稀疏學習、分類與識彆 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

焦李成 等 著

圖書標籤:

• 稀疏學習
• 模式識彆
• 機器學習
• 分類算法
• 特徵選擇
• 數據挖掘
• 信號處理
• 圖像處理
• 統計學習
• 人工智能

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030523471

版次：01

商品編碼：12065079

包裝：精裝

開本：32開

齣版時間：2017-04-01

頁數：324

正文語種：中文

內容簡介

本書對近年來稀疏學習、分類與識彆領域常見的理論及技術進行瞭較為全麵的闡述和總結，並結閤作者多年的研究成果，對相關理論及技術在應用領域的實踐情況進行瞭展示和報告。全書從認稀疏學習、分類與識彆三個方麵展開，主要內容包含如下方麵：機器學習理論基礎；快速密度加權低秩近似譜聚類；雙圖正則非負矩陣分解；學習魯棒低秩矩陣分解；學習譜錶示應用於半監督聚類；用低秩矩陣填充學習數據錶示；結閤約束與低秩核學習的半監督學習；基於子空間類標傳播和正則判彆分析的單標記圖像人臉識彆；基於雙綫性迴歸的單標記圖像人臉識彆；基於鏇轉擴展和稀疏錶示的魯棒遙感圖像目標識彆；壓縮感知理論基礎；基於分塊策略和過完備字典的非凸壓縮感知框架；基於協同優化的稀疏重構；幾何結構指導的協同壓縮感知；基於過完備字典的方嚮結構估計模型及重構方法；基於多特徵核稀疏錶示學習的高光譜圖像分類；基於類級稀疏錶示學習的高光譜圖像空譜聯閤分類等方法。

目錄

前言

第1章 引言
1.1 機器學習理論
1.1.1 維數約簡
1.1.2 稀疏與低秩
1.1.3 半監督學習
1.2 壓縮感知理論
1.2.1 壓縮感知的研究意義
1.2.2 壓縮感知的理論框架
1.2.3 壓縮感知的重構算法介紹
1.3 高光譜遙感技術
1.3.1 遙感技術
1.3.2 高光譜遙感技術發展現狀
1.3.3 高光譜遙感技術的應用
參考文獻

第2章 機器學習理論基礎
2.1 維數約簡的研究進展
2.1.1 子空間分割
2.1.2 稀疏錶示
2.1.3 矩陣恢復與填充
2.1.4 非綫性降維
2.2 半監督學習與核學習的研究進展
2.2.1 半監督學習
2.2.2 非參數核學習
參考文獻

第3章 快速密度加權低秩近似譜聚類
3.1 引言
3.2 背景與相關工作
3.2.1 譜聚類算法
3.2.2 近鄰傳播算法
3.2.3 Nystrom方法
3.3 全局距離測度與采樣算法
3.3.1 全局距離
3.3.2 快速采樣算法
3.4 快速兩階段譜聚類框架
3.4.1 采樣階段
3.4.2 正交化的密度加權近似譜聚類階段
3.5 算法分析
3.5.1 采樣算法比較
3.5.2 有效性分析
3.5.3 快速近鄰搜索
3.5.4 復雜度分析
3.6 實驗結果
3.6.1 雙螺鏇綫數據
3.6.2 實際數據
3.6.3 評價指標
3.6.4 比較算法
3.6.5 聚類結果
3.6.6 參數穩定性分析
3.6.7 譜嵌入
參考文獻
附錄

第4章 雙圖正則非負矩陣分解
4.1 引言
4.2 相關工作
4.2.1 非負矩陣分解
4.2.2 圖正則非負矩陣分解
4.2.3 雙正則聯閤聚類
4.3 雙圖正則非負矩陣分解方法
4.3.1 數據圖與特徵圖
4.3.2 DNMF模型
4.3.3 迭代更新規則
4.3.4 收斂性分析
4.4 雙圖正則非負矩陣三分解
4.4.1 DNMTF模型
4.4.2 迭代規則
4.4.3 收斂性分析
4.4.4 復雜度分析
4.5 實驗
4.5.1 比較算法
4.5.2 UCI數據
4.5.3 圖像數據
4.5.4 穩定性分析
4.5.5 雷達高分辨距離像數據
參考文獻
附錄A（定理4.1 的證明）
附錄B（定理4.2 的證明）

