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基於複雜網路的機器學習方法/智能科學與技術叢書

作者：(巴西)迪亞戈·克里斯蒂亞諾·席爾瓦//趙亮|譯者:李澤荃//楊曌//陳欣
出版社：機械工業
ISBN：9787111611493

出版日期：2018/11/01
裝幀：平裝
頁數：246

人民幣：RMB 79 元售價：元

內容大鋼

迪亞戈·克里斯蒂亞諾·席爾瓦、趙亮著的《基於複雜網路的機器學習方法/智能科學與技術叢書》將機器學習和複雜網路這兩個重要的研究方向結合起來，不僅包括必備的基礎知識，還涵蓋新近的研究成果。書中首先介紹機器學習和複雜網路的基本概念，然後描述基於網路的機器學習技術，最後對監督學習、無監督學習和半監督學習方法的案例進行詳細分析。
本書通過大量例子和圖示來幫助讀者理解各類方法的主要思路和實現細節，並列出了可供深入研究的參考文獻，適合該領域的研究人員、技術人員和學生閱讀參考。

作者介紹

(巴西)迪亞戈·克里斯蒂亞諾·席爾瓦//趙亮|譯者:李澤荃//楊曌//陳欣

譯者序
前言
作者簡介
符號列表
第1章  概述
  1.1  背景
  1.2  本書主要內容
  1.3  本書結構
  參考文獻
第2章  複雜網路
  2.1  圖論簡介
    2.1.1  圖的定義
    2.1.2  圖的連通性
    2.1.3  路徑和環路
    2.1.4  子圖
    2.1.5  樹和森林
    2.1.6  圖的矩陣表示
  2.2  網路演化模型
    2.2.1  隨機網路
    2.2.2  小世界網路
    2.2.3  無標度網路
    2.2.4  隨機聚類網路
    2.2.5  核心邊緣網路
  2.3  複雜網路的統計描述
    2.3.1  度和度相關性
    2.3.2  距離和路徑
    2.3.3  網路結構
    2.3.4  網路中心性
    2.3.5  複雜網路度量方法的分類
  2.4  複雜網路上的動力學過程
    2.4.1  隨機遊走
    2.4.2  惰性隨機遊走
    2.4.3  自避行走
    2.4.4  遊客漫步
    2.4.5  流行病傳播
  2.5  本章小結
  參考文獻
第3章  機器學習
  3.1  引言
  3.2  監督學習
    3.2.1  數學表達式和基本假設
    3.2.2  主要演算法
  3.3  無監督學習
    3.3.1  數學表達式和基本假設
    3.3.2  主要演算法
  3.4  半監督學習
    3.4.1  研究目的
    3.4.2  數學表達式和基本假設
    3.4.3  主要演算法
  3.5  基於網路的機器學習方法概述

  3.6  本章小結
  參考文獻
第4章  網路構建技術
  4.1  引言
  4.2  相似性與相異性
    4.2.1  定義
    4.2.2  基於向量形式的相似性函數實例
  4.3  向量數據的網路轉化
    4.3.1  k-近鄰和?-半徑網路
    4.3.2  k-近鄰和?-半徑組合的網路構建技術
  ……
第5章  基於網路的監督學習
第6章  基於網路的無監督學習
第7章  基於網路的半監督學習
第8章  基於網路的監督學習專題研究：高級數據分類
第9章  基於網路的無監督學習專題研究：隨機競爭學習
第10章  基於網路的半監督學習專題研究：隨機競爭合作學習

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