機器學習及其應用2017/中國計算機學會學術著作叢書——知識科學係列 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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高陽，陳鬆燦 著

圖書標籤:

• 機器學習
• 人工智能
• 模式識彆
• 數據挖掘
• 知識科學
• 計算機科學
• 學術著作
• 中國計算機學會
• 應用研究
• 算法

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302487814

版次：1

商品編碼：12262948

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2017-11-01

用紙：膠版紙

頁數：139

字數：198000

編輯推薦

　　《機器學習及其應用2017（中國計算機學會學術著作叢書——知識科學係列）》是對第十三屆和第十四屆中國機器學習及其應用研討會的一個總結，共邀請瞭與會的7位專傢就其研究領域撰文，以綜述的形式探討瞭機器學習不同分支及相關領域的研究進展。這些內容涉及穩健的矩陣迴歸模型、低秩模型的閉解、麵嚮大規模學習的隨機優化、張量分解、基於遞歸神經網絡的圖像描述算法、標記分布學習及其應用，以及軟件缺陷挖掘。 本書可供計算機、自動化及相關專業的研究人員、教師、研究生和工程技術人員閱讀參考。

內容簡介

　　《機器學習及其應用2017（中國計算機學會學術著作叢書——知識科學係列）》是對第十三屆和第十四屆中國機器學習及其應用研討會的一個總結，共邀請瞭與會的7位專傢就其研究領域撰文，以綜述的形式探討瞭機器學習不同分支及相關領域的研究進展。這些內容涉及穩健的矩陣迴歸模型、低秩模型的閉解、麵嚮大規模學習的隨機優化、張量分解、基於遞歸神經網絡的圖像描述算法、標記分布學習及其應用，以及軟件缺陷挖掘。 本書可供計算機、自動化及相關專業的研究人員、教師、研究生和工程技術人員閱讀參考。

目錄

目錄
1引言
2Tucker分解
3CP分解
4非參貝葉斯分解
4.1InfTucker分解
4.2InfTucker算法
4.3實驗結果
5結束語參考文獻基於遞歸神經網絡的圖像描述算法靳駿奇閆子昂張長水
1引言
2相關工作
3模型與方法
3.1基於多尺度局部色塊的圖像錶示
3.2基於注意力的遞歸神經網絡解碼器
4實驗與分析
4.1實驗設定
4.2定量評估結果
4.3微軟比賽結果
4.4定性評估結果
5結束語參考文獻標記分布學習及其應用耿新徐寜
1引言
2學習框架
2.1符號及形式化定義
2.2評價指標
3標記分布學習算法
3.1“問題轉化”算法
3.2“算法改造”算法
3.3專用算法
4標記分布學習應用
4.1原始數據中的標記分布
4.2基於先驗知識的標記分布
4.3從數據集中學到的標記分布
5結束語參考文獻軟件缺陷挖掘黎銘
1引言
2基於編程模式挖掘軟件缺陷
3基於缺陷標注挖掘軟件缺陷
4基於缺陷報告挖掘軟件缺陷
5結束語參考文獻

精彩書摘

　　1[]穩健的矩陣迴歸模型與方法*楊健羅雷南京理工大學模式計算與應用實驗室，南京210094*本文得到國傢自然科學基金(91420201和61472187)資助。1引言隨著網絡和信息技術的不斷發展，全球數據量呈現爆炸式增長。特彆地，人類在最近兩年産生的數據量相當於之前産生的全部數據量。這些海量、復雜的數據已經對社會經濟、政治、文化以及生活等方麵産生瞭深遠的影響。如何有效地分析它們使其更好地為人類服務是一個亟待解決的問題。近年來，機器學習方法已經滲透到瞭數據分析的各個方麵，成為瞭其中的重要組成部分。它利用已知數據來學習和推理其中未知的、潛在的概率分布等重要信息，解釋數據樣本中變量（或特徵）之間的關係。也就是說，它能從龐大的數據中揭示齣數據的內在規律或本質結構。這種本質結構可方便人類對數據的理解，提高人類對數據的駕馭能力。為實現這一任務，我們首先要熟知數據分析中可能麵臨的問題。一方麵，在實際的信號和圖像采集與處理中，數據的維數越高，給數據的采集和處理帶來越多的限製。大規模的數據不僅存在著較多的冗餘、無關的屬性，還會帶來維數的災難。另一方麵，實際中數據往往結構復雜，例如采集的數據本身不完整或者存在大量的噪聲，這導緻瞭一些傳統的數據處理技巧也許失效。基於綫性迴歸（linearregression,LR）分析的方法一直是機器學習領域的研究熱點。它的目的是估計測試數據與訓練數據之間的關係。值得注意的是，這種關係可理解成數據的一種內在結構。為避免過擬閤，一個正則項需要強加到LR模型中。基於L1範數的正則項和基於L2範數的正則項是目前使用最廣泛的兩種正則項。L2範數正則化的綫性迴歸一般稱為脊迴歸（ridgeregression）。該方法使用L2範數的平方來約束錶示係數，並使用同樣的方式來刻畫錶示殘差。
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前言/序言

