多视角学习理论与算法

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  • 商品名称:多视角学习理论与算法
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作者简介:
  唐静静,中国科学院大学理学博士,现任教于西南财经大学工商管理学院,副教授,博士生导师。
内容简介:
  《多视角学习理论与算法》以已有的多视角学习理论与方法为基础,以多视角学习两原则为指导,以化理论与方法为工具,系统地构建新的理论框架,并在此框架下进行一系列的模型与算法研究,主要内容包括:两视角支持向量机、基于 Coupling 损失的两视角支持向量机、多视角支持向量机、多视角非平行支持向量机以及半监督两视角支持向量机。《多视角学习理论与算法》所提模型丰富和完善多视角学习的理论研究和方法体系,为多视角学习提供新思路和新模型。这些研究具有重要的理论意义与应用价值。《多视角学习理论与算法》研究内容丰富,不仅可作为理工类、管理学等专业对机器学习、数据挖掘等领域感兴趣的高年级本科生、研究生和教师的教材或教学参考书,也可供相关领域的科研人员和对本领域知识有兴趣的读者阅读参考。
目录:
1 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 协同训练
1.2.2 多核学习
1.2.3 子空间学习
1.3 主要研究内容
1.4 组织结构

2 相关概念及算法介绍
2.1 基于特权信息的学习范式
2.1.1 SVM 原始问题
2.1.2 SVM 对偶问题
2.1.3 SVMΔ 原始问题
2.2 非平行支持向量机
2.2.1 线性非平行支持向量机
2.2.2 非线性非平行支持向量机
2.3 拉普拉斯支持向量机

3 两视角支持向量机
3.1 模型及求解算法
3.1.1 原始问题
3.1.2 对偶问题
3.1.3 求解算法
3.1.4 关于模型的讨论
3.2 理论分析
3.2.1 一致性分析
3.2.2 泛化误差界分析
3.2.3 与 SVM_2K的比较
3.3 数值实验
3.3.1 数据准备与实验设置
3.3.2 实验结果及分析
3.3.3 参数敏感性分析
3.4 本章小结

4 基于Coupling损失的两视角支持向量机
4.1 模型及求解算法
4.1.1 原始问题
4.1.2 对偶问题
4.1.3 求解算法
4.2 理论分析
4.3 数值实验
4.3.1 数据准备与实验设置
4.3.2 实验结果及分析
4.3.3 参数敏感性分析
4.3.4 关于Coupling损失的分析
4.4 本章小结

5 多视角支持向量机
5.1 模型及求解算法
5.1.1 原始问题
5.1.2 对偶问题
5.1.3 求解算法
5.2 理论分析
5.2.1 一致性分析
5.2.2 泛化误差界分析
5.2.3 与 PSVM_2V的比较
5.3 数值实验
5.3.1 数据准备与实验设置
5.3.2 两视角实验结果及分析
5.3.3 参数敏感性分析
5.3.4 收敛性分析
5.3.5 多视角实验结果及分析
5.4 本章小结

6 多视角非平行支持向量机
6.1 模型及求解算法
6.1.1 线性模型
6.1.2 非线性模型
6.1.3 求解算法
6.2 理论分析
6.2.1 一致性分析
6.2.2 与SVM_2K 和 MvTSVMs 的比较
6.3 数值实验
6.3.1 数据准备与实验设置
6.3.2 实验结果及分析
6.3.3 参数敏感性分析
6.3.4 收敛性分析
6.4 本章小结

7 半监督两视角支持向量机
7.1 相关工作
7.1.1 多视角半监督学习
7.1.2 多视角拉普拉斯支持向量机
7.2 模型及求解算法
7.2.1 原始问题
7.2.2 对偶问题
7.2.3 求解算法
7.3 理论分析
7.4 数值实验
7.4.1 数据准备与实验设置
7.4.2 人工数据集上的实验结果及分析
7.4.3 真实数据集上的实验结果及分析
7.5 本章小结

8 总结与展望
参考文献
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