第5章 學習魯棒低秩矩陣分解
5.1 引言
5.2 相關工作及研究進展
5.3 魯棒低秩矩陣分解框架
5.3.1 單子空間模型
5.3.2 多子空間模型
5.4 基於交替方嚮法的迭代算法
5.4.1 引入輔助變量
5.4.2 迭代求解算法
5.4.3 求解單子空間模型
5.4.4 拓展應用於矩陣填充
5.4.5 復雜度分析
5.5 實驗
5.5.1 人工數據聚類
5，5.2 人臉聚類
5.5.3 背景建模
5.5.4 圖像修復
參考文獻

第6章 學習譜錶示應用於半監督聚類
6.1 引言
6.2 圖的創建與譜錶示
6.2.1 對稱偏好圖
6.2.2 圖拉普拉斯譜嵌入
6.3 問題模型與求解
6.3.1 目標函數
6.3.2 問題求解
6.4 算法
6.4.1 半監督聚類
6.4.2 直推式分類
6.4.3 復雜度分析
6.5 實驗
6.5.1 比較算法與參數設置
6.5.2 人工數據集
6.5.3 嚮量型數據
6.5.4 圖結構數據
6.5.5 半監督聚類應用
6.5.6 直推式分類應用
參考文獻

第7章 應用低秩矩陣填充學習數據錶示
7.1 引言
7.2 學習譜錶示框架
7.2.1 核矩陣填充
7.2.2 提升矩陣學習模型
7.3 特徵值迭代閾值算法
7.3.1 改進的不動點算法
7.3.2 加速策略
7.3.3 半監督聚類
7.3.4 推廣到分類問題
7.3.5 復雜度分析
7.4 收斂性分析
7.5 實驗
7.5.1 學習譜錶示
7.5.2 比較算法與參數設置
7.5.3 嚮量型數據
7.5.4 圖結構數據
7.5.5 分類應用
參考文獻
附錄A（定理7.2 的證明）
附錄B（定理7.3 的證明）
附錄C（定理7.4 的證明）
附錄D（定理7.6 的證明）

第8章 結閤約束與低秩核學習的半監督學習
8.1 引言
8.2 符號與相關工作
8.3 復閤信息半監督學習框架
8.3.1 基本框架
8.3.2 核範數正則模型
8.4 半監督學習算法
8.4.1 改進的不動點迭代算法
8.4.2 連續性策略和BB步長技術
8.4.3 標簽傳播
8.5 算法分析
8.5.1 收斂性分析
8.5.2 閤法核
8.5.3 復雜度分析
8.5.4 歸納分類
8.6 實驗
8.6.1 比較算法與參數設置
8.6.2 交叉螺鏇綫數據
8.6.3 實際數據
8.6.4 直推式分類
8.6.5 歸納分類
參考文獻

……
第9章 基於子空間類標傳播和正則判彆分析的單標記圖像人臉識彆
第10章 基於雙綫性迴歸的單標記圖像人臉識彆
第11章 基於鏇轉擴展和稀疏錶示的魯棒遙感圖像目標識彆
第12章 壓縮感知理論基礎
第13章 基於分塊策略和過完備字典的非凸壓縮感知框
第14章 基於協同優化的稀疏重構
第15章 基於過完備字典的方嚮結構估計模型及重構方法
第16章 基於光譜信息散度與稀疏錶示的高光譜圖像分類
第17章 基於多特徵核稀疏錶示學習的高光譜圖像分類

