017-10-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	235	字數(shù)：

內(nèi)容簡介

　　本書共11章，將高效機器學(xué)習(xí)的理論、設(shè)計原則以及實際應(yīng)用有機結(jié)合，深入探討了機器學(xué)習(xí)的主要課題，包括知識發(fā)現(xiàn)、分類、遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、內(nèi)核方法和生物啟發(fā)技術(shù)等。讀者可從中了解機器學(xué)習(xí)技術(shù)可以解決的相關(guān)問題和相應(yīng)解決方案的實現(xiàn)，以及新系統(tǒng)的設(shè)計方法。本書講解由淺入深，適合算法工程師、高校工科專業(yè)的學(xué)生、IT專業(yè)人員以及機器學(xué)習(xí)愛好者，為他們設(shè)計和創(chuàng)建全新有效的機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)提供知識和實踐指導(dǎo)。

作者簡介

　　Rahul Khanna 英特爾公司專注于節(jié)能算法開發(fā)的平臺架構(gòu)師。在過去17年里，他從事服務(wù)器系統(tǒng)軟件技術(shù)的研發(fā)工作，包括平臺自動化、電力/熱力優(yōu)化技術(shù)、可靠性、優(yōu)化和預(yù)測方法。他已經(jīng)編寫了與能量優(yōu)化、平臺無線互連、傳感器網(wǎng)絡(luò)、互連可靠性、預(yù)測建模、運動估計和安全的大量技術(shù)論文和圖書。他擁有17項專利。他是英特爾高速互連內(nèi)置自測試IBIST方法的聯(lián)合發(fā)明人。他的研究興趣包括基于機器學(xué)習(xí)的電力/熱力優(yōu)化算法，窄信道高速無線互連，稠密傳感器網(wǎng)絡(luò)中的信息檢索。他是IEEE成員；并且由于其在平臺技術(shù)改進領(lǐng)域的貢獻，3次獲得英特爾成就獎。 Mariette Awad 貝魯特美國大學(xué)電子和計算機工程系助理教授。她從佛蒙特大學(xué)大學(xué)獲得電子工程博士學(xué)位，曾是弗吉尼亞聯(lián)邦大學(xué)、麻省理工學(xué)院客座教授。她還曾在IBM公司系統(tǒng)和技術(shù)團隊擔(dān)任無線產(chǎn)品工程師。她的研究興趣包括機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)分析和能耗感知計算。

圖書目錄

目　錄
Efficient Learning Machines:Theories,Concepts,and Applications for Engineers and System Designers

