机器学习及其应用2017/中国计算机学会学术著作丛书——知识科学系列 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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高阳，陈松灿 著

图书标签:

• 机器学习
• 人工智能
• 模式识别
• 数据挖掘
• 知识科学
• 计算机科学
• 学术著作
• 中国计算机学会
• 应用研究
• 算法

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302487814

版次：1

商品编码：12262948

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-11-01

用纸：胶版纸

页数：139

字数：198000

编辑推荐

　　《机器学习及其应用2017（中国计算机学会学术著作丛书——知识科学系列）》是对第十三届和第十四届中国机器学习及其应用研讨会的一个总结，共邀请了与会的7位专家就其研究领域撰文，以综述的形式探讨了机器学习不同分支及相关领域的研究进展。这些内容涉及稳健的矩阵回归模型、低秩模型的闭解、面向大规模学习的随机优化、张量分解、基于递归神经网络的图像描述算法、标记分布学习及其应用，以及软件缺陷挖掘。 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阅读参考。

内容简介

　　《机器学习及其应用2017（中国计算机学会学术著作丛书——知识科学系列）》是对第十三届和第十四届中国机器学习及其应用研讨会的一个总结，共邀请了与会的7位专家就其研究领域撰文，以综述的形式探讨了机器学习不同分支及相关领域的研究进展。这些内容涉及稳健的矩阵回归模型、低秩模型的闭解、面向大规模学习的随机优化、张量分解、基于递归神经网络的图像描述算法、标记分布学习及其应用，以及软件缺陷挖掘。 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阅读参考。

目录

目录
1引言
2Tucker分解
3CP分解
4非参贝叶斯分解
4.1InfTucker分解
4.2InfTucker算法
4.3实验结果
5结束语参考文献基于递归神经网络的图像描述算法靳骏奇闫子昂张长水
1引言
2相关工作
3模型与方法
3.1基于多尺度局部色块的图像表示
3.2基于注意力的递归神经网络解码器
4实验与分析
4.1实验设定
4.2定量评估结果
4.3微软比赛结果
4.4定性评估结果
5结束语参考文献标记分布学习及其应用耿新徐宁
1引言
2学习框架
2.1符号及形式化定义
2.2评价指标
3标记分布学习算法
3.1“问题转化”算法
3.2“算法改造”算法
3.3专用算法
4标记分布学习应用
4.1原始数据中的标记分布
4.2基于先验知识的标记分布
4.3从数据集中学到的标记分布
5结束语参考文献软件缺陷挖掘黎铭
1引言
2基于编程模式挖掘软件缺陷
3基于缺陷标注挖掘软件缺陷
4基于缺陷报告挖掘软件缺陷
5结束语参考文献

精彩书摘

　　1[]稳健的矩阵回归模型与方法*杨健罗雷南京理工大学模式计算与应用实验室，南京210094*本文得到国家自然科学基金(91420201和61472187)资助。1引言随着网络和信息技术的不断发展，全球数据量呈现爆炸式增长。特别地，人类在最近两年产生的数据量相当于之前产生的全部数据量。这些海量、复杂的数据已经对社会经济、政治、文化以及生活等方面产生了深远的影响。如何有效地分析它们使其更好地为人类服务是一个亟待解决的问题。近年来，机器学习方法已经渗透到了数据分析的各个方面，成为了其中的重要组成部分。它利用已知数据来学习和推理其中未知的、潜在的概率分布等重要信息，解释数据样本中变量（或特征）之间的关系。也就是说，它能从庞大的数据中揭示出数据的内在规律或本质结构。这种本质结构可方便人类对数据的理解，提高人类对数据的驾驭能力。为实现这一任务，我们首先要熟知数据分析中可能面临的问题。一方面，在实际的信号和图像采集与处理中，数据的维数越高，给数据的采集和处理带来越多的限制。大规模的数据不仅存在着较多的冗余、无关的属性，还会带来维数的灾难。另一方面，实际中数据往往结构复杂，例如采集的数据本身不完整或者存在大量的噪声，这导致了一些传统的数据处理技巧也许失效。基于线性回归（linearregression,LR）分析的方法一直是机器学习领域的研究热点。它的目的是估计测试数据与训练数据之间的关系。值得注意的是，这种关系可理解成数据的一种内在结构。为避免过拟合，一个正则项需要强加到LR模型中。基于L1范数的正则项和基于L2范数的正则项是目前使用最广泛的两种正则项。L2范数正则化的线性回归一般称为脊回归（ridgeregression）。该方法使用L2范数的平方来约束表示系数，并使用同样的方式来刻画表示残差。
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前言/序言