好的，這是一份關於《稀疏學習、分類與識彆》的圖書簡介，旨在全麵、深入地介紹其他主題，避免提及原書內容。 --- 圖書簡介：《跨文化交際中的語用失誤分析與文化適應策略》 內容概要 本書聚焦於全球化背景下日益凸顯的跨文化交際挑戰，旨在為研究者、實踐者以及有誌於提升跨文化溝通能力的學習者提供一套係統、深刻的理論框架與實用的分析工具。全書以語用學為核心，深入探討瞭不同文化背景下的語言使用者在實際交際中所遭遇的誤解、衝突以及由此産生的語用失誤。 本書擯棄瞭傳統文化對比的錶麵化傾嚮，轉而采用情境化的視角，剖析瞭“得體性”（Appropriateness）在跨文化語境中的復雜內涵。我們考察瞭語言使用者的意圖、聽話者的解讀、社會文化語境對言語行為的製約，以及文化價值觀差異如何潛移默化地影響著交際策略的選擇與執行。 核心章節與主題 第一部分：跨文化語用學的理論基石 本部分奠定瞭全書的理論基礎。我們首先迴顧瞭經典語用學理論，如奧斯汀的言語行為理論、塞爾的語用預設，並將其置於多維度的文化場域中進行審視。重點討論瞭“文化語用模式”的概念，闡釋瞭不同文化群體如何形成其獨特的“語用圖譜”。此外，還引入瞭“文化距離”與“語用敏感度”的測量框架，以期量化文化差異對交際流暢度的影響。我們探討瞭高語境文化與低語境文化在信息傳遞效率和模糊性容忍度上的本質區彆，並以此為基礎構建瞭跨文化語用失誤的分類體係。 第二部分：語用失誤的類型學與深度剖析 本部分是本書的實踐核心，詳細分類和剖析瞭跨文化交際中最常見的語用失誤類型。 1. 禮貌策略的失調（Politeness Strategy Misalignment）： 研究瞭不同文化對“麵子”（Face）的理解差異。例如，在某些集體主義文化中，直接的拒絕可能被視為破壞和諧，而在另一些文化中，過度迂迴的錶達則可能被解讀為不真誠。本書提供瞭大量案例分析，揭示瞭請求、拒絕、批評等關鍵言語行為在不同文化間的“語用張力”。 2. 交際規範的衝突（Norm Violation in Interaction Rituals）： 涵蓋瞭時間觀念（單時製與多時製）、會話的起止模式、沉默的解讀、以及非語言綫索（如眼神接觸和身體距離）的文化變異。我們特彆關注瞭“輪次管理”在多方參與的跨文化會議中的復雜性。 3. 語篇銜接與連貫性的障礙（Cohesion and Coherence Failures）： 分析瞭敘事結構、論證邏輯的文化偏好。例如，綫性敘事模式與循環或發散式敘事模式在構建清晰連貫信息流上的差異，如何導緻信息接收方的睏惑。 第三部分：文化適應與語用乾預策略 認識失誤是第一步，本書的價值更在於提供可操作的適應性策略。本部分側重於“如何做”： 1. 語用補償技巧（Pragmatic Compensation Techniques）： 介紹瞭學習者和交流者在預期到文化差異時，可以主動采取的“風險規避”策略，如使用元交際（Metacommunication）來澄清意圖，運用“緩衝語”（Hedges）和“增強語”（Boosters）進行語用調整。 2. 文化意識的培養與內化： 探討瞭基於情境的文化敏感性訓練（Context-Specific Cultural Sensitivity Training）的有效性。強調培養“交際的靈活性”（Communicative Flexibility）而非僵化的規則記憶。這包括發展對“文化衝擊”和“語用焦慮”的自我調節能力。 3. 技術輔助下的語用學習： 考察瞭虛擬現實（VR）模擬、人工智能驅動的語境反饋係統在提升學習者語用準確性方麵的潛力與局限。我們提齣瞭一種“深度語境嵌入式學習模型”，旨在模擬真實交際環境中的文化偶然性與突變性。 創新與貢獻 本書的顯著特點在於其跨學科的整閤性，它不僅汲取瞭社會語言學、人類學和認知心理學的最新成果，更強調語用失誤分析的過程性而非僅僅關注結果的産齣性。我們通過對大量真實世界交際錄音和訪談數據的質性分析，構建瞭一套兼具理論深度與實證支撐的跨文化語用失誤診斷工具箱。 對於緻力於跨國商業、國際教育、外交事務以及跨文化研究的專業人士而言，本書是理解和剋服“文化無形障礙”的必備參考書。它不僅教會讀者識彆錯誤，更指引讀者如何建立基於相互理解和靈活適應的有效跨文化橋梁。 --- 字數統計：約 1550 字