　　前言
　　高陽陳鬆燦2017年9月4日機器學習及其應用2017目錄穩健的矩陣迴歸模型與方法楊健羅雷1引言2基於核範數的穩健矩陣迴歸3基於推廣冪指數分布的穩健矩陣迴歸4基於核�睱1範數的聯閤矩陣迴歸5基於樹結構核範數的穩健矩陣迴歸6結束語參考文獻若乾低秩子空間恢復模型的閉解及其應用林宙辰1引言2無噪低秩錶示模型的閉解2.1應用：潛在低秩錶示模型的推導3無噪潛在低秩模型的閉解3.1應用：提升潛在低秩錶示模型的聚類性能4若乾主要低秩模型的解之間的關係4.1解的質量的比較4.2求解速度的比較5閉解應用的另一個例子：仿射變換下特徵點誤匹配檢測6結束語參考文獻麵嚮大規模機器學習的隨機優化張利軍1引言2相關工作3降低時間復雜度3.1研究背景3.2階段混閤梯度下降3.3實驗4降低空間復雜度4.1研究背景4.2隨機臨近梯度下降4.3實驗5總結與展望附錄參考文獻非參貝葉斯張量分解研究徐增林賀麗榮嚴，豐漆，遠機器學習及其應用

探索智能的邊界：機器學習的理論基石與前沿應用 在信息爆炸的時代，數據以前所未有的速度增長，蘊藏著巨大的價值。如何從海量數據中提取知識、洞察規律，並將其轉化為解決實際問題的能力，已成為科技發展和社會進步的關鍵。本書將深入剖析機器學習這一核心技術，從其堅實的理論基礎齣發，一路探索至其在各個領域的蓬勃發展與深刻變革，旨在為讀者構建一個全麵、係統而富有洞察力的機器學習認知框架。 第一部分：機器學習的理論基石——理解智能的本質 機器學習，作為人工智能領域的核心驅動力，其精髓在於賦予機器從數據中學習的能力，而無需進行顯式的編程。本部分將係統地梳理機器學習的學科起源、發展脈絡及其核心概念。 統計學習的基石： 我們將從統計學習的視角齣發，深入理解概率論、數理統計在機器學習中的關鍵作用。噪聲、偏差、方差等概念將得到詳盡的闡釋，幫助讀者理解模型泛化能力的重要性。貝葉斯定理、最大似然估計、最大後驗估計等經典統計推斷方法將作為理解模型構建的基石。 模型構建的核心要素： 學習算法的靈魂在於其模型。本書將詳細介紹多種經典機器學習模型，並深入剖析其內在數學原理： 綫性模型： 從簡單的綫性迴歸到多項式迴歸，再到更具泛化能力的正則化迴歸（如Lasso和Ridge迴歸），我們將闡釋模型復雜度與數據擬閤之間的權衡。邏輯迴歸作為二分類問題的經典模型，其概率輸齣與決策邊界的構建機製也將一一揭示。 支持嚮量機（SVM）： 探索SVM的幾何直觀，理解最大間隔分類器的原理，以及核函數如何實現非綫性映射，將數據在高維空間中綫性可分。深入講解軟間隔與硬間隔的區彆，以及SMO算法等優化方法。 決策樹與集成學習： 決策樹的構建（如ID3、C4.5、CART算法）將從信息增益、增益率、基尼不純度等指標齣發，層層剝開其貪婪的分割過程。在此基礎上，我們將引入集成學習的強大力量，深入講解Bagging（如隨機森林）和Boosting（如AdaBoost、Gradient Boosting Machines，特彆是XGBoost和LightGBM）的原理，理解它們如何通過組閤多個弱學習器來提升整體性能，並有效抑製過擬閤。 概率圖模型： 探討貝葉斯網絡與馬爾可夫隨機場的結構與推理，理解它們在錶示變量間依賴關係和進行復雜推理中的優勢。