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内容简介
机器学习是计算机科学和人工智能中重要的
一个研究领域。近年来，机器学习不仅在计算机科学 的众多领域中大显身手，还成为一些交叉学科的重要
支持技术。《机器学习及其应用(2013)》邀请国内外 相关领域的专家撰文，以综述的形式分别介绍机器学
习不同分支及相关领域的研究进展。全书共分8章， 内容分别涉及稀疏话题表示学习、基于向量场的流形
学习和排序、秩极小化、实值多变量维数约简等技术 ，知识挖掘与用户建模、异质人脸图像合成等应用，
以及对多视图在利用未标记数据学习中的效用、面向 高维多视图数据的广义相关分析的探讨。
《机器学习及其应用(2013)》可供高校、科研
院所计算机、自动化及相关专业的师生、科技工作者 和相关企业的工程技术人员阅读参考。本书由张长水 、杨强主编。
目录
Learning Sparse Topical Representations
1 Introduction
2 Related Work
2.1 Probabilistic LDA
2.2 Non-negative Matrix Faetorization
3 Sparse Topical Coding
3.1 A Probabilistic Generative Process
3.2 STC for MAP Estimation
3.3 Optimization with Coordinate Descent
4 Extensions
4.1 Collapsed STC
4.2 Supervised Sparse Topical Coding
5 Experiments
5.1 Sparse Word Code
5.2 Prediction Accuracy
5.3 Time Efficiency
6 Conclusion
References
多视图在利用未标记数据学习中的效用
1 引言
2 多视图在半监督学习中的效用
3 多视图在主动学习中的效用
4 多视图在主动半监督学习中的效用
5 视图分割
6 结束语
参考文献
知识挖掘与用户建模
1 引言
2 技术综述
3 本体知识体系构建
3.1 知识挖掘
3.2 知识加工
3.3 语义计算
3.4 实验结果
3.5 基于本体知识的需求主题体系构建
4 跨产品用户日志挖掘
4.1 技术框架
4.2 跨产品用户数据scssion分割
4.3 跨产品用户数据关注点挖掘
5 用户建模
5.1 用户属性建模
5.2 用户兴趣建模
5.3 用户状态建模
5.4 多维度用户行为分析模型
5.5 用户兴趣模型的地域性关联分析
6 结语
参考文献
异质人脸图像合成
1 引言
2 基于子空间学习的图像合成方法
2.1 基于线性子空间学习的方法
2.2 基于流形学习的方法
3 基于贝叶斯推理的合成方法
3.1 基于嵌入式隐马尔科夫模型的方法
3.2 基于马尔科夫随机场的方法
4 基于人脸幻像思想的合成方法
5 实验结果
6 结束语
参考文献
面向高维多视图数据的广义相关分析
1 引言
1.1 多视图数据
1.2 数据降维的意义与方法
2 基于相关分析的降维方法所面临的问题与解决方案
2.1 忽视多视图数据的监督信息
2.2 要求不同视图间的数据全配对
2.3 现有解决方案
3 我们的研究工作
3.1 半配对局部相关分析
3.2 半监督半配对广义相关分析
3.3 邻域相关分析
4 小结
参考文献
基于向量场的流形学习和排序
1 引言
2 平行向量场和线性函数
2.1 流形上半监督学习问题
2.2 平行向量场和线性函数
2.3 目标函数
3 离散化和优化
3.1 切空间和向量场离散化
3.2 梯度场计算
3.3 平行向量场计算
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