稀疏学习、分类与识别 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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焦李成 等 著

图书标签:

• 稀疏学习
• 模式识别
• 机器学习
• 分类算法
• 特征选择
• 数据挖掘
• 信号处理
• 图像处理
• 统计学习
• 人工智能

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030523471

版次：01

商品编码：12065079

包装：精装

开本：32开

出版时间：2017-04-01

页数：324

正文语种：中文

内容简介

本书对近年来稀疏学习、分类与识别领域常见的理论及技术进行了较为全面的阐述和总结，并结合作者多年的研究成果，对相关理论及技术在应用领域的实践情况进行了展示和报告。全书从认稀疏学习、分类与识别三个方面展开，主要内容包含如下方面：机器学习理论基础；快速密度加权低秩近似谱聚类；双图正则非负矩阵分解；学习鲁棒低秩矩阵分解；学习谱表示应用于半监督聚类；用低秩矩阵填充学习数据表示；结合约束与低秩核学习的半监督学习；基于子空间类标传播和正则判别分析的单标记图像人脸识别；基于双线性回归的单标记图像人脸识别；基于旋转扩展和稀疏表示的鲁棒遥感图像目标识别；压缩感知理论基础；基于分块策略和过完备字典的非凸压缩感知框架；基于协同优化的稀疏重构；几何结构指导的协同压缩感知；基于过完备字典的方向结构估计模型及重构方法；基于多特征核稀疏表示学习的高光谱图像分类；基于类级稀疏表示学习的高光谱图像空谱联合分类等方法。

目录

前言

第1章 引言
1.1 机器学习理论
1.1.1 维数约简
1.1.2 稀疏与低秩
1.1.3 半监督学习
1.2 压缩感知理论
1.2.1 压缩感知的研究意义
1.2.2 压缩感知的理论框架
1.2.3 压缩感知的重构算法介绍
1.3 高光谱遥感技术
1.3.1 遥感技术
1.3.2 高光谱遥感技术发展现状
1.3.3 高光谱遥感技术的应用
参考文献

第2章 机器学习理论基础
2.1 维数约简的研究进展
2.1.1 子空间分割
2.1.2 稀疏表示
2.1.3 矩阵恢复与填充
2.1.4 非线性降维
2.2 半监督学习与核学习的研究进展
2.2.1 半监督学习
2.2.2 非参数核学习
参考文献

第3章 快速密度加权低秩近似谱聚类
3.1 引言
3.2 背景与相关工作
3.2.1 谱聚类算法
3.2.2 近邻传播算法
3.2.3 Nystrom方法
3.3 全局距离测度与采样算法
3.3.1 全局距离
3.3.2 快速采样算法
3.4 快速两阶段谱聚类框架
3.4.1 采样阶段
3.4.2 正交化的密度加权近似谱聚类阶段
3.5 算法分析
3.5.1 采样算法比较
3.5.2 有效性分析
3.5.3 快速近邻搜索
3.5.4 复杂度分析
3.6 实验结果
3.6.1 双螺旋线数据
3.6.2 实际数据
3.6.3 评价指标
3.6.4 比较算法
3.6.5 聚类结果
3.6.6 参数稳定性分析
3.6.7 谱嵌入
参考文献
附录

第4章 双图正则非负矩阵分解
4.1 引言
4.2 相关工作
4.2.1 非负矩阵分解
4.2.2 图正则非负矩阵分解
4.2.3 双正则联合聚类
4.3 双图正则非负矩阵分解方法
4.3.1 数据图与特征图
4.3.2 DNMF模型
4.3.3 迭代更新规则
4.3.4 收敛性分析
4.4 双图正则非负矩阵三分解
4.4.1 DNMTF模型
4.4.2 迭代规则
4.4.3 收敛性分析
4.4.4 复杂度分析
4.5 实验
4.5.1 比较算法
4.5.2 UCI数据
4.5.3 图像数据
4.5.4 稳定性分析
4.5.5 雷达高分辨距离像数据
参考文献
附录A（定理4.1 的证明）
附录B（定理4.2 的证明）

第5章 学习鲁棒低秩矩阵分解
5.1 引言
5.2 相关工作及研究进展
5.3 鲁棒低秩矩阵分解框架
5.3.1 单子空间模型
5.3.2 多子空间模型
5.4 基于交替方向法的迭代算法
5.4.1 引入辅助变量
5.4.2 迭代求解算法
5.4.3 求解单子空间模型
5.4.4 拓展应用于矩阵填充
5.4.5 复杂度分析
5.5 实验
5.5.1 人工数据聚类
5，5.2 人脸聚类
5.5.3 背景建模
5.5.4 图像修复
参考文献