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字，乍一聽，或許會讓一些人覺得有些晦澀難懂，但對我來說，卻如同黑暗中的一道曙光。“稀疏學習、分類與識彆”，這幾個詞組閤在一起，精確地勾勒齣瞭一個我一直渴望深入探索的領域。我是一名對機器學習充滿熱情的初學者，在學習過程中，我常常被海量數據所睏擾，如何從繁雜的數據中找到規律，如何構建簡潔而高效的模型，是我一直在思考的問題。我希望這本書能夠像一位經驗豐富的嚮導，帶領我走進稀疏學習的世界。我期待它能解釋清楚“稀疏”到底意味著什麼，為什麼它能在機器學習中扮演如此重要的角色。更重要的是，我希望它能詳細介紹稀疏學習在分類和識彆任務中的具體應用。比如，在計算機視覺中，稀疏錶示是如何幫助模型更好地識彆齣圖像中的物體？在語音識彆中，又如何通過稀疏性來提高識彆的準確率？我尤其希望書中能提供一些實用的代碼示例，能夠讓我親手去實踐，去感受稀疏學習帶來的力量。我期待這本書不僅能增長我的理論知識，更能提升我的實踐能力，讓我能夠真正地運用這些技術去解決實際問題。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名，猶如一把鑰匙，開啓瞭我對數據背後深層奧秘的探索之旅。“稀疏學習、分類與識彆”——這幾個詞語對我來說，充滿瞭無限的吸引力。我一直認為，數據中的“少即是多”是一種智慧，而稀疏學習正是這種智慧的體現。我希望這本書能夠為我揭示隱藏在海量數據背後的簡潔本質。我期待書中能詳細介紹各種稀疏學習算法的原理和優缺點，例如L0範數、L1範數、以及它們在實際應用中的錶現。同時，我也對書中關於如何將稀疏學習應用於分類和識彆任務的探討非常感興趣。例如，在生物醫學領域，如何利用稀疏模型來分析基因錶達數據，從而識彆齣與疾病相關的基因？在金融領域，又如何通過稀疏性來構建更有效的信用評分模型？我希望書中能夠提供一些深入的理論分析，輔以生動形象的圖示和實例，幫助我理解這些復雜的技術。我也希望這本書能夠教會我如何根據不同的應用場景，靈活地選擇和設計稀疏學習模型，從而提升分類和識彆的性能，並進一步挖掘數據的潛在價值。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書的那一刻，我就被它厚重的紙質和精美的排版所吸引。書頁摸起來有種溫潤的質感，油墨的香味也恰到好處。這本書的書名——“稀疏學習、分類與識彆”——直接點齣瞭它所涵蓋的核心領域，這對於我這樣一位希望係統性地學習相關知識的讀者來說，無疑是一份寶貴的禮物。我一直對數據中的“隱藏信息”非常著迷，尤其是在信息爆炸的時代，如何從海量數據中提煉齣有價值的洞察，是一個極具挑戰性的問題。稀疏學習，在我看來，就是解決這一問題的關鍵鑰匙之一。我期待這本書能從理論基礎齣發，循序漸進地介紹稀疏學習的各種方法和模型，比如L1正則化、LASSO、以及其他更先進的稀疏編碼技術。同時，我也對它如何將這些理論應用於實際的分類和識彆任務非常好奇。例如，在生物信息學領域，如何利用稀疏性來識彆基因錶達模式？在金融風控中，又如何通過稀疏模型來檢測欺詐行為？我希望書中不僅能提供理論框架，還能輔以大量的圖錶和數學公式，幫助我更清晰地理解其中的原理。如果能有相關的算法實現和性能分析，那就更完美瞭，這能幫助我更好地將所學知識應用到我的研究項目中。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計非常有吸引力，采用瞭深邃的藍色背景，上麵點綴著一些抽象的幾何圖形，仿佛星辰大海般浩瀚。封麵上“稀疏學習、分類與識彆”這幾個字用一種銀灰色的、略帶金屬質感的字體印刷，顯得既專業又不失藝術感。我一直對人工智能領域，尤其是機器學習的部分非常感興趣，而“稀疏學習”這個概念聽起來就充滿探索的魅力。我常常想象，在處理海量數據時，如何纔能高效地捕捉到那些最本質、最關鍵的信息，而不是被噪音所淹沒。這本書的名字正好觸及瞭我內心深處對這種“化繁為簡”技術的求知欲。我希望它能深入淺齣地介紹稀疏錶示、稀疏模型是如何構建的，以及它們在實際的分類和識彆任務中扮演的角色。例如，在圖像識彆領域，如何利用稀疏性來更準確地捕捉物體的關鍵特徵？在自然語言處理中，文本的稀疏錶示又意味著什麼？我更期待書中能包含一些實際的應用案例，比如在醫學影像分析、人臉識彆、或者推薦係統中，稀疏學習是如何發揮其獨特優勢，解決實際問題的。如果能有相關的算法介紹，甚至是一些僞代碼的展示，那就再好不過瞭。我希望這本書能夠為我打開一扇通往更深層次機器學習理解的大門，讓我能夠更好地把握當前人工智能技術的前沿動態。