　　前言
　　高阳陈松灿2017年9月4日机器学习及其应用2017目录稳健的矩阵回归模型与方法杨健罗雷1引言2基于核范数的稳健矩阵回归3基于推广幂指数分布的稳健矩阵回归4基于核�睱1范数的联合矩阵回归5基于树结构核范数的稳健矩阵回归6结束语参考文献若干低秩子空间恢复模型的闭解及其应用林宙辰1引言2无噪低秩表示模型的闭解2.1应用：潜在低秩表示模型的推导3无噪潜在低秩模型的闭解3.1应用：提升潜在低秩表示模型的聚类性能4若干主要低秩模型的解之间的关系4.1解的质量的比较4.2求解速度的比较5闭解应用的另一个例子：仿射变换下特征点误匹配检测6结束语参考文献面向大规模机器学习的随机优化张利军1引言2相关工作3降低时间复杂度3.1研究背景3.2阶段混合梯度下降3.3实验4降低空间复杂度4.1研究背景4.2随机临近梯度下降4.3实验5总结与展望附录参考文献非参贝叶斯张量分解研究徐增林贺丽荣严，丰漆，远机器学习及其应用

探索智能的边界：机器学习的理论基石与前沿应用 在信息爆炸的时代，数据以前所未有的速度增长，蕴藏着巨大的价值。如何从海量数据中提取知识、洞察规律，并将其转化为解决实际问题的能力，已成为科技发展和社会进步的关键。本书将深入剖析机器学习这一核心技术，从其坚实的理论基础出发，一路探索至其在各个领域的蓬勃发展与深刻变革，旨在为读者构建一个全面、系统而富有洞察力的机器学习认知框架。 第一部分：机器学习的理论基石——理解智能的本质 机器学习，作为人工智能领域的核心驱动力，其精髓在于赋予机器从数据中学习的能力，而无需进行显式的编程。本部分将系统地梳理机器学习的学科起源、发展脉络及其核心概念。 统计学习的基石： 我们将从统计学习的视角出发，深入理解概率论、数理统计在机器学习中的关键作用。噪声、偏差、方差等概念将得到详尽的阐释，帮助读者理解模型泛化能力的重要性。贝叶斯定理、最大似然估计、最大后验估计等经典统计推断方法将作为理解模型构建的基石。 模型构建的核心要素： 学习算法的灵魂在于其模型。本书将详细介绍多种经典机器学习模型，并深入剖析其内在数学原理： 线性模型： 从简单的线性回归到多项式回归，再到更具泛化能力的正则化回归（如Lasso和Ridge回归），我们将阐释模型复杂度与数据拟合之间的权衡。逻辑回归作为二分类问题的经典模型，其概率输出与决策边界的构建机制也将一一揭示。 支持向量机（SVM）： 探索SVM的几何直观，理解最大间隔分类器的原理，以及核函数如何实现非线性映射，将数据在高维空间中线性可分。深入讲解软间隔与硬间隔的区别，以及SMO算法等优化方法。 决策树与集成学习： 决策树的构建（如ID3、C4.5、CART算法）将从信息增益、增益率、基尼不纯度等指标出发，层层剥开其贪婪的分割过程。在此基础上，我们将引入集成学习的强大力量，深入讲解Bagging（如随机森林）和Boosting（如AdaBoost、Gradient Boosting Machines，特别是XGBoost和LightGBM）的原理，理解它们如何通过组合多个弱学习器来提升整体性能，并有效抑制过拟合。 概率图模型： 探讨贝叶斯网络与马尔可夫随机场的结构与推理，理解它们在表示变量间依赖关系和进行复杂推理中的优势。