单分类支持张量机模型及算法研究 9787565518263 pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

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陈艳燕著

图书标签:

张量机
单分类
机器学习
模式识别
算法研究
数据挖掘
人工智能
数学模型
统计学习
理论研究

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店铺：韵读图书专营店

出版社：中国农业大学出版社

ISBN：9787565518263

商品编码：29833128907

包装：平装

出版时间：2017-09-01

具体描述

图书基本信息
图书名称	单分类支持张量机模型及算法研究	作者	陈艳燕
定价	26.00元	出版社	中国农业大学出版社
ISBN	9787565518263	出版日期	2017-09-01
字数		页码	162
版次	1	装帧	平装
开本	32开	商品重量	0.4Kg

内容简介

基于张量数据的机器学习方法近年来一直是机器学习领域的前沿课题，在错误诊断、人脸识别、入侵检测、文本分类等领域，我们经常会遇到单分类问题。以单分类支持向量机为代表的传统单分类算法使用向量作为输入数据，当输入数据为张量时有的局限。近年来，直接使用张量作为输入数据的机器学习算法得到了研究者的广泛关注。因此，《单分类支持张量机模型及算法研究》作者陈艳燕在查阅大量相关文献的基础上，对基于张量数据的单分类问题进行了研究，选题具有重要的理论意义和实用价值。

作者简介

章绪论
1．1 研究背景与意义
1．2 外研究现状
1．2．1 单分类支持向量机的研究进展
1．2．2 支持张量机的研究进展
1．3 预备知识
1．3．1 支持向量机理论
1．3．2 单分类支持向量机
1．3．3 张量理论

第2章基于超平面的线性单分类支持张量机
2．1 基于2阶张量的LOCSTM模型及其算法
2．1．1 基于2阶张量的LOCSTM模型
2．1．2 算法实现
2．1．3 数值实验
2．2 基于高阶张量的LOCSTM模型及其算法
2．2．1 基于高阶张量的LOCSTM模型
2．2．2 算法实现
2．2．3 数据实验

第3章基于超球的单分类支持张量机
3．1 基于2阶张量的LSTDD模型及算法
3．1．1 基于2阶张量的LSTDD模型
3．1．2 算法实现
3．2 高阶张量的LSTDD模型及其算法
3．2．1 高阶张量的LSTDD模型
3．2．2 算法实现
3．3 数值实验
3．3．1 向量数据实验
3．3．2 张量数据实验

第4章非线性单分类支持张量机
4．1 2阶张量核矩阵
4．2 基于超平面的非线性单分类支持张量机
4．2．1 基于超平面的非线性单分类支持张量机模型
4．2．2 算法实现
4．3 基于超球的非线性单分类支持张量机
4．3．1 基于超球的非线性单分类支持张量机模型
4．3．2 算法实现
4．4 OCSTM与STDD模型的等价条件分析
4．5 OCSTM数值实验
4．5．1 向量数据实验
4．5．2 张量数据实验
4．6 STDD数值实验
4．6．1 向量数据实验
4．6．2 张量数据实验