譯者序
作者簡介
技術(shù)評審簡介
致謝
第1章　機器學(xué)習(xí)1
　1.1　關(guān)鍵術(shù)語2
　1.2　機器學(xué)習(xí)的步驟4
　1.3　機器學(xué)習(xí)算法6
　1.4　流行的機器學(xué)習(xí)算法9
　　1.4.1　C4.59
　　1.4.2　k均值9
　　1.4.3　支持向量機10
　　1.4.4　Apriori算法10
　　1.4.5　估計最大化11
　　1.4.6　PageRank算法11
　　1.4.7　AdaBoost12
　　1.4.8　k近鄰算法13
　　1.4.9　樸素貝葉斯14
　　1.4.10　分類回歸樹14
　1.5　數(shù)據(jù)挖掘研究中的挑戰(zhàn)性問題14
　　1.5.1　針對高維數(shù)據(jù)和高速數(shù)據(jù)流的擴展15
　　1.5.2　挖掘序列數(shù)據(jù)和時間序列數(shù)據(jù)15
　　1.5.3　從復(fù)雜數(shù)據(jù)中挖掘復(fù)雜知識15
　　1.5.4　分布式數(shù)據(jù)挖掘與挖掘多代理數(shù)據(jù)15
　　1.5.5　數(shù)據(jù)挖掘過程的相關(guān)問題16
　　1.5.6　安全性、隱私性和數(shù)據(jù)完整性16
　　1.5.7　處理非靜態(tài)、不平衡和代價敏感的數(shù)據(jù)16
　1.6　總結(jié)16
　參考文獻16
第2章　機器學(xué)習(xí)與知識發(fā)現(xiàn)18
　2.1　知識發(fā)現(xiàn)20
　　2.1.1　分類20
　　2.1.2　聚類20
　　2.1.3　降維21
　　2.1.4　協(xié)同過濾21
　2.2　機器學(xué)習(xí)：分類算法21
　　2.2.1　邏輯回歸21
　　2.2.2　隨機森林22
　　2.2.3　隱馬爾可夫模型23
　　2.2.4　多層感知機24
　2.3　機器學(xué)習(xí)：聚類算法26
　　2.3.1　k均值聚類26
　　2.3.2　模糊k均值(模糊c均值)26
　　2.3.3　流k均值算法27
　2.4　機器學(xué)習(xí)：降維28
　　2.4.1　奇異值分解28
　　2.4.2　主成分分析29
　　2.4.3　Lanczos算法31
　2.5　機器學(xué)習(xí)：協(xié)同過濾32
　　2.5.1　基于用戶的協(xié)同過濾32
　　2.5.2　基于項目的協(xié)同過濾32
　　2.5.3　權(quán)值-λ-正規(guī)化的交替最小二乘法33
　2.6　機器學(xué)習(xí)：相似矩陣34
　　2.6.1　Pearson相關(guān)系數(shù)34
　　2.6.2　Spearman等級相關(guān)系數(shù)34
　　2.6.3　歐氏距離35
　　2.6.4　Jaccard相似系數(shù)35
　2.7　總結(jié)35
　參考文獻36
第3章　支持向量機分類37
　3.1　從幾何角度看待SVM37
　3.2　SVM的主要性能38
　3.3　硬間隔SVM41
　3.4　軟間隔SVM43
　3.5　核SVM44
　3.6　多分類SVM47
　3.7　SVM用于非平衡數(shù)據(jù)集49
　3.8　提升SVM計算需求51
　3.9　案例研究：SVM用于手寫識別53
　　3.9.1　預(yù)處理54
　　3.9.2　特征提取54
　　3.9.3　分層的、三級SVM55
　　3.9.4　實驗結(jié)果56
　　3.9.5　復(fù)雜度分析57
　參考文獻59
第4章　支持向量回歸63
　4.1　SVR概述63
　4.2　SVR：概念、數(shù)學(xué)模型和圖形表示64
　4.3　核SVR和不同的損失函數(shù):數(shù)學(xué)模型和圖形表示68
　4.4　貝葉斯線性回歸69
　4.5　案例研究：非對稱SVR電源預(yù)測72
　參考文獻75
第5章　隱馬爾可夫模型76
　5.1　離散的馬爾可夫過程76
　　5.1.1　定義178
　　5.1.2　定義278
　　5.1.3　定義378
　5.2　HMM簡介78
　　5.2.1　HMM的要點80
　　5.2.2　HMM的三種基本問題80
　　5.2.3　HMM基本問題的解決81
　5.3　連續(xù)觀測HMM86
　　5.3.1　多元高斯混合模型88
　　5.3.2　示例：工作負載相位識別88
　　5.3.3　監(jiān)視和觀測89
　　5.3.4　工作負載和相位89
　　5.3.5　相位探測的混合模型91
　參考文獻98
第6章　仿生計算：群體智能100
　6.1　應(yīng)用101
　　6.1.1　演化硬件101
　　6.1.2　仿生網(wǎng)絡(luò)103
　　6.1.3　數(shù)據(jù)中心優(yōu)化105
　6.2　仿生計算算法106
　6.3　群體智能106
　　6.3.1　蟻群優(yōu)化算法107
　　6.3.2　粒子群優(yōu)化算法109
　　6.3.3　人工蜂群算法111
　6.4　細菌覓食優(yōu)化算法113
　6.5　人工免疫系統(tǒng)114
　6.6　數(shù)據(jù)中心的分布式管理116
　　6.6.1　工作負載特征116
　　6.6.2　熱度優(yōu)化117
　　6.6.3　負載均衡117
　　6.6.4　算法模型118
　參考文獻120
第7章　深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)122
　7.1　ANN簡介122
　　7.1.1　早期的ANN結(jié)構(gòu)123
　　7.1.2　經(jīng)典的ANN124
　　7.1.3　ANN訓(xùn)練和反向傳播算法127
　7.2　DBN概述128
　7.3　受限玻爾茲曼機130
　7.4　DNN訓(xùn)練算法131
　7.5　DNN相關(guān)研究133
　　7.5.1　DNN應(yīng)用134
　　7.5.2　利用并行實現(xiàn)加快DNN訓(xùn)練135
　　7.5.3　類似于DBN的深度網(wǎng)絡(luò)135
　參考文獻136
第8章　皮質(zhì)算法141
　8.1　皮質(zhì)算法入門141
　　8.1.1　皮質(zhì)算法的結(jié)構(gòu)141
　　8.1.2　皮質(zhì)算法的訓(xùn)練143
　8.2　權(quán)重更新145
　8.3　案例研究：改進的皮質(zhì)算法在阿拉伯語口語數(shù)字化中的應(yīng)用149
　　8.3.1　基于熵的權(quán)重更新規(guī)則149
　　8.3.2　實驗驗證150
　參考文獻153
第9章　深度學(xué)習(xí)156
　9.1　層級時序存儲概述156
　9.2　層級時序存儲的演化157
　　9.2.1　稀疏分布表征160
　　9.2.2　算法實現(xiàn)160
　　9.2.3　空間池160
　　9.2.4　時間池162
　9.3　相關(guān)工作163
　9.4　脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述164
　　9.4.1　Hodgkin-Huxley模型165
　　9.4.2　integrate-and-fire模型165
　　9.4.3　leaky integrate-and-fire模型165
　　9.4.4　Izhikevich模型166
　　9.4.5　Thorpe’s模型166