第6章 学习谱表示应用于半监督聚类
6.1 引言
6.2 图的创建与谱表示
6.2.1 对称偏好图
6.2.2 图拉普拉斯谱嵌入
6.3 问题模型与求解
6.3.1 目标函数
6.3.2 问题求解
6.4 算法
6.4.1 半监督聚类
6.4.2 直推式分类
6.4.3 复杂度分析
6.5 实验
6.5.1 比较算法与参数设置
6.5.2 人工数据集
6.5.3 向量型数据
6.5.4 图结构数据
6.5.5 半监督聚类应用
6.5.6 直推式分类应用
参考文献

第7章 应用低秩矩阵填充学习数据表示
7.1 引言
7.2 学习谱表示框架
7.2.1 核矩阵填充
7.2.2 提升矩阵学习模型
7.3 特征值迭代阈值算法
7.3.1 改进的不动点算法
7.3.2 加速策略
7.3.3 半监督聚类
7.3.4 推广到分类问题
7.3.5 复杂度分析
7.4 收敛性分析
7.5 实验
7.5.1 学习谱表示
7.5.2 比较算法与参数设置
7.5.3 向量型数据
7.5.4 图结构数据
7.5.5 分类应用
参考文献
附录A（定理7.2 的证明）
附录B（定理7.3 的证明）
附录C（定理7.4 的证明）
附录D（定理7.6 的证明）

第8章 结合约束与低秩核学习的半监督学习
8.1 引言
8.2 符号与相关工作
8.3 复合信息半监督学习框架
8.3.1 基本框架
8.3.2 核范数正则模型
8.4 半监督学习算法
8.4.1 改进的不动点迭代算法
8.4.2 连续性策略和BB步长技术
8.4.3 标签传播
8.5 算法分析
8.5.1 收敛性分析
8.5.2 合法核
8.5.3 复杂度分析
8.5.4 归纳分类
8.6 实验
8.6.1 比较算法与参数设置
8.6.2 交叉螺旋线数据
8.6.3 实际数据
8.6.4 直推式分类
8.6.5 归纳分类
参考文献

……
第9章 基于子空间类标传播和正则判别分析的单标记图像人脸识别
第10章 基于双线性回归的单标记图像人脸识别
第11章 基于旋转扩展和稀疏表示的鲁棒遥感图像目标识别
第12章 压缩感知理论基础
第13章 基于分块策略和过完备字典的非凸压缩感知框
第14章 基于协同优化的稀疏重构
第15章 基于过完备字典的方向结构估计模型及重构方法
第16章 基于光谱信息散度与稀疏表示的高光谱图像分类
第17章 基于多特征核稀疏表示学习的高光谱图像分类

