具體描述
機器學習是計算機科學和人工智能中非常重要的一個研究領域。近年來，機器學習不僅在計算機科學 的眾多領域中大顯身手，還成為一些交叉學科的重要支持技術。《機器學習及其應用(2013)》邀請國內外 相關領域的專傢撰文，以綜述的形式分彆介紹機器學習不同分支及相關領域的研究進展。全書共分8章， 內容分彆涉及稀疏話題錶示學習、基於嚮量場的流形學習和排序、秩極小化、實值多變量維數約簡等技術 ，知識挖掘與用戶建模、異質人臉圖像閤成等應用，以及對多視圖在利用未標記數據學習中的效用、麵嚮 高維多視圖數據的廣義相關分析的探討。
《機器學習及其應用(2013)》可供高校、科研院所計算機、自動化及相關專業的師生、科技工作者 和相關企業的工程技術人員閱讀參考。本書由張長水 、楊強主編。
作者簡介
目錄資訊
1 Introduction
2 Related Work
2.1 Probabilistic LDA
2.2 Non-negative Matrix Faetorization
3 Sparse Topical Coding
3.1 A Probabilistic Generative Process
3.2 STC for MAP Estimation
3.3 Optimization with Coordinate Descent
4 Extensions
4.1 Collapsed STC
4.2 Supervised Sparse Topical Coding
5 Experiments
5.1 Sparse Word Code
5.2 Prediction Accuracy
5.3 Time Efficiency
6 Conclusion
References
多視圖在利用未標記數據學習中的效用
1 引言
2 多視圖在半監督學習中的效用
3 多視圖在主動學習中的效用
4 多視圖在主動半監督學習中的效用
5 視圖分割
6 結束語
參考文獻
知識挖掘與用戶建模
1 引言
2 技術綜述
3 本體知識體係構建
3.1 知識挖掘
3.2 知識加工
3.3 語義計算
3.4 實驗結果
3.5 基於本體知識的需求主題體係構建
4 跨産品用戶日誌挖掘
4.1 技術框架
4.2 跨産品用戶數據scssion分割
4.3 跨産品用戶數據關注點挖掘
5 用戶建模
5.1 用戶屬性建模
5.2 用戶興趣建模
5.3 用戶狀態建模
5.4 多維度用戶行為分析模型
5.5 用戶興趣模型的地域性關聯分析
6 結語
參考文獻
異質人臉圖像閤成
1 引言
2 基於子空間學習的圖像閤成方法
2.1 基於綫性子空間學習的方法
2.2 基於流形學習的方法
3 基於貝葉斯推理的閤成方法
3.1 基於嵌入式隱馬爾科夫模型的方法
3.2 基於馬爾科夫隨機場的方法
4 基於人臉幻像思想的閤成方法
5 實驗結果
6 結束語
參考文獻
麵嚮高維多視圖數據的廣義相關分析
1 引言
1.1 多視圖數據
1.2 數據降維的意義與方法
2 基於相關分析的降維方法所麵臨的問題與解決方案
2.1 忽視多視圖數據的監督信息
2.2 要求不同視圖間的數據全配對
2.3 現有解決方案
3 我們的研究工作
3.1 半配對局部相關分析
3.2 半監督半配對廣義相關分析
3.3 鄰域相關分析
4 小結
參考文獻
基於嚮量場的流形學習和排序
1 引言
2 平行嚮量場和綫性函數
2.1 流形上半監督學習問題
2.2 平行嚮量場和綫性函數
2.3 目標函數
3 離散化和優化
3.1 切空間和嚮量場離散化
3.2 梯度場計算
3.3 平行嚮量場計算
3.4 離散形式的目標函數
3.5 目標函數優化
4 基於平行嚮量場正則化的排序
4.1 嚮量場正則化
4.2 尺1和及2的離散化
4.3 目標函數離散化
4.4 目標函數優化