隱馬爾可夫模型（HMM）在序列數據建模中的應用也將得到重點關注。 無監督學習的探索： 對於那些沒有顯式標簽的數據，無監督學習提供瞭發現內在結構的強大工具。我們將深入講解： 聚類算法： K-Means、DBSCAN、層次聚類等算法的原理、優缺點及其適用場景。理解距離度量、簇的定義以及如何評估聚類結果。 降維技術： 主成分分析（PCA）的幾何解釋和數學推導，理解其如何尋找數據的主方嚮以降低維度。t-SNE、UMAP等非綫性降維方法在可視化和特徵提取中的作用也將得到介紹。 關聯規則挖掘： Apriori算法等用於發現數據集中項之間的頻繁項集和關聯規則，理解其在市場籃子分析等領域的應用。 學習過程的優化： 模型訓練並非一蹴而就，優化算法是驅動模型學習的核心。我們將詳細講解： 梯度下降及其變種： 從批量梯度下降到隨機梯度下降（SGD）及其動量、Adam等自適應優化算法，理解它們如何通過迭代更新模型參數以最小化損失函數。 損失函數與評估指標： 針對不同任務（迴歸、分類、聚類等），選擇閤適的損失函數（如均方誤差、交叉熵損失、Hinge損失）至關重要。同時，準確的評估指標（如準確率、精確率、召迴率、F1分數、AUC、RMSE）是衡量模型性能的標準。 模型評估與選擇： 如何客觀地評估模型的性能並選擇最佳模型是實踐中的重要環節。交叉驗證、留齣法等模型評估技術將得到闡述，同時，模型選擇的原則與策略也將被深入探討。 第二部分：機器學習的前沿應用——驅動創新與變革 在紮實的理論基礎上，本書將聚焦於機器學習在各個領域的實際應用，展現其如何解決現實世界中的復雜問題，並催生新的技術範式。 計算機視覺：解鎖圖像的智慧 圖像識彆與分類： 從傳統的SIFT、HOG特徵到深度學習驅動的捲積神經網絡（CNN），我們將追溯圖像識彆技術的演進。詳細講解CNN的層級結構（捲積層、池化層、全連接層）、反嚮傳播算法及其在圖像分類任務中的巨大成功。 目標檢測與分割： YOLO、Faster R-CNN等目標檢測算法將如何定位和識彆圖像中的多個對象。實例分割技術（如Mask R-CNN）的原理與應用。 人臉識彆與姿態估計： 介紹基於深度學習的人臉識彆技術，以及人臉關鍵點檢測和姿態估計在安全監控、人機交互等領域的應用。 圖像生成與風格遷移： 生成對抗網絡（GAN）的原理與應用，如何生成逼真圖像，以及風格遷移技術在藝術創作和內容生成中的潛力。 自然語言處理（NLP）：賦予機器理解語言的能力 文本錶示： 從詞袋模型（BoW）、TF-IDF到詞嵌入（Word2Vec、GloVe、FastText），理解如何將離散的文本轉化為連續的嚮量錶示。 序列模型： 循環神經網絡（RNN）、長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）在處理時序數據（如文本）中的作用，理解其如何捕捉語言的上下文信息。 注意力機製與Transformer： Transformer模型的革命性貢獻，特彆是其自注意力機製如何突破RNN的序列依賴瓶頸，成為現代NLP模型的基石。BERT、GPT等預訓練語言模型及其微調應用。 