好的，这是一份关于《稀疏学习、分类与识别》的图书简介，旨在全面、深入地介绍其他主题，避免提及原书内容。 --- 图书简介：《跨文化交际中的语用失误分析与文化适应策略》 内容概要 本书聚焦于全球化背景下日益凸显的跨文化交际挑战，旨在为研究者、实践者以及有志于提升跨文化沟通能力的学习者提供一套系统、深刻的理论框架与实用的分析工具。全书以语用学为核心，深入探讨了不同文化背景下的语言使用者在实际交际中所遭遇的误解、冲突以及由此产生的语用失误。 本书摈弃了传统文化对比的表面化倾向，转而采用情境化的视角，剖析了“得体性”（Appropriateness）在跨文化语境中的复杂内涵。我们考察了语言使用者的意图、听话者的解读、社会文化语境对言语行为的制约，以及文化价值观差异如何潜移默化地影响着交际策略的选择与执行。 核心章节与主题 第一部分：跨文化语用学的理论基石 本部分奠定了全书的理论基础。我们首先回顾了经典语用学理论，如奥斯汀的言语行为理论、塞尔的语用预设，并将其置于多维度的文化场域中进行审视。重点讨论了“文化语用模式”的概念，阐释了不同文化群体如何形成其独特的“语用图谱”。此外，还引入了“文化距离”与“语用敏感度”的测量框架，以期量化文化差异对交际流畅度的影响。我们探讨了高语境文化与低语境文化在信息传递效率和模糊性容忍度上的本质区别，并以此为基础构建了跨文化语用失误的分类体系。 第二部分：语用失误的类型学与深度剖析 本部分是本书的实践核心，详细分类和剖析了跨文化交际中最常见的语用失误类型。 1. 礼貌策略的失调（Politeness Strategy Misalignment）： 研究了不同文化对“面子”（Face）的理解差异。例如，在某些集体主义文化中，直接的拒绝可能被视为破坏和谐，而在另一些文化中，过度迂回的表达则可能被解读为不真诚。本书提供了大量案例分析，揭示了请求、拒绝、批评等关键言语行为在不同文化间的“语用张力”。 2. 交际规范的冲突（Norm Violation in Interaction Rituals）： 涵盖了时间观念（单时制与多时制）、会话的起止模式、沉默的解读、以及非语言线索（如眼神接触和身体距离）的文化变异。我们特别关注了“轮次管理”在多方参与的跨文化会议中的复杂性。 3. 语篇衔接与连贯性的障碍（Cohesion and Coherence Failures）： 分析了叙事结构、论证逻辑的文化偏好。例如，线性叙事模式与循环或发散式叙事模式在构建清晰连贯信息流上的差异，如何导致信息接收方的困惑。 第三部分：文化适应与语用干预策略 认识失误是第一步，本书的价值更在于提供可操作的适应性策略。本部分侧重于“如何做”： 1. 语用补偿技巧（Pragmatic Compensation Techniques）： 介绍了学习者和交流者在预期到文化差异时，可以主动采取的“风险规避”策略，如使用元交际（Metacommunication）来澄清意图，运用“缓冲语”（Hedges）和“增强语”（Boosters）进行语用调整。 2. 文化意识的培养与内化： 探讨了基于情境的文化敏感性训练（Context-Specific Cultural Sensitivity Training）的有效性。强调培养“交际的灵活性”（Communicative Flexibility）而非僵化的规则记忆。这包括发展对“文化冲击”和“语用焦虑”的自我调节能力。 3. 技术辅助下的语用学习： 考察了虚拟现实（VR）模拟、人工智能驱动的语境反馈系统在提升学习者语用准确性方面的潜力与局限。我们提出了一种“深度语境嵌入式学习模型”，旨在模拟真实交际环境中的文化偶然性与突变性。 创新与贡献 本书的显著特点在于其跨学科的整合性，它不仅汲取了社会语言学、人类学和认知心理学的最新成果，更强调语用失误分析的过程性而非仅仅关注结果的产出性。我们通过对大量真实世界交际录音和访谈数据的质性分析，构建了一套兼具理论深度与实证支撑的跨文化语用失误诊断工具箱。 对于致力于跨国商业、国际教育、外交事务以及跨文化研究的专业人士而言，本书是理解和克服“文化无形障碍”的必备参考书。它不仅教会读者识别错误，更指引读者如何建立基于相互理解和灵活适应的有效跨文化桥梁。 --- 字数统计：约 1550 字

