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书       名 :
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出版时间 :
无库存
机器学习:贝叶斯和优化方法(原书第2版)
0.00     定价 ¥ 279.00
德清县图书馆
  • ISBN:
    9787111692577
  • 作      者:
    [希]西格尔斯·西奥多里蒂斯(Sergios,Theodoridis)
  • 译      者:
    王刚,李忠伟,任明明,等
  • 出 版 社 :
    机械工业出版社
  • 出版日期:
    2022-01-01
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作者简介
  西格尔斯·西奥多里蒂斯(Sergios Theodoridis),雅典大学荣休教授,曾任香港中文大学(深圳)教授,研究兴趣包括机器学习、模式识别和信号处理等。他是IEEE Fellow、IET Fellow、EURASIP Fellow,曾任IEEE信号处理协会副主席、EURASIP主席以及IEEE Transactions on Signal Processing主编。曾获2017年EURASIP Athanasios Papoulis奖,2014年IEEE Signal Processing Magazihe论文奖,以及2014年EURASIP价值服务奖等。此外,他还是经典著作《模式识别》的首作者。
  
  王刚,南开大学计算机学院和网络空间安全学院教授、博士生导师。研究兴趣包括海量信息存储、并行与分布式计算、搜索引擎等,在分布式存储系统可靠性技术、云存储用户数据隐私保护、搜索引擎性能优化等方向取得一系列重要成果。
  
  李忠伟,南开大学计算机学院和网络空间安全学院副教授、硕士生导师。研究兴趣包括分布式存储、数据治理、人工智能伦理等,在分布式存储系统可靠性技术、软件工程等方向取得一系列研究成果。
  
  任明明,南开大学计算机学院和网络空间安全学院副教授。研究兴趣包括并行计算及应用、搜索引擎、应用与计算数学等,在生物信息学中的系统发育计算、搜索引擎中的GPU优化、偏微分方程数值求解等方向取得一系列研究成果。
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目录
译者序
前言
致谢
作者简介
符号说明

第1章 引言
1.1 历史背景
1.2 人工智能与机器学习
1.3 算法能学习数据中隐藏的东西
1.4 机器学习典型应用
1.4.1 语音识别
1.4.2 计算机视觉
1.4.3 多模态数据
1.4.4 自然语言处理
1.4.5 机器人
1.4.6 自动驾驶
1.4.7 未来的挑战
1.5 机器学习的主要方向
1.5.1 监督学习
1.6 无监督和半监督学习
1.7 本书结构和路线图
参考文献

第2章 概率和随机过程
2.1 引言
2.2 概率和随机变量
2.2.1 概率
2.2.2 离散随机变量
2.2.3 连续随机变量
2.2.4 均值和方差
2.2.5 随机变量变换
2.3 分布示例
2.3.1 离散变量
2.3.2 连续变量
2.4 随机过程
2.4.1 一阶和二阶统计量
2.4.2 平稳性和遍历性
2.4.3 功率谱密度
2.4.4 自回归模型
2.5 信息论
2.5.1 离散随机变量
2.5.2 连续随机变量
2.6 随机收敛
2.6.1 处处收敛
2.6.2 几乎处处收敛
2.6.3 均方意义下的收敛
2.6.4 依概率收敛
2.6.5 依分布收敛
习题
参考文献

第3章 参数化建模学习:概念和方向
3.1 引言
3.2 参数估计:确定性观点
3.3 线性回归
3.4 分类
3.4.1 生成和判别学习
3.5 有偏估计与无偏估计
3.5.1 选择有偏还是无偏估计
3.6 克拉美一罗下界
3.7 充分统计量
3.8 正则化
3.8.1 逆问题:病态和过拟合
3.9 偏差一方差困境
3.9.1 均方误差估计
3.9.2 偏差一方差权衡
3.10 最大似然法
3.10.1 线性回归:非白高斯噪声实例
3.11 贝叶斯推断
3.11.1 最大后验概率估计方法
3.12 维数灾难
3.13 验证
3.13.1 交叉验证
3.14 期望损失函数和经验风险函数
3.14.1 可学习性
3.15 非参数建模和非参数估计
习题
参考文献

第4章 均方误差线性估计
4.1 引言
4.2 均方误差线性估计:正规方程
4.2.1 代价函数曲面
4.3 几何观点:正交性条件
4.4 扩展到复值变量
4.4.1 宽线性复值估计
4.4.2 复值变量优化:沃廷格微积分
4.5 线性滤波
4.6 均方误差线性滤波:频率域观点
4.6.1 反卷积:图像去模糊
4.7 一些典型应用
4.7.1 干扰抵消
4.7.2 系统辨识
4.7.3 反卷积:信道均衡
4.8 算法方面:莱文森算法和格一梯算法
4.8.1 前向后向均方误差最优预测
4.8.2 格一梯方案
4.9 线性模型均方误差估计
4.9.1 高斯一马尔可夫定理
4.9.2 约束线性估计:波束成形实例
4.10 时变统计:卡尔曼滤波
习题
参考文献
……

第5章 随机梯度下降:LMS算法族
第6章 最小二乘算法族
第7章 分类:经典方法导览
第8章 参数学习:凸分析方法
第9章 稀疏感知学习:概念和理论基础
第10章 稀疏感知学习:算法和应用
第11章 再生核希尔伯特空间中的学习
第12章 贝叶斯学习:推断和EM算法
第13章 贝叶斯学习:近似推断和非参模型
第14章 蒙特卡罗方法
第15章 概率图模型:第一部分
第16章 概率图模型:第二部分
第17章 粒子滤波
第18章 神经网络和深度学习
第19章 降维与潜变量模型

索引
在线章节李忠伟
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