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大數(shù)據(jù)環(huán)境下的半監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的設(shè)計(jì)與分析

大數(shù)據(jù)環(huán)境下的半監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的設(shè)計(jì)與分析

定 價(jià):¥36.00

作 者: 左玲 著
出版社: 華中科技大學(xué)出版社
叢編項(xiàng):
標(biāo) 簽: 暫缺

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ISBN: 9787568071802 出版時(shí)間: 2021-07-01 包裝: 平裝
開(kāi)本: 16開(kāi) 頁(yè)數(shù): 84 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡(jiǎn)介

  半監(jiān)督學(xué)習(xí)是近年來(lái)機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的熱點(diǎn)問(wèn)題,其研究如何利用少量的標(biāo)記樣本和大量的未標(biāo)記樣本訓(xùn)練學(xué)習(xí)機(jī)器, 并且通過(guò)未標(biāo)記樣本來(lái)改善學(xué)習(xí)機(jī)器的推廣性能。本書(shū)致力于分析大數(shù)據(jù)環(huán)境下的具有隱私保護(hù)性能的半監(jiān)督學(xué)習(xí)算法設(shè)計(jì)與理論分析。其主要內(nèi)容包括:圖正則化半監(jiān)督算法的設(shè)計(jì)與稀疏性研究,如何從理論上給出誤差分析;保護(hù)用戶隱私的熵正則化半監(jiān)督算法。同時(shí),提出熵正則化半監(jiān)督算法的誤差分析方案,建立其收斂速率。*后,展開(kāi)對(duì)設(shè)計(jì)算法的隱私保護(hù)性能分析的研究。

作者簡(jiǎn)介

  左玲,湖北工業(yè)大學(xué),理學(xué)院,副教授研究方向和主要研究?jī)?nèi)容:機(jī)器學(xué)習(xí),半監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的構(gòu)造與理論分析。教育經(jīng)歷(從大學(xué)本科開(kāi)始,按時(shí)間倒序排序):2010/09–2014/12,湖北大學(xué),數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)學(xué)院數(shù)學(xué)系,博士,導(dǎo)師:李落清2003/09–2006/06,湖北大學(xué),數(shù)計(jì)學(xué)院應(yīng)用數(shù)學(xué)系,碩士,導(dǎo)師:李落清1999/09–2003/06,湖北大學(xué),數(shù)計(jì)學(xué)院數(shù)學(xué)與應(yīng)用數(shù)學(xué)系,學(xué)士主持或參與科研項(xiàng)目(按時(shí)間倒序排序):國(guó)家自然科學(xué)基金青年基金項(xiàng)目,61702167,大數(shù)據(jù)環(huán)境下保護(hù)用戶隱私的半監(jiān)督學(xué)習(xí)算法研究,2018/01–2020/12,26萬(wàn)元,主持。期刊論文(按時(shí)間倒序排序):[1] Ling Zuo, Yulong Wang. Error analysis for the semi-supervised algorithm under maximum correntropy criterion. Neurocomputing, 223: 45-53, 2017. (SCI二區(qū))[2] Fangchao He, Ling Zuo, Hong Chen. Stability analysis for ranking with stationary φ-mixing samples. Neurocomputing, 171: 1556-1562, 2016. (SCI二區(qū))[3] Ling Zuo, Luoqing Li, Chen Chen. The graph based semi-supervised algorithm with L1-regularizer. Neurocomputing, 149: 966-974, 2015. (SCI二區(qū))

圖書(shū)目錄

目錄
第1章緒論(1)
1.1機(jī)器學(xué)習(xí)及其飛速發(fā)展(1)
1.2大數(shù)據(jù)環(huán)境下的半監(jiān)督學(xué)習(xí)(2)
第2章半監(jiān)督學(xué)習(xí)的背景知識(shí)(3)
2.1半監(jiān)督學(xué)習(xí)的提出(3)
2.2半監(jiān)督學(xué)習(xí)的基本假設(shè)(5)
2.3半監(jiān)督學(xué)習(xí)的典型方法(8)
2.4半監(jiān)督學(xué)習(xí)的一些理論結(jié)果(12)
2.4.1基于聚類假設(shè)的半監(jiān)督學(xué)習(xí)算法(12)
2.4.2基于圖的半監(jiān)督學(xué)習(xí)算法(17)
第3章基于圖的稀疏半監(jiān)督學(xué)習(xí)算法(23)
3.1大樣本的稀疏流形正則化(23)
3.2基于縮略圖的稀疏半監(jiān)督學(xué)習(xí)(28)
第4章勒讓德共軛在半監(jiān)督學(xué)習(xí)算法中的應(yīng)用(34)
4.1勒讓德共軛的概念(34)
4.2稀疏多視角支持向量機(jī)(37)
4.3基于圖的稀疏半監(jiān)督學(xué)習(xí)算法(42)
4.3.1算法優(yōu)化(46)
4.3.2誤差分析(50)
4.3.3主要結(jié)果(54)
4.3.4實(shí)驗(yàn)結(jié)果(56)
4.4小結(jié)(59)
第5章基于圖和系數(shù)正則化的半監(jiān)督學(xué)習(xí)算法(60)
5.1基于系數(shù)正則化的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法(60)
5.2基于圖和系數(shù)正則化的半監(jiān)督學(xué)習(xí)算法介紹(61)
5.2.1學(xué)習(xí)速率(63)
5.2.2算法稀疏性(65)
5.3小結(jié)(66)
第6章總結(jié)與展望(67)
參考文獻(xiàn)(69)

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