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深度學習
模式分析與其核方法 版權信息
- ISBN：9787302630678
- 條形碼：9787302630678 ; 978-7-302-63067-8
- 裝幀：70g膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
模式分析與其核方法 本書特色
全書按學科知識和認知規律合理布局，有利于系統掌握模式分析各主流方法的學術內涵與之間關系。重論述各模式分析方法基本原理和相應核方法，上下貫通，益于深入掌握知識與方法。以模塊化結構論述各類模式分析方法，各部分雖然有關聯論述，但是相對完整獨立，便于快學快用。深入論述各模式分析方法的學術思想和理論分析。
模式分析與其核方法 內容簡介
模式分析的主要任務是了解數據源或數據集的內在結構、關系和規律，并運用學習后的分析系統對新的數據進行預測預判，或根據已有模式知識進一步了解更深層次的知識。本書第1章宏觀介紹模式分析。第2章主要論述模式分析的基本原則與策略；集中度、容量、VC維、Rademacher理論，它們是模式分析的頂層思想和泛化錯誤率分析的基礎理論。第3章給出后面各章節共用的核函數與核映射空間知識。在前面3章的基礎上，續而討論具體的模式分析與核方法，各章節首先比較詳細地論述基本原理和方法，然后利用核函數有關理論或核技巧“平滑過渡”到核映射空間中的模式分析。第4章論述數據分析與模式分析，包括：矩陣奇異值分解與廣義本征分解；Fisher判別分析；主成分分析；相關分析；回歸分析等。第5章論述支持矢量機，包括：硬間隔支持矢量機；軟間隔支持矢量機；支持矢量機的泛化錯誤率；訓練樣本具有不確定性的支持矢量機；樣本類內縮聚與兩類樣本數不均的補償。第6章論述支持矢量數據描述，包括：包含全部樣本的*小球；包含大部分樣本的*優球；樣本加權的支持矢量數據描述；小球大間隔SVDD；*優橢球數據描述；基于距離學習和SVDD的判別方法。第7章論述支持矢量回歸，包括：嶺回歸；一范數ε-不敏損失支持矢量回歸；二范數ε-不敏損失支持矢量回歸。第8章論述核函數的優化，包括：基于誤差界的核函數參數尋優方法；核極化方法；核調準方法；根據核矩陣估計可分性與二范數SVM核調準；核映射空間的Fisher判據；基于Fisher準則的擴展數據相關核函數的優化算法；多核學習。 本書可供信息、控制、數據科學、人工智能、計算機類及其他相關專業和研究方向的研究生、本科高年級學生作為關于信息分析、檢測、識別、知識發現的教材或教學參考書，也可作為有關科技人員的科研參考書。
模式分析與其核方法 目錄
第1章 緒論
1.1 概述
1.2 模式識別
1.2.1 模式識別系統
1.2.2 模式識別的基本方法
1.3 數據分析
1.3.1 Fisher判別分析
1.3.2 主成分分析
1.3.3 典型相關分析
1.3.4 回歸分析
1.4 本書各章主要內容及其關系
參考文獻
第2章 模式分析的原則與策略
2.1 利用類域界面分類原理和多類分類策略
2.1.1 特征矢量和特征空間
2.1.2 用判別域界面方程分類的概念
2.1.3 線性判別函數
2.1.4 兩類問題
2.1.5 多類問題
2.1.6 判別函數值的大小、正負的鑒別意義
2.1.7 權空間、解矢量與解空間
2.1.8 球面分類界面和橢球面分類界面
2.2 模式分析的基本原則
2.2.1 沒有免費午餐定理
2.2.2 丑小鴨定理
2.2.3 小描述長度原理
2.2.4 誤差中偏差和方差的分析
2.3 集中度、容量、VC維、Rademacher理論
2.3.1 集中度、容量、Rademacher復雜度
2.3.2 VC維
2.4 經驗風險 小化、結構風險 小化
2.5 錯誤率的實驗估計
2.5.1 交叉驗證法
2.5.2 從學習曲線估計錯誤率
2.6 Akaike信息準則與貝葉斯信息準則
2.6.1 Akaike信息準則
2.6.2 貝葉斯信息準則
2.7 預測器選擇的統計方法
2.7.1 小差別錯誤率的分類器選擇的統計檢驗
2.7.2 預測器可靠性度量
參考文獻
第3章 核函數與核映射空間
3.1 核函數與核映射
3.1.1 核函數、希爾伯特空間
3.1.2 Mercer定理
3.1.3 再生核理論
3.1.4 核矩陣在核方法中的作用
3.2 核函數的運算——構造新的核映射空間
3.3 核映射空間中一些量值的核函數表示
參考文獻
展開全部
模式分析與其核方法 作者簡介
孫即祥，國防科技大學教授。1965年入學哈爾濱軍事工程學院雷達專業，1970年畢業，1981年獲得國防科技大學無線電末制導專業碩士學位，畢業后留校長期從事智能信息處理與機器視覺科研與教學工作，是信息工程、電路與系統學科的學術帶頭人。 在教學上，對信息處理主流領域的模式識別和圖像信息相關課程進行頂層設計，構建了相對完整系統的“兩縱三橫”課程體系。2005年獲全軍教學成果二等獎，2006年獲湖南省高等教育省級教學成果獎二等獎，2004年獲全軍育才獎金獎，2007年被評為全軍 教師；2007年榮立三等功。長期講授和建設的“模式識別”課程2009年被評為 精品課程，講授的“現代模式識別”課程被評為湖南省研究生精品課程建設項目。 指導并參與完成了多項863項目、973子專題、國防預研基金項目、國防預研項目，以及學術相關的多個“橫向”外協項目。曾獲國防科工委科技進步二等獎兩項，軍隊科技進步三等獎一項。 相續出版了《模式識別中的特征提取與計算機視覺不變量》（國防科技圖書出版基金）、《現代模式識別》 學位管理與研究生教育司 研究生教學用書）、《圖像處理》（普通高等教育“十一五” 規劃教材）、《圖像分析》、《圖像壓縮與投影重建》、《張量投票方法及其在機器視覺中的應用》等10余部學術著作和教材。
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