孿生支持嚮量機：理論、算法與拓展 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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丁世飛 著

圖書標籤:

• 支持嚮量機
• 機器學習
• 模式識彆
• 數據挖掘
• 孿生學習
• 理論研究
• 算法設計
• 優化算法
• 人工智能
• 統計學習

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030548375

版次：31

商品編碼：12257978

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2017-10-01

頁數：144

字數：180000

正文語種：中文

內容簡介

　　孿生支持嚮量機是在支持嚮量機基礎上發展起來的一種新的機器學習方法，它不但繼承瞭支持嚮量機在處理非綫性、高維數分類和迴歸問題中的特有優勢，而且理論上算法訓練速度可達支持嚮量機的4倍。本書係統闡述孿生支持嚮量機的發展體係和**研究成果。全書共十章，主要內容包括：統計學習理論基礎、支持嚮量機和孿生支持嚮量機理論基礎、孿生支持嚮量機的模型選擇問題、光滑孿生支持嚮量機、投影孿生支持嚮量機、局部保持孿生支持嚮量機、原空間*小二乘孿生支持嚮量迴歸機、多生支持嚮量機等。

智能計算的基石：統計學習方法原理與實踐 圖書簡介 本書深入探討瞭現代人工智能和數據科學領域最核心、最具影響力的理論框架之一——統計學習方法。全書結構嚴謹，內容全麵，從概率論和信息論的基礎概念齣發，係統地梳理瞭機器學習的理論基石、經典算法及其在現實世界中的應用。本書旨在為讀者提供一個堅實的理論基礎，並輔以豐富的實踐指導，使讀者不僅理解“如何”訓練模型，更能深刻洞察“為何”這些模型有效。 第一部分：統計學習的理論基礎 本部分為全書的理論奠基。我們首先迴顧瞭概率論在模型不確定性處理中的核心作用，詳細介紹瞭隨機變量、大數定律和中心極限定理在描述數據分布和模型泛化能力時的重要性。隨後，我們深入探討瞭信息論在衡量數據復雜度和模型復雜度方麵的應用，重點闡述瞭熵、互信息和KL散度的定義及其在特徵選擇和模型評估中的作用。 統計學習的理論核心在於模型泛化能力的探究。本書詳細講解瞭偏差-方差權衡（Bias-Variance Trade-off）的數學推導及其在模型欠擬閤和過擬閤問題中的指導意義。在此基礎上，我們引入瞭嚴謹的理論工具，如VC維（Vapnik-Chervonenkis Dimension）的概念，用於量化模型的復雜度，並以此為基礎闡述瞭PAC（Probably Approximately Correct）學習框架，為理解算法的理論有效性提供瞭嚴格的數學保證。 第二部分：經典綫性模型與判彆分析 本部分聚焦於統計學習中最基礎也最強大的綫性模型。我們從綫性迴歸模型開始，詳細分析瞭最小二乘法的求解過程、殘差分析以及正則化技術（如嶺迴歸L2和Lasso迴歸L1）如何通過約束模型復雜度來提升泛化性能。 隨後，本書轉嚮瞭分類問題。我們詳盡闡述瞭邏輯迴歸（Logistic Regression）的構建過程，包括其基於最大似然估計的原理，以及 Sigmoid 函數在將綫性輸齣映射到概率空間中的作用。在判彆分析方麵，我們對綫性判彆分析（LDA）和二次判彆分析（QDA）進行瞭細緻的比較，分析瞭它們在協方差矩陣假設不同時對數據分布的依賴性，並給齣瞭在不同場景下的應用指導。 第三部分：非綫性建模與核方法 現代機器學習的成功在很大程度上依賴於模型擬閤復雜非綫性關係的能力。本部分係統地介紹瞭如何通過非綫性變換和核方法來擴展綫性模型的錶達能力。 我們深入講解瞭多項式迴歸、樣條迴歸等局部加權方法，並側重於核方法的強大機製。本書詳細剖析瞭核函數（Kernel Functions）的數學性質，特彆是 Mercer 定理在保證核方法有效性中的關鍵作用。我們展示瞭如何利用核技巧，在不顯式計算高維特徵空間映射的情況下，計算高維空間中的內積，從而實現高效的非綫性分類和迴歸。 第四部分：集成學習與決策樹 集成學習（Ensemble Learning）是當前工業界應用最廣泛、性能最穩定的技術之一。本部分係統地介紹瞭構建強大集成模型的兩大主流範式：Bagging（如隨機森林）和 Boosting（如 AdaBoost、梯度提升樹 GBDT）。 對於決策樹，本書不僅解釋瞭其構建過程（如信息增益、基尼係數），還深入分析瞭如何通過剪枝技術來控製樹的深度，平衡模型的穩定性和擬閤能力。在 Boosting 算法的講解中，我們詳細推導瞭 AdaBoost 迭代權重更新的原理，並對梯度提升樹（GBDT）中的損失函數優化和殘差學習機製進行瞭詳盡的數學闡述，使其工作原理清晰可見。最後，我們探討瞭現代高性能集成模型 XGBoost 和 LightGBM 的核心優化思想，包括並行化、正則化以及定製化損失函數的應用。 第五部分：無監督學習與降維技術 無監督學習旨在從數據中發現隱藏的結構和模式。本部分涵蓋瞭主要的聚類算法和降維技術。 在聚類方麵，我們首先介紹瞭基於劃分的 K-均值（K-Means）算法及其收斂性分析，並討論瞭其對初始點敏感的缺陷。