参考文献
后记

编辑推荐

文摘

序言

《单分类支持向量机模型及算法研究》—— 探索未知世界的边界想象一下，我们身处一个充满未知与惊喜的世界。在这个世界里，我们拥有海量的信息，但并非所有信息都具有我们所熟悉的标签。比如，在天文观测中，我们可能已经积累了大量关于“恒星”的数据，但偶尔会发现一些前所未见的、可能属于“未知的宇宙现象”的光谱信号。又比如，在工业生产中，我们清楚地知道“正常运转”的机器有哪些运行参数特征，但偶尔会遇到一些“罕见的故障模式”，这些模式在训练数据中从未出现过。在这些场景下，我们所面对的挑战是：如何从已知的、带有特定类别标签的数据中，构建一个模型，来识别出那些与已知类别“截然不同”的“未知”事物？这正是《单分类支持向量机模型及算法研究》这本书所要深入探讨的核心问题。本书的独特视角：从“已知”推断“未知” 传统的分类模型，如多分类支持向量机（SVM），通常需要我们为每一个潜在的类别都提供充足的带有标签的训练样本。例如，如果要识别三种不同的水果——苹果、香蕉、橘子，我们就需要提供足够多的苹果、香蕉和橘子的图片。模型通过学习这些样本的特征，来区分它们各自的类别。然而，在许多现实应用中，收集所有潜在类别的样本是极其困难甚至不可能的。我们可能只拥有大量“正常”或“已知”的样本，而“异常”或“未知”的样本则非常稀少，甚至根本无法预先获得。例如，在欺诈检测领域，我们拥有大量的“正常交易”记录，但“欺诈交易”的模式瞬息万变，难以一一枚举。在医疗诊断领域，我们有大量“健康”的医学影像，但“罕见疾病”的影像样本可能极其有限。《单分类支持向量机模型及算法研究》一书，便专注于解决这一类“单分类”或“异常检测”问题。它不要求我们预先定义所有可能的“未知”类别，而是将重点放在如何从一组“正常”或“已知”的样本出发，构建一个决策边界，将“正常”样本与“非正常”或“未知”样本区分开来。换句话说，它试图回答的问题是：“这个样本看起来像是我们熟悉的东西吗？如果不像，那么它很可能就是我们想要找的‘未知’。” 核心技术：单分类支持向量机（One-Class SVM）的奥秘本书的核心技术便是“单分类支持向量机”（One-Class SVM），简称OC-SVM。与传统SVM试图找到能够区分两个或多个类别最优超平面不同，OC-SVM的目标是找到一个能够“包裹”住所有已知“正常”样本的最小超球体（在核函数下，可以理解为某种意义上的“边界”）。任何落在这个边界之外的样本，都被认为是“异常”或“未知”的。书中将详细剖析OC-SVM的理论基础。它建立在统计学习理论之上，通过寻找一个最优的决策函数，使得训练样本尽可能地被映射到原点附近，从而学习到“正常”样本的分布特征。当一个新的样本出现时，只需判断其与原点的距离，即可判定其是否属于“正常”类别。深入剖析：模型构建与算法优化《单分类支持向量机模型及算法研究》一书不仅仅停留在理论的介绍，它将带领读者深入了解OC-SVM模型的构建过程。这包括：特征空间的理解：模型如何在高维特征空间中寻找最佳的决策边界。核函数的选择：如何根据不同的数据特性选择合适的核函数（如高斯核、多项式核等），以捕捉数据中复杂的非线性关系。关键参数的调优：核心参数如$ u$（控制正常样本被误分类的比例）和$gamma$（高斯核的参数）对模型性能的影响，以及如何有效地进行参数优化。算法的实现细节：讨论OC-SVM的求解过程，可能涉及的优化算法，以及如何在实际应用中高效地实现。算法的创新与发展除了对经典的OC-SVM进行深入讲解，本书还将探讨该模型在实际应用中可能遇到的挑战，并介绍一些前沿的算法研究与改进方向。例如：面对噪声样本的处理：在真实数据中，即使是“正常”样本也可能包含一些噪声或微小的异常，模型如何在这种情况下保持鲁棒性。大规模数据的处理：如何优化OC-SVM算法，使其能够高效地处理海量数据。多核学习的应用：结合多种核函数的优势，以更全面地捕捉数据特征。与其他异常检测方法的结合：探讨OC-SVM与其他异常检测技术（如孤立森林、局部异常因子等）的互补性与结合方式。理论与实践的桥梁本书的价值在于，它不仅提供了坚实的理论基础，还注重将这些理论转化为可行的实践方法。书中可能会通过丰富的实例和实验，展示OC-SVM在不同领域的应用，例如：工业故障检测：识别生产线上的异常设备状态，预防重大事故。网络安全：检测网络流量中的异常模式，识别潜在的攻击行为。金融欺诈检测：识别可疑的交易行为，防范金融风险。图像识别与分析：识别图像中的罕见物体或异常场景。生物医学信号分析：检测生理信号中的异常模式，辅助疾病诊断。通过这些案例，读者可以直观地理解OC-SVM的强大能力，并学会如何在自己的实际问题中应用这些技术。本书适合的读者《单分类支持向量机模型及算法研究》一书，是为以下读者量身定制的：机器学习研究者：对异常检测、单分类问题有深入研究需求的学者。数据科学家与工程师：在工作中需要处理大量未知或异常数据，并寻求有效解决方案的专业人士。计算机科学与相关领域的研究生：希望深入理解支持向量机及其在单分类问题上的应用。对前沿机器学习技术感兴趣的开发者：希望掌握一项能够解决实际复杂问题的强大工具。展望未来：在未知中寻找秩序在数据爆炸的时代，我们越来越频繁地遭遇“未知”。《单分类支持向量机模型及算法研究》这本书，提供了一个强有力的理论框架和实用工具，帮助我们有效地应对这些挑战。它不仅仅是关于一个具体的机器学习算法，更是关于如何利用我们所拥有的“已知”知识，去理解、识别和应对那些“未知”的现象，从而在纷繁复杂的世界中，发现隐藏的规律，把握潜在的机遇。本书将带领读者踏上一段深度探索单分类支持向量机奥秘的旅程，理解其背后的数学原理，掌握其实践应用方法，并展望其在未来研究与发展中的广阔前景。它将成为您在探索未知世界边界过程中，不可或缺的智慧伙伴。