隐马尔可夫模型（HMM）在序列数据建模中的应用也将得到重点关注。 无监督学习的探索： 对于那些没有显式标签的数据，无监督学习提供了发现内在结构的强大工具。我们将深入讲解： 聚类算法： K-Means、DBSCAN、层次聚类等算法的原理、优缺点及其适用场景。理解距离度量、簇的定义以及如何评估聚类结果。 降维技术： 主成分分析（PCA）的几何解释和数学推导，理解其如何寻找数据的主方向以降低维度。t-SNE、UMAP等非线性降维方法在可视化和特征提取中的作用也将得到介绍。 关联规则挖掘： Apriori算法等用于发现数据集中项之间的频繁项集和关联规则，理解其在市场篮子分析等领域的应用。 学习过程的优化： 模型训练并非一蹴而就，优化算法是驱动模型学习的核心。我们将详细讲解： 梯度下降及其变种： 从批量梯度下降到随机梯度下降（SGD）及其动量、Adam等自适应优化算法，理解它们如何通过迭代更新模型参数以最小化损失函数。 损失函数与评估指标： 针对不同任务（回归、分类、聚类等），选择合适的损失函数（如均方误差、交叉熵损失、Hinge损失）至关重要。同时，准确的评估指标（如准确率、精确率、召回率、F1分数、AUC、RMSE）是衡量模型性能的标准。 模型评估与选择： 如何客观地评估模型的性能并选择最佳模型是实践中的重要环节。交叉验证、留出法等模型评估技术将得到阐述，同时，模型选择的原则与策略也将被深入探讨。 第二部分：机器学习的前沿应用——驱动创新与变革 在扎实的理论基础上，本书将聚焦于机器学习在各个领域的实际应用，展现其如何解决现实世界中的复杂问题，并催生新的技术范式。 计算机视觉：解锁图像的智慧 图像识别与分类： 从传统的SIFT、HOG特征到深度学习驱动的卷积神经网络（CNN），我们将追溯图像识别技术的演进。详细讲解CNN的层级结构（卷积层、池化层、全连接层）、反向传播算法及其在图像分类任务中的巨大成功。 目标检测与分割： YOLO、Faster R-CNN等目标检测算法将如何定位和识别图像中的多个对象。实例分割技术（如Mask R-CNN）的原理与应用。 人脸识别与姿态估计： 介绍基于深度学习的人脸识别技术，以及人脸关键点检测和姿态估计在安全监控、人机交互等领域的应用。 图像生成与风格迁移： 生成对抗网络（GAN）的原理与应用，如何生成逼真图像，以及风格迁移技术在艺术创作和内容生成中的潜力。 自然语言处理（NLP）：赋予机器理解语言的能力 文本表示： 从词袋模型（BoW）、TF-IDF到词嵌入（Word2Vec、GloVe、FastText），理解如何将离散的文本转化为连续的向量表示。 序列模型： 循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）在处理时序数据（如文本）中的作用，理解其如何捕捉语言的上下文信息。 注意力机制与Transformer： Transformer模型的革命性贡献，特别是其自注意力机制如何突破RNN的序列依赖瓶颈，成为现代NLP模型的基石。BERT、GPT等预训练语言模型及其微调应用。 文本分类、情感分析与机器翻译： 介绍这些NLP核心任务的常见模型和技术。 