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机器学习的PAC-Bayes理论评价及应用

机器学习的PAC-Bayes理论评价及应用

作者:汤莉 著

出版社:西安电子科技大学出版社

出版时间:2019-09-01

ISBN:9787560652917

定价:¥45.00

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内容简介
  本书由基础理论和应用实践两大部分组成,书中分析了计算学习理论及PAC可学习框架,剖析了PACBayes理论的内涵,并在阐述统计学习理论和支持向量机基本原理的基础上,论述了PACBayes边界应用于支持向量机算法的相关推论。 \n书中讨论了结合再生核希尔伯特空间和马尔科夫链蒙特卡洛方法,实现PACBayes边界的计算。 \n同时,介绍了目前各种机器学习算法上的PACBayes泛化误差边界,以及PACBayes理论在机器学习中的各种应用。 \n最后,将机器学习算法与PACBayes理论运用于Web文档评价、蛋白质预测、空气质量预测、京津冀一体化研究、高校科研人才评价、中国货币供应量等研究实例中。 \n本书具有较强的理论性和系统性,对重要的理论和方法进行了分析;同时具有较强的逻辑性,突出重点,条理清晰,由浅入深,从理论到实践。本书剖析了算法实现,给出了实验设计与结果,具有较强的实践特色。 \n本书可以作为计算机、信息科学等相关专业高年级本科生和研究生的参考书或教材,也可以作为教师、科研人员和相关培训机构的参考书。 \n本书定位于希望快速学习机器学习,人工智能,模式识别,计算学习理论的初、中级用户和自学者。 \n同时,本书对于机器学习、人工智能、模式识别等领域的研发人员也具有很好的参考价值。 \n\n
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