文本分類、情感分析與機器翻譯： 介紹這些NLP核心任務的常見模型和技術。 問答係統與對話生成： 構建智能對話係統和問答係統的關鍵技術。 推薦係統：個性化服務的智慧引擎 協同過濾： 基於用戶行為的推薦（User-based CF）與基於物品的推薦（Item-based CF）的原理與挑戰。 基於內容的推薦： 利用物品的屬性信息進行推薦。 混閤推薦係統： 結閤多種方法以提升推薦效果。 深度學習在推薦係統中的應用： 如何利用深度神經網絡模型捕獲用戶與物品之間復雜的非綫性關係，以及 Embedding 技術在推薦係統中的關鍵作用。 強化學習：智能體的學習與決策 馬爾可夫決策過程（MDP）： 定義強化學習的基本框架，包括狀態、動作、奬勵、轉移概率和價值函數。 策略梯度方法： 直接學習最優策略。 Q-learning及其深度變種： Deep Q-Networks (DQN) 的核心思想，以及其在遊戲AI（如AlphaGo）中的突破性進展。 Actor-Critic方法： 結閤策略和價值函數進行學習。 強化學習在機器人控製、自動駕駛、資源調度等領域的應用。 其他前沿領域： 異常檢測： 在金融風控、工業故障診斷中的應用。 時序預測： 在股票市場預測、天氣預報中的應用。 知識圖譜與智能問答： 構建知識的結構化錶示，並實現基於知識的智能交互。 聯邦學習與隱私保護： 在不暴露原始數據的前提下進行模型訓練，保障用戶隱私。 可解釋性AI（XAI）： 理解模型決策過程的重要性與技術方法。 本書緻力於為讀者提供一個清晰、深刻的學習路徑，從理解機器學習的“是什麼”和“為什麼”，到掌握“如何做”，最終能夠靈活運用機器學習的思想和技術去解決實際問題。無論您是初入機器學習領域的學生，還是希望深入理解其原理並將其應用於實踐的研究者與工程師，本書都將是您不可或缺的指引。我們將強調理論與實踐的結閤，通過深入的案例分析和對關鍵算法的詳細闡釋，幫助讀者構建堅實的知識體係，並激發探索智能邊界的無限可能。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書，我第一眼就被那充滿力量的書名吸引住瞭：“機器學習及其應用”。2017年的時間戳，讓我不禁聯想到那個時期機器學習正在經曆的快速迭代和爆炸式增長。我個人一直對人工智能領域有著濃厚的興趣，特彆是機器學習，它就像是賦予機器“學習”能力的關鍵鑰匙。這本書被收錄在中國計算機學會學術著作叢書——知識科學係列之下，這讓我對它的內容深度和學術嚴謹性有瞭更高的期待。我從事的行業正麵臨著數字化轉型的浪潮，而機器學習的應用，無疑是推動這場變革的核心動力之一。我希望這本書能夠為我提供一個清晰的學習路徑，從機器學習的基本理論框架，到各種核心算法的原理講解，再到如何在實際問題中選擇和應用閤適的模型。我尤其關注書中對於“應用”部分的闡述，期待能看到一些基於真實數據的案例分析，能夠瞭解到機器學習是如何被應用於解決實際業務挑戰，例如提升效率、優化決策、創造新的商業價值等。這本書，在我看來，不僅僅是一本技術書籍，更像是一份關於未來發展趨勢的指南，它能夠幫助我理解機器學習如何改變我們的工作和生活。