问答系统与对话生成： 构建智能对话系统和问答系统的关键技术。 推荐系统：个性化服务的智慧引擎 协同过滤： 基于用户行为的推荐（User-based CF）与基于物品的推荐（Item-based CF）的原理与挑战。 基于内容的推荐： 利用物品的属性信息进行推荐。 混合推荐系统： 结合多种方法以提升推荐效果。 深度学习在推荐系统中的应用： 如何利用深度神经网络模型捕获用户与物品之间复杂的非线性关系，以及 Embedding 技术在推荐系统中的关键作用。 强化学习：智能体的学习与决策 马尔可夫决策过程（MDP）： 定义强化学习的基本框架，包括状态、动作、奖励、转移概率和价值函数。 策略梯度方法： 直接学习最优策略。 Q-learning及其深度变种： Deep Q-Networks (DQN) 的核心思想，以及其在游戏AI（如AlphaGo）中的突破性进展。 Actor-Critic方法： 结合策略和价值函数进行学习。 强化学习在机器人控制、自动驾驶、资源调度等领域的应用。 其他前沿领域： 异常检测： 在金融风控、工业故障诊断中的应用。 时序预测： 在股票市场预测、天气预报中的应用。 知识图谱与智能问答： 构建知识的结构化表示，并实现基于知识的智能交互。 联邦学习与隐私保护： 在不暴露原始数据的前提下进行模型训练，保障用户隐私。 可解释性AI（XAI）： 理解模型决策过程的重要性与技术方法。 本书致力于为读者提供一个清晰、深刻的学习路径，从理解机器学习的“是什么”和“为什么”，到掌握“如何做”，最终能够灵活运用机器学习的思想和技术去解决实际问题。无论您是初入机器学习领域的学生，还是希望深入理解其原理并将其应用于实践的研究者与工程师，本书都将是您不可或缺的指引。我们将强调理论与实践的结合，通过深入的案例分析和对关键算法的详细阐释，帮助读者构建坚实的知识体系，并激发探索智能边界的无限可能。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简约大气，给人一种专业而沉静的感觉。我拿到书的时候，首先就被书名吸引了——“机器学习及其应用”，这无疑是当下最热门的技术领域之一。2017年的出版年份也表明了它是在那个时期对机器学习进行了一次较为全面的梳理和总结。中国计算机学会学术著作丛书的标识，更是让这本书的学术含金量得到了保证。我一直对机器学习的理论基础和实际落地应用充满好奇，尤其是想了解在2017年前后，学界和业界是如何看待机器学习的，以及有哪些重要的发展和突破。虽然我还没有深入阅读，但从书的框架和目录来看，它似乎涵盖了从基础概念到具体算法，再到在不同行业的应用案例。这对于我这样一个希望系统性地学习机器学习的读者来说，无疑是一个宝藏。我特别期待书中能够详细介绍一些经典的机器学习算法，比如支持向量机、决策树、集成学习等，并能用通俗易懂的语言解释其原理，而不是过于晦涩的数学推导。同时，我对书中关于机器学习在图像识别、自然语言处理、推荐系统等领域的应用案例也很感兴趣，希望能够看到一些具有代表性的研究成果和实践经验分享。总的来说，这本书给我一种稳重可靠、内容扎实的初步印象，相信它能为我打开机器学习领域的一扇重要窗口。