4.5 實驗
5 結束語與展望
參考文獻
秩極小化：理論、算法與應用
1 引言
2 主要數學模型
3 理論分析
4 算法
4.1 加速近鄰梯度法及其推廣
4.2 交錯方嚮法及其綫性化
4.3 奇異值分解的計算
5 應用
5.1 背景建模
5.2 圖像批量對齊
5.3 變換不變低秩紋理
5.4 運動分割
5.5 圖像分割
5.6 圖像顯著區域檢測
6 結束語
參考文獻
實值多變量維數約簡
1 引言
2 實值多變量維數約簡
2.1 切片逆迴歸法
2.2 切片逆迴歸的推廣
2.3 主Hessian方嚮
2.4 子空間簡介
2.5 稀疏充分維數約簡
2.6 核維數約簡
2.7 最小平方維數約簡
3 樹形結構的核維數約簡
3.1 動機
3.2 樹形算法的介紹
3.3 (殘差)樹形核維數約簡
3.4 實驗部分
3.5 結論
4 核維數約簡在人群計數中的應用
4.1 核維數約簡
4.2 多核學習
5 結論
參考文獻
· · · · · · (收起)
讀後感
用戶評價
當初選擇《機器學習及其應用2013》這本書，完全是齣於一種對未知領域的探索欲，以及想要在這個日新月異的技術領域站穩腳跟的決心。我一直對“深度學習”這個概念在當時所蘊含的巨大潛力感到興奮，雖然2013年深度學習可能還沒有像現在這樣普及，但我相信這本書裏一定會對其有所提及，或者至少會為我打下堅實的基礎。我記得我最想看的，是書中關於“神經網絡”的章節。我想瞭解多層感知機（MLP）的基本結構，包括輸入層、隱藏層、輸齣層，以及它們之間的連接方式。書中是否會詳細講解反嚮傳播算法的原理？它如何通過梯度下降來更新網絡的權重？我希望書中能夠提供一些可視化的例子，幫助我理解神經網絡的訓練過程。此外，我對“捲積神經網絡”（CNN）和“循環神經網絡”（RNN）這類在圖像識彆和序列數據處理方麵錶現突齣的模型，也充滿瞭好奇。雖然可能在2013年的書中不會像現在這樣深入，但我期待它能為我介紹這些模型的基本思想和結構。比如，CNN中的捲積層、池化層的作用是什麼？RNN如何處理序列信息，例如文本和時間序列數據？書中是否會給齣一些基於這些模型的簡單應用案例，比如手寫數字識彆或者簡單的文本生成？這本書在我看來，應該是一本能夠指引我走嚮更廣闊的機器學習應用領域的“啓濛書”。
评分《機器學習及其應用2013》這本書，當初入手的時候，我懷著一種希望能夠緊跟技術潮流，並且找到解決實際問題的“鑰匙”的心情。我記得我當時最先被吸引的，是書中關於“推薦係統”的應用案例。在我看來，推薦係統已經深入到我們生活的方方麵麵，無論是電商平颱的商品推薦，還是音樂、視頻平颱的個性化內容推送，都離不開機器學習技術。我非常想知道書中是如何講解構建一個推薦係統的。它是否會介紹一些經典的推薦算法，比如基於內容的推薦、協同過濾（包括用戶-用戶協同過濾和物品-物品協同過濾）、以及混閤推薦模型？對於協同過濾，書中是否會深入講解用戶相似度和物品相似度的計算方法？它是否會討論如何解決冷啓動問題，即如何為新用戶或新物品提供推薦？我希望書中能夠提供一些構建推薦係統的實際步驟和注意事項。此外，我對書中關於“自然語言處理”（NLP）的提及也充滿期待。雖然2013年的NLP技術可能還沒有如今如此強大，但我相信書中會為我介紹一些基礎的NLP任務和方法，比如文本分詞、詞性標注、命名實體識彆等。它是否會講解一些經典的NLP模型，比如TF-IDF、詞袋模型？我對如何讓機器“理解”和“處理”人類語言，有著天然的好奇心。這本書在我看來，應該是一本能夠讓我“學以緻用”的“實戰手冊”。
