單分類支持張量機模型及算法研究 9787565518263 pdf epub mobi txt 電子書下載 2025

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陳艷燕著

圖書標籤:

張量機
單分類
機器學習
模式識彆
算法研究
數據挖掘
人工智能
數學模型
統計學習
理論研究

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店鋪：韻讀圖書專營店

齣版社：中國農業大學齣版社

ISBN：9787565518263

商品編碼：29833128907

包裝：平裝

齣版時間：2017-09-01

具體描述

圖書基本信息
圖書名稱	單分類支持張量機模型及算法研究	作者	陳艷燕
定價	26.00元	齣版社	中國農業大學齣版社
ISBN	9787565518263	齣版日期	2017-09-01
字數		頁碼	162
版次	1	裝幀	平裝
開本	32開	商品重量	0.4Kg

內容簡介

基於張量數據的機器學習方法近年來一直是機器學習領域的前沿課題，在錯誤診斷、人臉識彆、入侵檢測、文本分類等領域，我們經常會遇到單分類問題。以單分類支持嚮量機為代錶的傳統單分類算法使用嚮量作為輸入數據，當輸入數據為張量時有的局限。近年來，直接使用張量作為輸入數據的機器學習算法得到瞭研究者的廣泛關注。因此，《單分類支持張量機模型及算法研究》作者陳艷燕在查閱大量相關文獻的基礎上，對基於張量數據的單分類問題進行瞭研究，選題具有重要的理論意義和實用價值。

作者簡介

章緒論
1．1 研究背景與意義
1．2 外研究現狀
1．2．1 單分類支持嚮量機的研究進展
1．2．2 支持張量機的研究進展
1．3 預備知識
1．3．1 支持嚮量機理論
1．3．2 單分類支持嚮量機
1．3．3 張量理論

第2章基於超平麵的綫性單分類支持張量機
2．1 基於2階張量的LOCSTM模型及其算法
2．1．1 基於2階張量的LOCSTM模型
2．1．2 算法實現
2．1．3 數值實驗
2．2 基於高階張量的LOCSTM模型及其算法
2．2．1 基於高階張量的LOCSTM模型
2．2．2 算法實現
2．2．3 數據實驗

第3章基於超球的單分類支持張量機
3．1 基於2階張量的LSTDD模型及算法
3．1．1 基於2階張量的LSTDD模型
3．1．2 算法實現
3．2 高階張量的LSTDD模型及其算法
3．2．1 高階張量的LSTDD模型
3．2．2 算法實現
3．3 數值實驗
3．3．1 嚮量數據實驗
3．3．2 張量數據實驗

第4章非綫性單分類支持張量機
4．1 2階張量核矩陣
4．2 基於超平麵的非綫性單分類支持張量機
4．2．1 基於超平麵的非綫性單分類支持張量機模型
4．2．2 算法實現
4．3 基於超球的非綫性單分類支持張量機
4．3．1 基於超球的非綫性單分類支持張量機模型
4．3．2 算法實現
4．4 OCSTM與STDD模型的等價條件分析
4．5 OCSTM數值實驗
4．5．1 嚮量數據實驗
4．5．2 張量數據實驗
4．6 STDD數值實驗
4．6．1 嚮量數據實驗
4．6．2 張量數據實驗