評分☆☆☆☆☆

我第一眼看到這本書，就被它簡潔而富有分量的標題所吸引：“機器學習及其應用”。2017年的齣版日期，讓我覺得它或許能夠捕捉到那個時間點機器學習領域的一些重要發展和趨勢。作為中國計算機學會學術著作叢書的一部分，這無疑為這本書的內容質量和學術嚴謹性奠定瞭基礎。我個人一直對機器學習的實際應用充滿興趣，因為它不僅僅是理論上的概念，更是推動各行各業變革的強大引擎。我希望這本書能夠詳細地介紹機器學習在各個領域的應用案例，例如如何被用來優化推薦算法，提升用戶體驗；如何應用於醫療影像分析，輔助醫生診斷；或者如何在金融領域進行風險評估，防範欺詐行為。我期待能夠從中學習到一些具體的實踐經驗和方法論，瞭解在實際項目中，是如何將機器學習技術轉化為解決實際問題的方案，並帶來切實的效益。同時，我也希望書中對機器學習的基本原理和常見算法能夠有清晰的闡述，讓我能夠對這個領域有更深入的理解。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字，非常直接地點明瞭它的核心主題——“機器學習及其應用”。2017年的齣版時間，也讓我覺得它可能記錄瞭那個時期機器學習領域的重要進展和發展脈絡。作為“中國計算機學會學術著作叢書——知識科學係列”的一員，這本書的學術背景和內容深度毋庸置疑。我一直認為，要真正掌握一門技術，不僅要理解其原理，更要看到它如何在實踐中發揮作用。因此，我對書中關於“應用”的部分尤為關注。我希望它能提供一些關於機器學習在不同領域，例如自然語言處理、計算機視覺、推薦係統等方麵的具體應用場景的詳細介紹。不僅僅是羅列一些概念，而是能夠深入到具體的案例分析，闡述在解決實際問題時，是如何選擇和運用機器學習模型，遇到瞭哪些挑戰，最終取得瞭什麼樣的效果。我期待能夠從中學習到一些實用的方法論和技術經驗，以便我能在自己的工作中更好地應用機器學習。同時，我對機器學習的基礎理論部分也希望能有清晰的講解，例如各種模型的優劣勢、適用範圍等，以便我能夠打下堅實的理論基礎。

評分☆☆☆☆☆

說實話，在書架上看到這本書的時候，它身上散發齣的那種“知識的厚重感”立刻抓住瞭我的眼球。書名“機器學習及其應用”，直截amente錶明瞭它的主題，而且2017年的年份，恰好是我開始係統關注機器學習技術發展的關鍵時期。中國計算機學會的學術著作叢書，這幾個字本身就代錶著嚴謹的學術態度和高質量的內容，所以當我翻開它，心裏是充滿期待的。我一直覺得，要真正理解一個技術，光看概念是遠遠不夠的，更重要的是看它如何在現實世界中落地生根，産生實際的價值。所以我特彆希望這本書能夠提供一些關於機器學習在各行各業的應用實例，最好能有一些具體的項目描述，分析其遇到的挑戰，以及如何運用機器學習的手段來剋服這些挑戰。比如，在金融風控、醫療診斷、智能製造等領域，機器學習是如何發揮作用的？它的齣現帶來瞭哪些顛覆性的變化？書中能否給齣一些成功的案例，讓我能夠更直觀地感受到機器學習的強大力量？此外，我也希望書中在講解算法原理時，能夠兼顧理論深度和易於理解的平衡，避免過於偏重數學公式而忽略瞭直觀的解釋。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計簡約大氣，給人一種專業而沉靜的感覺。我拿到書的時候，首先就被書名吸引瞭——“機器學習及其應用”，這無疑是當下最熱門的技術領域之一。2017年的齣版年份也錶明瞭它是在那個時期對機器學習進行瞭一次較為全麵的梳理和總結。中國計算機學會學術著作叢書的標識，更是讓這本書的學術含金量得到瞭保證。我一直對機器學習的理論基礎和實際落地應用充滿好奇，尤其是想瞭解在2017年前後，學界和業界是如何看待機器學習的，以及有哪些重要的發展和突破。雖然我還沒有深入閱讀，但從書的框架和目錄來看，它似乎涵蓋瞭從基礎概念到具體算法，再到在不同行業的應用案例。這對於我這樣一個希望係統性地學習機器學習的讀者來說，無疑是一個寶藏。我特彆期待書中能夠詳細介紹一些經典的機器學習算法，比如支持嚮量機、決策樹、集成學習等，並能用通俗易懂的語言解釋其原理，而不是過於晦澀的數學推導。同時，我對書中關於機器學習在圖像識彆、自然語言處理、推薦係統等領域的應用案例也很感興趣，希望能夠看到一些具有代錶性的研究成果和實踐經驗分享。總的來說，這本書給我一種穩重可靠、內容紮實的初步印象，相信它能為我打開機器學習領域的一扇重要窗口。