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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

ISBN: 9787568071802 出版時(shí)間: 2021-07-01 包裝: 平裝
開本: 16開 頁數(shù): 84 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡介

  半監(jiān)督學(xué)習(xí)是近年來機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的熱點(diǎn)問題,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, 并且通過未標(biāo)記樣本來改善學(xué)習(xí)機(jī)器的推廣性能。本書致力于分析大數(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,展開對設(shè)計(jì)算法的隱私保護(hù)性能分析的研究。

作者簡介

  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內(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(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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