评分《機器學習及其應用2013》這本書，我當時買它，就是想把它當成一本“武林秘籍”來練。我腦子裏一直縈繞著一個問題，那就是如何纔能讓機器學習模型“學會”並“理解”數據。我記得我最先翻到的章節，是關於“無監督學習”的。這個領域對我來說充滿瞭神秘感，因為在現實生活中，我們常常麵臨著大量沒有明確標簽的數據，如何從中發現隱藏的模式和結構，對我來說一直是個挑戰。書中關於“聚類分析”的講解，我尤其期待。它會不會詳細介紹K-Means、層次聚類、DBSCAN等經典算法的原理？它們各自的優缺點是什麼？在實際應用中，如何選擇閤適的聚類算法，以及如何評價聚類結果的質量？這些都是我想深入瞭解的。同時，我對“降維技術”也充滿瞭好奇。在高維數據麵前，如何有效地降低數據的維度，同時保留盡可能多的有效信息，是一個非常關鍵的問題。書中是否會講解PCA（主成分分析）、t-SNE（t-分布鄰域嵌入）等算法？它們在數據可視化和特徵提取方麵有哪些應用？我希望這本書能為我打開一扇通往非監督學習世界的大門。此外，書中關於“異常檢測”的論述，也是我非常感興趣的部分。在金融風控、網絡安全等領域，異常檢測都扮演著至關重要的角色。書中是否會介紹一些基於統計、基於密度、基於距離的異常檢測方法？如何處理多變量異常檢測的問題？這本書在我心中，應該是一本能夠帶領我探索數據深層奧秘的“地圖”。
评分《機器學習及其應用2013》這本書，當初入手的時候，我心中充滿瞭對未來技術發展的憧憬，以及想要掌握前沿知識的渴望。我記得我當時最先被吸引的是書中關於“監督學習”的詳細介紹。那個年代，監督學習在許多領域都取得瞭顯著的成就，我特彆希望這本書能夠係統地梳理齣各種監督學習算法的原理、優缺點以及適用場景。比如，對於綫性模型，如邏輯迴歸和綫性迴歸，它會如何闡述其數學基礎和模型假設？對於非綫性模型，如支持嚮量機（SVM），它會不會深入講解核函數的選擇和優化策略？更不用說，像決策樹及其衍生算法（如隨機森林），書中對於如何構建樹、如何防止過擬閤、如何進行特徵選擇等方麵的講解，對我來說都是至關重要的。我當時就想著，如果這本書能提供一些清晰的僞代碼或者算法流程圖，那就更好瞭，這樣可以幫助我更好地理解算法的實現細節。另外，我也非常想知道書中對於“模型評估與選擇”的論述。在實踐中，如何客觀地評價一個模型的性能，如何選擇最適閤特定任務的模型，一直是我比較睏擾的問題。書中是否會介紹各種評價指標，如準確率、召迴率、F1分數、ROC麯綫、AUC值等，並且給齣它們在不同場景下的適用性分析？它是否會深入探討交叉驗證、留一法等模型選擇技術？我希望這本書能給我一個明確的指導，讓我不再盲目地嘗試各種模型，而是能夠有理有據地進行選擇。這本書在我看來，應該是一本能夠指導我從零開始，一步步構建和優化機器學習模型的寶典。
评分《機器學習及其應用2013》這本書，當時選擇它，完全是齣於我對“模型解釋性”的深切關注。我深知，在很多現實世界的應用中，一個模型不僅僅需要能夠做齣準確的預測，更重要的是，我們需要理解它做齣這些預測的“原因”。尤其是在金融、醫療、法律等領域，缺乏可解釋性的模型往往難以被信任和采納。我記得我最希望書中能夠詳細闡述的是，如何理解一些“黑箱模型”的決策過程。比如，對於像決策樹和綫性模型這樣相對容易解釋的模型，書中會如何講解它們的“特徵重要性”？它是否會介紹一些可視化技術，幫助我們直觀地理解模型是如何基於特徵進行決策的？更重要的是，對於像神經網絡這樣復雜的模型，書中是否會介紹一些後期解釋的方法，比如LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）或SHAP（SHapley Additive exPlanations）等技術？這些方法在當時可能還不像現在這樣成熟，但我期待書中能為我揭示一些關於模型可解釋性的早期探索和方法。此外，書中是否會討論“公平性”和“偏見”問題？在機器學習模型的應用過程中，如何避免引入和放大社會偏見，確保模型的公平性，是一個越來越重要的問題。我希望書中能對這些倫理方麵的問題有所觸及，並給齣一些初步的思考和應對策略。這本書在我心目中，應該是一本能夠幫助我“洞察本質”的“哲學指南”。
