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题名/责任者:

机器学习的PAC-Bayes理论评价及应用/汤莉著

出版发行项:

西安:西安电子科技大学出版社,2019.1

ISBN及定价:

978-7-5606-5291-7/CNY45.00

载体形态项:

214页:图;26cm

并列正题名:

PAC-Bayes theory evaluation and application of machine learning

个人责任者:

汤莉 著

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP181

相关题名附注:

英文并列题名取自封面

书目附注:

有书目 (第196-214页)

提要文摘附注:

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。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。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。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。

使用对象附注:

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。本书定位于希望快速学习机器学习, 人工智能, 模式识, 计算学习理论的初、中级用户和自学者。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

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