模式分析的核方法

定　價：￥48.00

作　者：	（英）肖-泰勒、（美）克瑞斯天尼；趙玲玲譯
出版社：	機械工業(yè)出版社
叢編項：	計算機科學叢書
標　簽：	模式識別

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ISBN：	9787111178538	出版時間：	2006-01-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	306	字數(shù)：

內(nèi)容簡介

　　本書詳細介紹基于核的模式分析的基本概念及其應用，主要內(nèi)容包括：主要理論基礎(chǔ)，若于基于核的算法，從最簡單的到較復雜的系統(tǒng)，例如核偏序最小二乘法、典型相關(guān)分析、支持向量機、主成分分析等。還描述了若干核函數(shù)，從基本的例子到高等遞歸核函數(shù)，從生成模型導出的核函數(shù)（如HMM）到基于動態(tài)規(guī)劃的串匹配核函數(shù)，以及用于處理文本文檔的特殊核函數(shù)等。.本書適用于所有從事模式識別、機器學習、神經(jīng)網(wǎng)絡及其應用的學生、教師和研究人員。模式分析是從一批數(shù)據(jù)中尋找普遍關(guān)系的過程。它逐漸成為許多學科的核心，從神經(jīng)網(wǎng)絡到所謂句法模式識別，從統(tǒng)計模式識別到機器學習和數(shù)據(jù)挖掘。模式分析的應用覆蓋了廣泛領(lǐng)域，從復雜的生物信息學到相對簡單的文檔檢索等。..本書所描述的核方法為所有這些學科提供了一個有力的和統(tǒng)一的框架，推動了可以用于各種普遍形式的數(shù)據(jù)（如字符串、向量、文本等）的各種算法的發(fā)展，并可以用于尋找各種普遍的關(guān)系類型（如排序、分類、回歸和聚類等）。本書有兩個主要目的。首先，為專業(yè)人員提供了一個包容廣泛的工具箱，其中包含各種易于實現(xiàn)的算法、核函數(shù)和解決方案。許多算法給出了MATLAB編碼，可適用于許多領(lǐng)域的模式分析任務。其次，為學生和研究人員提供了一個方便的入門向?qū)?，幫助他們了解基于核的模式分析這個發(fā)展迅速的領(lǐng)域。書中舉例說明了如何針對新的特定應用手工寫出一個算法或核函數(shù)，同時還給出了為完成此任務所需的初步方案及數(shù)學工具。本書分三部分。第一部分介紹了這個領(lǐng)域的基本概念，書中不僅給出了一個展開的入門例子，而且還闡述了這種方法的主要理論基礎(chǔ)。第二部分包含了若干基于核的算法，從最簡單的到較復雜的系統(tǒng)，例如核偏序最小二乘法、典型相關(guān)分析、支持向量機、主成分分析等。第三部分描述了若干核函數(shù)，從基本的例子到高等遞歸核函數(shù)、從生成模型導出的核函數(shù)（如HMM）到基于動態(tài)規(guī)劃的串匹配核函數(shù)，以及用于處理文本文檔的特殊核函數(shù)。...