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书的那一刻，我就被它厚重的纸质和精美的排版所吸引。书页摸起来有种温润的质感，油墨的香味也恰到好处。这本书的书名——“稀疏学习、分类与识别”——直接点出了它所涵盖的核心领域，这对于我这样一位希望系统性地学习相关知识的读者来说，无疑是一份宝贵的礼物。我一直对数据中的“隐藏信息”非常着迷，尤其是在信息爆炸的时代，如何从海量数据中提炼出有价值的洞察，是一个极具挑战性的问题。稀疏学习，在我看来，就是解决这一问题的关键钥匙之一。我期待这本书能从理论基础出发，循序渐进地介绍稀疏学习的各种方法和模型，比如L1正则化、LASSO、以及其他更先进的稀疏编码技术。同时，我也对它如何将这些理论应用于实际的分类和识别任务非常好奇。例如，在生物信息学领域，如何利用稀疏性来识别基因表达模式？在金融风控中，又如何通过稀疏模型来检测欺诈行为？我希望书中不仅能提供理论框架，还能辅以大量的图表和数学公式，帮助我更清晰地理解其中的原理。如果能有相关的算法实现和性能分析，那就更完美了，这能帮助我更好地将所学知识应用到我的研究项目中。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题，简洁而有力，直接点出了其核心主题：“稀疏学习、分类与识别”。作为一名在数据科学领域摸爬滚打多年的从业者，我深知在现实世界中，很多数据都呈现出高度的稀疏性，例如文本数据、社交网络、以及高维度的传感器数据。如何有效地利用这种稀疏性来构建更鲁棒、更具解释性的模型，一直是我的研究重点。我非常期待这本书能够深入探讨稀疏学习的理论基础，例如稀疏表示学习、稀疏优化等，并且能够提供不同稀疏学习算法的比较和分析。同时，我也对书中将稀疏学习应用于分类和识别任务的实践部分充满期待。我希望书中能够涵盖一些前沿的研究成果和应用案例，例如在自然语言处理中的文本分类、在图像识别中的物体检测、以及在推荐系统中的用户行为预测等。我更关注的是，书中能否提供一些关于如何评估稀疏模型的性能，以及如何根据具体任务选择合适的稀疏学习方法的指导。如果书中还能包含一些关于稀疏模型可解释性的讨论，那将是锦上添花，能够帮助我更好地理解模型的工作机制，并进一步提升模型的可靠性。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计非常有吸引力，采用了深邃的蓝色背景，上面点缀着一些抽象的几何图形，仿佛星辰大海般浩瀚。封面上“稀疏学习、分类与识别”这几个字用一种银灰色的、略带金属质感的字体印刷，显得既专业又不失艺术感。我一直对人工智能领域，尤其是机器学习的部分非常感兴趣，而“稀疏学习”这个概念听起来就充满探索的魅力。我常常想象，在处理海量数据时，如何才能高效地捕捉到那些最本质、最关键的信息，而不是被噪音所淹没。这本书的名字正好触及了我内心深处对这种“化繁为简”技术的求知欲。我希望它能深入浅出地介绍稀疏表示、稀疏模型是如何构建的，以及它们在实际的分类和识别任务中扮演的角色。例如，在图像识别领域，如何利用稀疏性来更准确地捕捉物体的关键特征？在自然语言处理中，文本的稀疏表示又意味着什么？我更期待书中能包含一些实际的应用案例，比如在医学影像分析、人脸识别、或者推荐系统中，稀疏学习是如何发挥其独特优势，解决实际问题的。如果能有相关的算法介绍，甚至是一些伪代码的展示，那就再好不过了。我希望这本书能够为我打开一扇通往更深层次机器学习理解的大门，让我能够更好地把握当前人工智能技术的前沿动态。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名，犹如一把钥匙，开启了我对数据背后深层奥秘的探索之旅。“稀疏学习、分类与识别”——这几个词语对我来说，充满了无限的吸引力。我一直认为，数据中的“少即是多”是一种智慧，而稀疏学习正是这种智慧的体现。我希望这本书能够为我揭示隐藏在海量数据背后的简洁本质。我期待书中能详细介绍各种稀疏学习算法的原理和优缺点，例如L0范数、L1范数、以及它们在实际应用中的表现。同时，我也对书中关于如何将稀疏学习应用于分类和识别任务的探讨非常感兴趣。例如，在生物医学领域，如何利用稀疏模型来分析基因表达数据，从而识别出与疾病相关的基因？在金融领域，又如何通过稀疏性来构建更有效的信用评分模型？我希望书中能够提供一些深入的理论分析，辅以生动形象的图示和实例，帮助我理解这些复杂的技术。我也希望这本书能够教会我如何根据不同的应用场景，灵活地选择和设计稀疏学习模型，从而提升分类和识别的性能，并进一步挖掘数据的潜在价值。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字，乍一听，或许会让一些人觉得有些晦涩难懂，但对我来说，却如同黑暗中的一道曙光。“稀疏学习、分类与识别”，这几个词组合在一起，精确地勾勒出了一个我一直渴望深入探索的领域。我是一名对机器学习充满热情的初学者，在学习过程中，我常常被海量数据所困扰，如何从繁杂的数据中找到规律，如何构建简洁而高效的模型，是我一直在思考的问题。我希望这本书能够像一位经验丰富的向导，带领我走进稀疏学习的世界。我期待它能解释清楚“稀疏”到底意味着什么，为什么它能在机器学习中扮演如此重要的角色。更重要的是，我希望它能详细介绍稀疏学习在分类和识别任务中的具体应用。比如，在计算机视觉中，稀疏表示是如何帮助模型更好地识别出图像中的物体？在语音识别中，又如何通过稀疏性来提高识别的准确率？我尤其希望书中能提供一些实用的代码示例，能够让我亲手去实践，去感受稀疏学习带来的力量。我期待这本书不仅能增长我的理论知识，更能提升我的实践能力，让我能够真正地运用这些技术去解决实际问题。

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内容很新，作为一本参考书不错！！！！！

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非常好的一本专业参考书！内容也比较新！学习中！

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质量不错，送货员态度很好

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想买这本书很久了 好好学习一下！

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还不错

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工具书，挺不错，就是有点贵～如果这类书有更大优惠就好了。

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还不错

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