评分坦白說，《機器學習及其應用2013》這本書，當時選擇它，主要是因為我對“應用”這兩個字有著強烈的需求。理論知識固然重要，但如果不能轉化為解決實際問題的能力，那終究是空中樓閣。我拿到書後，首先翻閱的是關於“分類問題”的章節，因為在我當時的工作和學習中，分類任務是最常遇到的。我迫切地想知道書中是如何講解那些經典的分類算法的。比如，樸素貝葉斯算法，它背後的概率論基礎是什麼？在文本分類等場景下，它有哪些實際的應用技巧？再比如，K近鄰算法，它的“近鄰”是如何定義的？它對特徵的尺度是否敏感？書中是否會給齣一些數據預處理的建議？我還特彆關注書中對於“集成學習”的介紹，特彆是像AdaBoost和GBDT這樣在當時已經非常強大的算法。我想瞭解它們是如何通過組閤多個弱分類器來提升整體性能的，並且希望書中能夠提供一些關於如何調整這些集成模型參數的實用建議，以便在實際項目中取得更好的效果。此外，書中關於“模型評估”的部分，我也有著很高的期望。我希望它不僅僅是列舉各種評價指標，而是能深入講解這些指標的含義、局限性，以及如何在不同的業務場景下選擇閤適的指標。比如，在不平衡數據集上，如何正確地評估分類模型的性能？書中是否會給齣一些關於如何處理類彆不平衡問題的策略？這本書在我看來，應該是一本能夠幫助我解決實際問題的“實操指南”。
评分我選擇《機器學習及其應用2013》這本書，是因為我始終相信，理論與實踐相結閤是學習任何技術最有效的方式。我當時正處於一個想要將機器學習技術應用到實際問題中的階段，所以這本書的名字恰好擊中瞭我的痛點。我記得我最先仔細閱讀的，是書中關於“數據預處理”的章節。在我看來，原始數據往往是混亂、不完整的，而一個好的模型離不開一個乾淨、規範的數據集。書中是否會詳細介紹如何處理缺失值？比如，均值填充、中位數填充、眾數填充，或者更高級的插補方法，它們各自的適用場景和優缺點是什麼？我同樣希望書中能夠講解如何識彆和處理異常值。是直接刪除，還是進行變換？此外，書中是否會介紹如何進行特徵縮放，例如標準化（Standardization）和歸一化（Normalization）？它們對於一些對特徵尺度敏感的算法（如SVM、KNN）的重要性不言而喻。我還非常關注書中關於“特徵選擇”的內容。在我看來，保留有用的特徵，去除冗餘或不相關的特徵，不僅能提升模型性能，還能加速訓練過程。書中是否會介紹一些過濾法、包裹法、嵌入法的特徵選擇技術？它們各自的原理和適用範圍是怎樣的？這本書對我而言，應該是一本能夠幫助我“打好地基”的“建築指南”。
评分《機器學習及其應用2013》這本書，說實話，我當初是被它的標題吸引，想著“機器學習”這個詞在2013年那個年代，似乎還帶著一股前沿和神秘感，而“應用”更是點明瞭這本書的實用價值，我當時就覺得，這絕對是一本能夠把我從理論的迷霧中拉齣來，直接拽到實際操作層麵的寶藏。我拿到書的時候，第一感覺是它拿在手裏沉甸甸的，封麵設計也比較樸實，沒有太多花哨的插圖，讓我覺得內容應該會比較紮實，不像一些 superficial 的讀物。翻開目錄，看到裏麵涉及的各種算法，比如支持嚮量機、決策樹、神經網絡這些，感覺內容相當豐富。我對其中關於“模型評估與選擇”的部分尤其感興趣，因為我之前在學習一些算法的時候，總是搞不清楚為什麼同一個算法在不同數據集上錶現會天差地彆，也很難判斷哪種模型更適閤解決我的問題，這本書在這個地方的講解，希望能給我一些醍醐灌頂的啓發。我記得當時還有個章節是關於“無監督學習”，這塊對我來說更是個新大陸，我一直對如何從海量無標簽數據中挖掘齣有價值的信息感到好奇，比如聚類分析、降維技術等，這些方法如果能夠掌握，感覺就能打開新的研究方嚮。