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機器學(xué)習(xí)中的樣例選擇

機器學(xué)習(xí)中的樣例選擇

作者：翟俊海 著
出版社：北京大學(xué)出版社出版時間：2024-11-01
開本： 16開 頁數(shù)： 236
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機器學(xué)習(xí)中的樣例選擇 版權(quán)信息

機器學(xué)習(xí)中的樣例選擇 本書特色

本書可作為從事機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘研究科研人員的參考書，也可以作為人工智能、數(shù)據(jù)科學(xué)與技術(shù)、 應(yīng)用數(shù)學(xué)、計算機科學(xué)與技術(shù)等專業(yè)高年級本科生和研究生機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘課程的教學(xué)參考書．

機器學(xué)習(xí)中的樣例選擇 內(nèi)容簡介

隨著數(shù)據(jù)存儲技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和云計算技術(shù)的快速發(fā)展, 數(shù)據(jù)正以前所未有的速度在不斷地增長和積累。在各種實際應(yīng)用中, 需要處理的數(shù)據(jù)量越來越大。 而樣例選擇就是從包括冗余或噪聲的海量數(shù)據(jù)中選擇重要數(shù)據(jù)的技術(shù), 是機器學(xué)習(xí)的重要數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟, 對后續(xù)學(xué)習(xí)算法的訓(xùn)練及性能有很大的影響. 在機器學(xué)習(xí)中, 樣例選擇有兩種場景：一是主動學(xué)習(xí)場景, 二是監(jiān)督學(xué)習(xí)場景. 本書結(jié)合作者及研究團隊近年來關(guān)于樣例選擇的研究成果, 系統(tǒng)介紹了兩種場景下樣例選擇的理論和方法以及兩種場景下樣例選擇之間的區(qū)別與聯(lián)系。另外，本書內(nèi)容涵還蓋了樣例選擇的*新研究進展。

機器學(xué)習(xí)中的樣例選擇 目錄

第1章 機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ) 第2章 主動學(xué)習(xí)中的樣例選擇 第3章 監(jiān)督學(xué)習(xí)中的樣例選擇 第4章 大數(shù)據(jù)樣例選擇 第5章 模糊樣例選擇
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機器學(xué)習(xí)中的樣例選擇 作者簡介

翟俊海，河北大學(xué)教授，博士生導(dǎo)師，河北省機器學(xué)習(xí)與計算智能重點實驗室主任，河北省機器學(xué)習(xí)學(xué)會理事長，河北省高校大數(shù)據(jù)教育聯(lián)盟專家委員會委員，河北大學(xué)學(xué)術(shù)委員會委員。中國人工智能學(xué)會知識工程與分布智能專業(yè)委員會委員、粒計算與知識發(fā)現(xiàn)專業(yè)委員會委員。主要研究方向為大數(shù)據(jù)處理、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)。近5年主持和主研國家和省部級科研項目7項。發(fā)表學(xué)術(shù)論文70余篇，其中SCI檢索17篇，ESI高被引論文2篇。獲河北省自然科學(xué)三等獎1項(排名第2)。

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