參考文獻
後記

編輯推薦

文摘

序言

《單分類支持嚮量機模型及算法研究》—— 探索未知世界的邊界想象一下，我們身處一個充滿未知與驚喜的世界。在這個世界裏，我們擁有海量的信息，但並非所有信息都具有我們所熟悉的標簽。比如，在天文觀測中，我們可能已經積纍瞭大量關於“恒星”的數據，但偶爾會發現一些前所未見的、可能屬於“未知的宇宙現象”的光譜信號。又比如，在工業生産中，我們清楚地知道“正常運轉”的機器有哪些運行參數特徵，但偶爾會遇到一些“罕見的故障模式”，這些模式在訓練數據中從未齣現過。在這些場景下，我們所麵對的挑戰是：如何從已知的、帶有特定類彆標簽的數據中，構建一個模型，來識彆齣那些與已知類彆“截然不同”的“未知”事物？這正是《單分類支持嚮量機模型及算法研究》這本書所要深入探討的核心問題。本書的獨特視角：從“已知”推斷“未知” 傳統的分類模型，如多分類支持嚮量機（SVM），通常需要我們為每一個潛在的類彆都提供充足的帶有標簽的訓練樣本。例如，如果要識彆三種不同的水果——蘋果、香蕉、橘子，我們就需要提供足夠多的蘋果、香蕉和橘子的圖片。模型通過學習這些樣本的特徵，來區分它們各自的類彆。然而，在許多現實應用中，收集所有潛在類彆的樣本是極其睏難甚至不可能的。我們可能隻擁有大量“正常”或“已知”的樣本，而“異常”或“未知”的樣本則非常稀少，甚至根本無法預先獲得。例如，在欺詐檢測領域，我們擁有大量的“正常交易”記錄，但“欺詐交易”的模式瞬息萬變，難以一一枚舉。在醫療診斷領域，我們有大量“健康”的醫學影像，但“罕見疾病”的影像樣本可能極其有限。《單分類支持嚮量機模型及算法研究》一書，便專注於解決這一類“單分類”或“異常檢測”問題。它不要求我們預先定義所有可能的“未知”類彆，而是將重點放在如何從一組“正常”或“已知”的樣本齣發，構建一個決策邊界，將“正常”樣本與“非正常”或“未知”樣本區分開來。換句話說，它試圖迴答的問題是：“這個樣本看起來像是我們熟悉的東西嗎？如果不像，那麼它很可能就是我們想要找的‘未知’。” 核心技術：單分類支持嚮量機（One-Class SVM）的奧秘本書的核心技術便是“單分類支持嚮量機”（One-Class SVM），簡稱OC-SVM。與傳統SVM試圖找到能夠區分兩個或多個類彆最優超平麵不同，OC-SVM的目標是找到一個能夠“包裹”住所有已知“正常”樣本的最小超球體（在核函數下，可以理解為某種意義上的“邊界”）。任何落在這個邊界之外的樣本，都被認為是“異常”或“未知”的。書中將詳細剖析OC-SVM的理論基礎。它建立在統計學習理論之上，通過尋找一個最優的決策函數，使得訓練樣本盡可能地被映射到原點附近，從而學習到“正常”樣本的分布特徵。當一個新的樣本齣現時，隻需判斷其與原點的距離，即可判定其是否屬於“正常”類彆。深入剖析：模型構建與算法優化《單分類支持嚮量機模型及算法研究》一書不僅僅停留在理論的介紹，它將帶領讀者深入瞭解OC-SVM模型的構建過程。這包括：特徵空間的理解：模型如何在高維特徵空間中尋找最佳的決策邊界。核函數的選擇：如何根據不同的數據特性選擇閤適的核函數（如高斯核、多項式核等），以捕捉數據中復雜的非綫性關係。關鍵參數的調優：核心參數如$ u$（控製正常樣本被誤分類的比例）和$gamma$（高斯核的參數）對模型性能的影響，以及如何有效地進行參數優化。算法的實現細節：討論OC-SVM的求解過程，可能涉及的優化算法，以及如何在實際應用中高效地實現。算法的創新與發展除瞭對經典的OC-SVM進行深入講解，本書還將探討該模型在實際應用中可能遇到的挑戰，並介紹一些前沿的算法研究與改進方嚮。例如：麵對噪聲樣本的處理：在真實數據中，即使是“正常”樣本也可能包含一些噪聲或微小的異常，模型如何在這種情況下保持魯棒性。大規模數據的處理：如何優化OC-SVM算法，使其能夠高效地處理海量數據。多核學習的應用：結閤多種核函數的優勢，以更全麵地捕捉數據特徵。與其他異常檢測方法的結閤：探討OC-SVM與其他異常檢測技術（如孤立森林、局部異常因子等）的互補性與結閤方式。理論與實踐的橋梁本書的價值在於，它不僅提供瞭堅實的理論基礎，還注重將這些理論轉化為可行的實踐方法。書中可能會通過豐富的實例和實驗，展示OC-SVM在不同領域的應用，例如：工業故障檢測：識彆生産綫上的異常設備狀態，預防重大事故。網絡安全：檢測網絡流量中的異常模式，識彆潛在的攻擊行為。金融欺詐檢測：識彆可疑的交易行為，防範金融風險。圖像識彆與分析：識彆圖像中的罕見物體或異常場景。生物醫學信號分析：檢測生理信號中的異常模式，輔助疾病診斷。通過這些案例，讀者可以直觀地理解OC-SVM的強大能力，並學會如何在自己的實際問題中應用這些技術。本書適閤的讀者《單分類支持嚮量機模型及算法研究》一書，是為以下讀者量身定製的：機器學習研究者：對異常檢測、單分類問題有深入研究需求的學者。數據科學傢與工程師：在工作中需要處理大量未知或異常數據，並尋求有效解決方案的專業人士。計算機科學與相關領域的研究生：希望深入理解支持嚮量機及其在單分類問題上的應用。對前沿機器學習技術感興趣的開發者：希望掌握一項能夠解決實際復雜問題的強大工具。展望未來：在未知中尋找秩序在數據爆炸的時代，我們越來越頻繁地遭遇“未知”。《單分類支持嚮量機模型及算法研究》這本書，提供瞭一個強有力的理論框架和實用工具，幫助我們有效地應對這些挑戰。它不僅僅是關於一個具體的機器學習算法，更是關於如何利用我們所擁有的“已知”知識，去理解、識彆和應對那些“未知”的現象，從而在紛繁復雜的世界中，發現隱藏的規律，把握潛在的機遇。本書將帶領讀者踏上一段深度探索單分類支持嚮量機奧秘的旅程，理解其背後的數學原理，掌握其實踐應用方法，並展望其在未來研究與發展中的廣闊前景。它將成為您在探索未知世界邊界過程中，不可或缺的智慧夥伴。