評分☆☆☆☆☆

這本書的標題，簡潔而有力，直接點齣瞭其核心主題：“稀疏學習、分類與識彆”。作為一名在數據科學領域摸爬滾打多年的從業者，我深知在現實世界中，很多數據都呈現齣高度的稀疏性，例如文本數據、社交網絡、以及高維度的傳感器數據。如何有效地利用這種稀疏性來構建更魯棒、更具解釋性的模型，一直是我的研究重點。我非常期待這本書能夠深入探討稀疏學習的理論基礎，例如稀疏錶示學習、稀疏優化等，並且能夠提供不同稀疏學習算法的比較和分析。同時，我也對書中將稀疏學習應用於分類和識彆任務的實踐部分充滿期待。我希望書中能夠涵蓋一些前沿的研究成果和應用案例，例如在自然語言處理中的文本分類、在圖像識彆中的物體檢測、以及在推薦係統中的用戶行為預測等。我更關注的是，書中能否提供一些關於如何評估稀疏模型的性能，以及如何根據具體任務選擇閤適的稀疏學習方法的指導。如果書中還能包含一些關於稀疏模型可解釋性的討論，那將是錦上添花，能夠幫助我更好地理解模型的工作機製，並進一步提升模型的可靠性。

評分☆☆☆☆☆

內容很前沿，涵蓋的內容相對全麵，很好！

評分☆☆☆☆☆

很好很好很好！！很好很好很好！！

評分☆☆☆☆☆

物品不錯，下車再來購買，書的內容很豐富

評分☆☆☆☆☆

不錯????

評分☆☆☆☆☆

物超所值可以放心購買哦

評分☆☆☆☆☆

很好很好很好！！很好很好很好！！

評分☆☆☆☆☆

物品不錯，下車再來購買，書的內容很豐富

評分☆☆☆☆☆

想買這本書很久瞭 好好學習一下！

評分☆☆☆☆☆

內容很新，作為一本參考書不錯！！！！！