作者簡介

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圖書目錄

第一部分基本概念
第1章模式分析
11 數(shù)據(jù)中的模式
111 數(shù)據(jù)
112 模式
12 模式分析算法
121 模式的統(tǒng)計穩(wěn)定性
122 通過重新編碼檢測模式
13 利用模式
131 整體的策略
132 常見模式分析任務
14 小結(jié)
15 進一步閱讀和高級主題
第2章核方法概要
21 概述
22 特征空間中的線性回歸
221 原始線性回歸
222 原始嶺回歸和對偶嶺回歸
223 由核定義的非線性特征映射
23 其他例子
231 算法
232 核
24 核方法的模塊性
25 本書的路線圖
26 小結(jié)
27 進一步閱讀和高級主題
第3章核的性質(zhì)
31 內(nèi)積和半正定矩陣
311 希爾伯特空間
312 Gram矩陣
32 核的描述
33 核矩陣
34 核的構(gòu)造
341 核函數(shù)上的運算
342 核矩陣上的運算
35 小結(jié)
36 進一步閱讀和高級主題
第4章檢測穩(wěn)定的模式
41 集中度不等式
42 容量和正則化： Rademacher理論
43 基于核的類的模式穩(wěn)定性
44 一種實用的方法
45 小結(jié)
46 進一步閱讀和高級主題
第二部分模式分析算法
第5章特征空間中的基本算法
51 均值和距離
511 一種簡單的新穎檢測算法
512 一種簡單的分類算法
52 計算投影： Gram-Schmidt法、QR法和Cholesky法
53 衡量數(shù)據(jù)的分散度
54 Fisher判別式分析Ⅰ
55 小結(jié)
56 進一步閱讀和高級主題
第6章利用特征分解法做模式分析
61 奇異值分解
62 主成分分析
621 核主成分分析
622 主成分分析的穩(wěn)定性
63 最大協(xié)方差的方向
64 廣義特征向量問題
65 典型相關(guān)分析
66 Fisher判別式分析Ⅱ
67 用于線性回歸的方法
671 偏最小二乘法
672 核偏最小二乘法
68 小結(jié)
69 進一步閱讀和高級主題
第7章利用凸優(yōu)化法做模式分析
71 最小封閉超球體
711 包含點集的最小超球體
712 新穎檢測的穩(wěn)定性
713 包含大部分點的超球體
72 用于分類的支持向量機
721 最大間隔分類器
722 軟間隔分類器
73 用于回歸的支持向量機
731 回歸的穩(wěn)定性
732 嶺回歸
733 ε不敏感回歸
74 在線分類和回歸
75 小結(jié)
76 進一步閱讀和高級主題
第8章排列、聚類和數(shù)據(jù)可視化
81 發(fā)現(xiàn)排列關(guān)系
811 批排列
812 在線排列
82 發(fā)現(xiàn)特征空間中的聚類結(jié)構(gòu)
821 衡量聚類質(zhì)量
822 貪婪解： k均值法
823 松弛解：譜方法
83 數(shù)據(jù)可視化
84 小結(jié)
85 進一步閱讀和高級主題
第三部分構(gòu) 造核
第9章基本的核和核的類型
91 封閉形式的核
92 ANOVA核
93 來自圖的核
94 圖結(jié)點上的擴散核
95 集合上的核
96 實數(shù)上的核
97 隨機化核
98 其他的核類型
981 來自連續(xù)嵌入的核
982 一般結(jié)構(gòu)上的核
983 來自生成信息的核
99 小結(jié)
910 進一步閱讀和高級主題
第10章文本核
101 從詞包到語義空間
1011 表示文本
1012 語義問題
102 向量空間核
1021 設(shè)計語義核
1022 設(shè)計接近度矩陣
103 小結(jié)
104 進一步閱讀和高級主題
第11章用于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的核
111 比較串和序列
112 譜核
113 所有子序列核
114 固定長度的子序列核
115 間隙加權(quán)的子序列核
1151 樸素實現(xiàn)法
1152 高效實現(xiàn)法
1153 關(guān)于主題的變形
116 動態(tài)規(guī)劃以外的方法：基于trie樹的核
1161 p譜核的trie樹的計算
1162 基于trie樹的不匹配核
1163 基于trie樹的限制性間隙加權(quán)核
117 用于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的核
1171 比較樹
1172 結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)：一個框架
118 小結(jié)
119 進一步閱讀和高級主題
第12章來自生成模型的核
121 P核
1211 條件獨立和邊際化
1212 表示多元分布
1213 由隱藏二項式模型生成的固定長度的串
1214 由隱藏Markov模型生成的固定長度的串
1215 配對隱藏Markov模型核
1216 隱藏樹模型核
122 Fisher核
1221 從概率到幾何
1222 隱藏Markov模型的Fisher核
123 小結(jié)
124 進一步閱讀和高級主題
附錄A 正文中省略的證明
附錄B 數(shù)學符號約定
索引
參考文獻