用戶評價

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀非常有質感，封麵的設計簡潔大氣，散發著一種嚴謹而學術的氣息。拿到手裏沉甸甸的，厚度適中，我喜歡這種能讓人安心閱讀的書。封麵上的字體清晰，排版也十分考究，第一印象就給人一種專業、可靠的感覺。我是一名對機器學習領域充滿好奇的在讀研究生，平時喜歡泡在圖書館或者書店裏尋找能拓展我知識邊界的書籍。這本書的名字《單分類支持張量機模型及算法研究》雖然聽起來有些專業，但我一直對支持嚮量機（SVM）這個經典模型很感興趣，尤其想深入瞭解它的單分類應用。我期望這本書能為我提供一個係統、深入的學習框架，幫助我理解單分類SVM的理論基礎、核心算法以及在實際問題中的應用。我非常期待能在書中找到關於不同單分類SVM算法的詳細介紹，例如One-Class SVM，以及它們在特徵空間中的幾何意義。同時，我也希望這本書能包含一些實際的案例分析，讓我能夠將理論知識與實踐相結閤，更好地掌握這項技術。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名《單分類支持張量機模型及算法研究》聽起來就非常硬核，對我這樣一名資深的數據科學傢來說，無疑具有巨大的吸引力。我一直在關注機器學習模型的前沿進展，尤其是那些能夠處理非平衡數據集或者隻關注正常類樣本的模型。單分類支持嚮量機（One-Class SVM）正是我一直以來想要深入研究的方嚮。我希望這本書能夠提供比現有文獻更深入、更全麵的理論分析，例如對不同核函數的選擇對模型性能的影響，以及模型在不同損失函數下的優化策略。我尤其期待書中能夠探討單分類SVM在應對高維數據、噪聲數據以及具有復雜邊界的正常類樣本時的魯棒性問題。同時，我也希望這本書能夠深入挖掘其算法的復雜性，比如解釋為什麼某些算法在理論上最優，但在實踐中卻可能麵臨計算效率的問題，以及如何通過算法優化來解決這些問題。對於一些最新的研究成果，如果書中能夠有所提及，那將更讓我欣喜。

評分☆☆☆☆☆

對於我這樣一個機器學習領域的實踐者來說，一本好的技術書籍不僅要有紮實的理論講解，更要有豐富的實踐指導。這本書的名字讓我眼前一亮，因為我一直在尋找能夠係統性地解決異常檢測、欺詐識彆等單分類問題的解決方案。我希望這本書能像一本操作手冊一樣，清晰地闡述單分類支持嚮量機的原理，並提供具體的算法實現細節。我期待書中能夠有詳細的僞代碼或者Python/R等語言的實現示例，這樣我就可以直接上手去驗證算法的有效性。另外，我特彆關注算法的性能評估和調參技巧，例如如何選擇閤適的核函數、如何優化懲罰參數C等。如果書中還能涉及一些與實際應用場景緊密結閤的例子，比如圖像識彆中的異常樣本檢測，或者金融領域的欺詐檢測，那對我來說將是莫大的幫助。我希望這本書能讓我迅速地掌握單分類SVM的應用能力，並在我的工作中找到突破。

評分☆☆☆☆☆

讀完這本書的封麵和書名，我立刻聯想到瞭許多現實生活中的應用場景，比如工業生産中的産品缺陷檢測，醫療影像中的異常病竈識彆，甚至是網絡安全中的入侵檢測。我希望這本書能夠像一位經驗豐富的導師，引導我深入理解單分類支持嚮量機的內在機製。我特彆希望能看到關於算法的魯棒性分析，例如它如何應對數據中的噪聲和離群點。我也對如何評估單分類模型的性能感到好奇，書中是否會介紹一些特有的評估指標，以及如何根據不同的應用場景來選擇閤適的指標。更重要的是，我期待這本書能夠提供一些關於如何選擇閤適的核函數以及如何進行參數優化的指導，因為這往往是影響模型性能的關鍵因素。如果書中還能有一些關於單分類SVM與其他異常檢測方法（如聚類、密度估計）的比較分析，那就更好瞭，能夠幫助我更全麵地認識這項技術。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計充滿瞭科技感，綫條流暢，色彩搭配和諧，讓人一看就感受到其內容的深度和前沿性。作為一名對人工智能在各個領域應用的探索者，我一直對能夠解決特定問題的機器學習模型抱有濃厚的興趣。單分類支持嚮量機（SVM）在處理“非此即彼”的分類問題時，往往能展現齣強大的威力，尤其是在隻有單一類彆數據可用或需要識彆異常時。我希望這本書能為我提供一個清晰的視角，去理解單分類SVM是如何在張量空間中構建決策邊界的，以及它在處理非綫性可分數據時的獨到之處。我期待書中能夠深入剖析算法的數學原理，比如它與多分類SVM在原理上的區彆與聯係，以及它在特徵空間中的映射和變換。如果書中還能涉及到一些優化算法的改進，例如加速收斂的策略或者降低計算復雜度的技巧，那對我來說將是非常有價值的。