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧非常有质感，封面的设计简洁大气，散发着一种严谨而学术的气息。拿到手里沉甸甸的，厚度适中，我喜欢这种能让人安心阅读的书。封面上的字体清晰，排版也十分考究，第一印象就给人一种专业、可靠的感觉。我是一名对机器学习领域充满好奇的在读研究生，平时喜欢泡在图书馆或者书店里寻找能拓展我知识边界的书籍。这本书的名字《单分类支持张量机模型及算法研究》虽然听起来有些专业，但我一直对支持向量机（SVM）这个经典模型很感兴趣，尤其想深入了解它的单分类应用。我期望这本书能为我提供一个系统、深入的学习框架，帮助我理解单分类SVM的理论基础、核心算法以及在实际问题中的应用。我非常期待能在书中找到关于不同单分类SVM算法的详细介绍，例如One-Class SVM，以及它们在特征空间中的几何意义。同时，我也希望这本书能包含一些实际的案例分析，让我能够将理论知识与实践相结合，更好地掌握这项技术。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计充满了科技感，线条流畅，色彩搭配和谐，让人一看就感受到其内容的深度和前沿性。作为一名对人工智能在各个领域应用的探索者，我一直对能够解决特定问题的机器学习模型抱有浓厚的兴趣。单分类支持向量机（SVM）在处理“非此即彼”的分类问题时，往往能展现出强大的威力，尤其是在只有单一类别数据可用或需要识别异常时。我希望这本书能为我提供一个清晰的视角，去理解单分类SVM是如何在张量空间中构建决策边界的，以及它在处理非线性可分数据时的独到之处。我期待书中能够深入剖析算法的数学原理，比如它与多分类SVM在原理上的区别与联系，以及它在特征空间中的映射和变换。如果书中还能涉及到一些优化算法的改进，例如加速收敛的策略或者降低计算复杂度的技巧，那对我来说将是非常有价值的。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书的封面和书名，我立刻联想到了许多现实生活中的应用场景，比如工业生产中的产品缺陷检测，医疗影像中的异常病灶识别，甚至是网络安全中的入侵检测。我希望这本书能够像一位经验丰富的导师，引导我深入理解单分类支持向量机的内在机制。我特别希望能看到关于算法的鲁棒性分析，例如它如何应对数据中的噪声和离群点。我也对如何评估单分类模型的性能感到好奇，书中是否会介绍一些特有的评估指标，以及如何根据不同的应用场景来选择合适的指标。更重要的是，我期待这本书能够提供一些关于如何选择合适的核函数以及如何进行参数优化的指导，因为这往往是影响模型性能的关键因素。如果书中还能有一些关于单分类SVM与其他异常检测方法（如聚类、密度估计）的比较分析，那就更好了，能够帮助我更全面地认识这项技术。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样一个机器学习领域的实践者来说，一本好的技术书籍不仅要有扎实的理论讲解，更要有丰富的实践指导。这本书的名字让我眼前一亮，因为我一直在寻找能够系统性地解决异常检测、欺诈识别等单分类问题的解决方案。我希望这本书能像一本操作手册一样，清晰地阐述单分类支持向量机的原理，并提供具体的算法实现细节。我期待书中能够有详细的伪代码或者Python/R等语言的实现示例，这样我就可以直接上手去验证算法的有效性。另外，我特别关注算法的性能评估和调参技巧，例如如何选择合适的核函数、如何优化惩罚参数C等。如果书中还能涉及一些与实际应用场景紧密结合的例子，比如图像识别中的异常样本检测，或者金融领域的欺诈检测，那对我来说将是莫大的帮助。我希望这本书能让我迅速地掌握单分类SVM的应用能力，并在我的工作中找到突破。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名《单分类支持张量机模型及算法研究》听起来就非常硬核，对我这样一名资深的数据科学家来说，无疑具有巨大的吸引力。我一直在关注机器学习模型的前沿进展，尤其是那些能够处理非平衡数据集或者只关注正常类样本的模型。单分类支持向量机（One-Class SVM）正是我一直以来想要深入研究的方向。我希望这本书能够提供比现有文献更深入、更全面的理论分析，例如对不同核函数的选择对模型性能的影响，以及模型在不同损失函数下的优化策略。我尤其期待书中能够探讨单分类SVM在应对高维数据、噪声数据以及具有复杂边界的正常类样本时的鲁棒性问题。同时，我也希望这本书能够深入挖掘其算法的复杂性，比如解释为什么某些算法在理论上最优，但在实践中却可能面临计算效率的问题，以及如何通过算法优化来解决这些问题。对于一些最新的研究成果，如果书中能够有所提及，那将更让我欣喜。