而且，書裏提到的一些“應用案例”，比如在圖像識彆、自然語言處理、推薦係統等領域的實踐，這對我來說是極具吸引力的，畢竟理論最終是要落地纔能産生價值的。我當時就下定決心，一定要把它從頭到尾仔仔細細地讀一遍，最好還能跟著書裏的例子親手實現一下，那樣的話，感覺收獲會更大。書中的語言風格，我初步翻閱瞭一下，感覺比較嚴謹，但又不至於過於枯燥，有一些例子穿插其中，希望能幫助我理解那些抽象的概念。總的來說，當時的我，對於這本書抱有的期待是非常高的，覺得它將是我深入理解和掌握機器學習技術的一塊重要基石。
评分說起來，《機器學習及其應用2013》這本書，我拿到的時候，第一眼就被它厚重的篇幅震撼到瞭，心裏暗自慶幸自己當初的決定是正確的，畢竟在那個信息爆炸但高質量內容相對稀缺的時代，一本深入探討機器學習理論與實踐的書籍，絕對是值得花時間去鑽研的。我當時最想弄明白的是，書中關於“特徵工程”的部分是如何闡述的。在我看來，一個模型的優劣，很大程度上取決於輸入數據的質量，而特徵工程恰恰是提升數據質量的關鍵環節。我曾遇到過很多次，即使是同一個模型，在不同的特徵集閤上，其性能錶現卻有著天壤之彆。因此，書中如果能詳細介紹如何從原始數據中提取、選擇、轉換、構建有意義的特徵，並給齣一些實際操作的指導，那將是極其寶貴的。比如，書中會不會講解如何處理缺失值、異常值，如何進行特徵縮放、編碼，甚至是如何創造新的、更能反映數據本質的組閤特徵？這些都是我非常期待的內容。此外，我特彆關注書中關於“集成學習”的章節。我想知道它是否會詳細介紹像隨機森林、梯度提升（如GBDT）這類在當時已經嶄露頭角，並且在實際應用中錶現優異的算法。理解這些算法背後的思想，例如如何通過組閤多個弱學習器來獲得更強大的預測能力，對於提升模型性能和魯棒性至關重要。我還希望書中能夠提供一些關於如何調優集成學習模型的建議，比如如何選擇閤適的基學習器，如何設置集成參數等等。當然，關於“模型的可解釋性”這一塊，我也有著濃厚的興趣。在很多實際應用場景中，我們不僅需要模型能夠做齣準確的預測，還需要理解模型為什麼會做齣這樣的預測，尤其是在金融、醫療等領域，模型的決策過程透明化顯得尤為重要。如果書中能夠討論如何分析模型（特彆是黑箱模型）的決策過程，例如使用SHAP、LIME等方法，那將極大地提升這本書的實用價值。總而言之，這本書在我心目中，是一本承載著解決實際問題的希望之作。
评分《機器學習及其應用2013》這本書，我當時選擇它，很大程度上是因為我對“算法的優化與調優”這一塊有著迫切的需求。我曾經在實踐中遇到過很多問題，比如模型訓練速度過慢，或者模型效果不理想，而我卻不知道如何從根本上解決。我希望這本書能夠提供一些實用的指導。我記得我最先關注的是書中關於“梯度下降”及其變種（如隨機梯度下降、小批量梯度下降）的講解。我想瞭解它們在加速模型收斂方麵的作用，以及如何在實際應用中選擇閤適的學習率和優化器。書中是否會介紹一些更高級的優化算法，如Adam、RMSprop等？它們又是如何工作的，又在哪些場景下錶現更優？除瞭優化器本身，我還希望書中能夠深入探討“正則化”技術。過擬閤是機器學習中一個普遍存在的問題，而正則化是解決這一問題的關鍵手段。書中是否會詳細介紹L1和L2正則化？它們如何添加到損失函數中，又對模型産生什麼樣的影響？此外，我還對“超參數調優”感興趣。模型的許多參數（如學習率、正則化強度、隱藏層節點數等）都不是通過訓練直接得到的，而是需要手動設置，並且對模型性能有顯著影響。書中是否會介紹網格搜索、隨機搜索等超參數調優方法？它是否會提供一些關於如何高效地進行超參數搜索的策略？這本書在我心目中，應該是一本能夠幫助我“精益求精”的“煉丹秘籍”。
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