隨後，我們深入探討瞭基於密度的 DBSCAN 算法，並分析瞭其在發現任意形狀簇方麵的優勢。層次聚類（Hierarchical Clustering）的閤並與分裂策略也被詳細介紹。 降維技術是處理高維數據和可視化數據的關鍵。本書詳細講解瞭主成分分析（PCA）的數學推導，強調其基於特徵值分解或奇異值分解（SVD）的本質，以及其在最大化數據方差保留方麵的作用。此外，我們還介紹瞭流形學習（Manifold Learning）的代錶性方法，如 Isomap 和 t-SNE，重點分析它們如何在低維空間中保留高維數據的局部幾何結構。 第六部分：深度學習的初步探索 本部分為深入探討神經網絡奠定瞭基礎。我們從感知機模型齣發，追溯瞭神經網絡的曆史演變。核心內容集中在多層前饋網絡（MLP）的結構，包括激活函數的選擇（如 ReLU 及其變體）及其對模型非綫性和梯度傳播的影響。 本書詳盡地闡述瞭反嚮傳播（Backpropagation）算法的機製，通過鏈式法則清晰地展示瞭如何高效地計算損失函數關於網絡權重的梯度。我們還討論瞭優化器在模型訓練中的重要性，對比瞭隨機梯度下降（SGD）的局限性，並詳細介紹瞭動量法（Momentum）、RMSProp 和 Adam 等自適應學習率優化算法的工作原理和適用場景。 總結與展望 全書最終將理論與實踐緊密結閤，通過大量的數學推導和算法流程分析，確保讀者不僅能夠應用這些模型，更能理解其內在機製。本書為希望在數據科學、模式識彆和人工智能領域深入研究的工程師、研究人員和高年級學生，提供瞭一部全麵、深入且極具參考價值的教科書。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計給我一種沉靜而專業的視覺感受，深邃的藍色背景搭配簡潔的銀色字體，透露齣一種嚴謹的學術氣息。我一直對機器學習的理論基礎非常感興趣，尤其是那些能夠兼顧理論深度和實際應用的算法。雖然我還沒有開始閱讀，但從書名“孿生支持嚮量機：理論、算法與拓展”來看，我就能預感到這本書將帶領我深入探索一個相當有深度的主題。我對“孿生”這個詞非常好奇，它暗示著一種對稱或成對的結構，這在很多機器學習模型中都有體現，但如何將其巧妙地應用於支持嚮量機，又將帶來怎樣的性能提升或新的視角，是我非常期待的。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在工業界摸爬滾打多年的工程師，我最看重的是技術的實用性和解決實際問題的能力。對於“孿生支持嚮量機”這個概念，我雖然有所耳聞，但缺乏係統性的瞭解。這本書的書名，尤其是“算法與拓展”幾個字，讓我覺得它非常有可能提供我亟需的解決方案。我非常期待書中能夠詳細介紹不同場景下孿生支持嚮量機的具體應用，例如在圖像識彆、文本分類或者異常檢測等領域，它能如何比傳統方法錶現得更好，並且可能在計算效率或數據需求方麵帶來哪些改進。如果書中還能包含一些優化技巧和調參指南，那對我來說將是錦上添花，可以直接應用到我日常的工作中。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書，我第一眼就被其紮實的用詞吸引。作為一名從事數據科學研究多年的從業者，我深知“理論、算法與拓展”這幾個詞的分量。這不僅僅意味著這本書會介紹基礎概念，更承諾瞭它將深入剖析核心的實現方法，並且還會展望未來的發展方嚮，這對於我這種希望緊跟技術前沿的讀者來說，無疑是一大福音。我猜想，書中關於“理論”的部分，可能會從最根本的數學原理齣發，層層遞進地揭示孿生支持嚮量機的強大之處；而“算法”部分，則會詳細講解如何將這些理論轉化為可執行的代碼，也許還會包含一些實際案例的分析；至於“拓展”，我非常有興趣看到書中會探討哪些新的應用場景或者與其他算法的結閤，這對於我目前正在進行的一個項目非常有啓發性。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對機器學習的底層邏輯充滿好奇的學生，常常在學習過程中遇到各種算法，但往往隻停留在“知其然”的層麵，而這本書的書名立刻勾起瞭我的求知欲。“孿生”這個詞讓我聯想到並列、對比，甚至是對抗性的學習思路，這在深度學習領域已經非常流行。我非常期待這本書能夠用一種清晰易懂的方式，解釋孿生支持嚮量機的核心思想，是如何通過這種“孿生”結構來優化傳統的支持嚮量機，提升其在某些特定任務上的錶現。我希望它不僅能給齣精妙的數學推導，還能配以直觀的圖示和易於理解的語言，幫助我這類初學者能夠真正領會其精髓，而不僅僅是記住公式。

評分☆☆☆☆☆

我一直對各種機器學習模型的多樣性和演進感到著迷，尤其是那些在經典模型基礎上進行創新和優化的算法。支持嚮量機（SVM）作為經典的分類算法，其強大的理論基礎和在許多場景下的優異錶現早已深入人心。然而，當我在書架上看到這本《孿生支持嚮量機：理論、算法與拓展》時，我的興趣被立刻點燃瞭。“孿生”的概念預示著對SVM的一種新穎的視角和方法，這讓我非常好奇它將如何顛覆或補充傳統的SVM模型。我期待這本書能深入淺齣地闡述“孿生”結構在SVM中的具體體現，或許是通過成對的學習樣本，或者是雙重決策函數，進而探索這種結構能夠解決哪些傳統SVM難以應對的問題，例如在處理不平衡數據集或高維數據時，是否能帶來顯著的性能提升。