评分☆☆☆☆☆

我第一眼看到这本书，就被它简洁而富有分量的标题所吸引：“机器学习及其应用”。2017年的出版日期，让我觉得它或许能够捕捉到那个时间点机器学习领域的一些重要发展和趋势。作为中国计算机学会学术著作丛书的一部分，这无疑为这本书的内容质量和学术严谨性奠定了基础。我个人一直对机器学习的实际应用充满兴趣，因为它不仅仅是理论上的概念，更是推动各行各业变革的强大引擎。我希望这本书能够详细地介绍机器学习在各个领域的应用案例，例如如何被用来优化推荐算法，提升用户体验；如何应用于医疗影像分析，辅助医生诊断；或者如何在金融领域进行风险评估，防范欺诈行为。我期待能够从中学习到一些具体的实践经验和方法论，了解在实际项目中，是如何将机器学习技术转化为解决实际问题的方案，并带来切实的效益。同时，我也希望书中对机器学习的基本原理和常见算法能够有清晰的阐述，让我能够对这个领域有更深入的理解。

评分☆☆☆☆☆

说实话，在书架上看到这本书的时候，它身上散发出的那种“知识的厚重感”立刻抓住了我的眼球。书名“机器学习及其应用”，直截amente表明了它的主题，而且2017年的年份，恰好是我开始系统关注机器学习技术发展的关键时期。中国计算机学会的学术著作丛书，这几个字本身就代表着严谨的学术态度和高质量的内容，所以当我翻开它，心里是充满期待的。我一直觉得，要真正理解一个技术，光看概念是远远不够的，更重要的是看它如何在现实世界中落地生根，产生实际的价值。所以我特别希望这本书能够提供一些关于机器学习在各行各业的应用实例，最好能有一些具体的项目描述，分析其遇到的挑战，以及如何运用机器学习的手段来克服这些挑战。比如，在金融风控、医疗诊断、智能制造等领域，机器学习是如何发挥作用的？它的出现带来了哪些颠覆性的变化？书中能否给出一些成功的案例，让我能够更直观地感受到机器学习的强大力量？此外，我也希望书中在讲解算法原理时，能够兼顾理论深度和易于理解的平衡，避免过于偏重数学公式而忽略了直观的解释。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字，非常直接地点明了它的核心主题——“机器学习及其应用”。2017年的出版时间，也让我觉得它可能记录了那个时期机器学习领域的重要进展和发展脉络。作为“中国计算机学会学术著作丛书——知识科学系列”的一员，这本书的学术背景和内容深度毋庸置疑。我一直认为，要真正掌握一门技术，不仅要理解其原理，更要看到它如何在实践中发挥作用。因此，我对书中关于“应用”的部分尤为关注。我希望它能提供一些关于机器学习在不同领域，例如自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等方面的具体应用场景的详细介绍。不仅仅是罗列一些概念，而是能够深入到具体的案例分析，阐述在解决实际问题时，是如何选择和运用机器学习模型，遇到了哪些挑战，最终取得了什么样的效果。我期待能够从中学习到一些实用的方法论和技术经验，以便我能在自己的工作中更好地应用机器学习。同时，我对机器学习的基础理论部分也希望能有清晰的讲解，例如各种模型的优劣势、适用范围等，以便我能够打下坚实的理论基础。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书，我第一眼就被那充满力量的书名吸引住了：“机器学习及其应用”。2017年的时间戳，让我不禁联想到那个时期机器学习正在经历的快速迭代和爆炸式增长。我个人一直对人工智能领域有着浓厚的兴趣，特别是机器学习，它就像是赋予机器“学习”能力的关键钥匙。这本书被收录在中国计算机学会学术著作丛书——知识科学系列之下，这让我对它的内容深度和学术严谨性有了更高的期待。我从事的行业正面临着数字化转型的浪潮，而机器学习的应用，无疑是推动这场变革的核心动力之一。我希望这本书能够为我提供一个清晰的学习路径，从机器学习的基本理论框架，到各种核心算法的原理讲解，再到如何在实际问题中选择和应用合适的模型。我尤其关注书中对于“应用”部分的阐述，期待能看到一些基于真实数据的案例分析，能够了解到机器学习是如何被应用于解决实际业务挑战，例如提升效率、优化决策、创造新的商业价值等。这本书，在我看来，不仅仅是一本技术书籍，更像是一份关于未来发展趋势的指南，它能够帮助我理解机器学习如何改变我们的工作和生活。