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『簡體書』主动采样与标注估计技术研究及应用

書城自編碼： 3051589
分類：簡體書→大陸圖書→工業技術→一般工业技术
作者： 吴伟宁
國際書號(ISBN)： 9787030533241
出版社： 科学出版社
出版日期： 2017-06-01
版次： 31

書度/開本： 128开 釘裝： 平装

售價：HK$ 69.6

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內容簡介：
主动学习的理论及其应用是机器学习研究领域中一个富有生命力和备受关注的研究分支，现已成为解决实际问题的重要方法之一。
《主动采样与标注估计技术研究及应用》集中介绍主动学习方法中的一些典型的样本选择方法和标注估计策略，并给出主动学习在应用中的统一框架。
《主动采样与标注估计技术研究及应用》通过研究大量丰富的文献资料和科研成果，回顾主动学习的过去，分析主动学习的研究现状，继而对主动学习的未来进行充分展望。
《主动采样与标注估计技术研究及应用》可供高等院校计算机、自动化、电子工程等专业的高年级本科生、研究生、教师及相关领域的研究人员与工程技术人员参考。
目錄：
第1章 绪论
1．1 主动学习的背景
1．2 主动学习的技术特点
1．3 主动学习的研究现状
1．3．1 主动学习过程
1．3．2 主动学习分类
1．3．3 主动学习的理论分析
1．4 主动样本选择方法概述
1．4．1 基于不确定性的样本选择方法
1．4．2 基于版本空间缩减的样本选择方法
1．4．3 基于误差缩减的样本选择方法
1．5 本书主要内容安排
第2章 加权样本选择
2．1 方法的提出
2．2 研究动态
2．3 最小化风险期望误差
2．3．1 基本模型
2．3．2 算法步骤
2．3．3 算法分析
2．4 实验与讨论
第3章 分布优化样本选择
3．1 问题的提出
3．2 样本选择过程
3．3 图像分类应用
第4章 主动标注估计
4．1 代价一增益模型
4．2 标注估计技术
4．3 多标注者环境下主动标注估计技术
4．3．1 基本框架
4．3．2 参数估计
4．3．3 学习算法设计步骤
4．4 仿真研究
4．4．1 基本设置
4．4．2 性能比较
第5章 快速样本选择方法
5．1 样本选择效率
5．2 基于margin的样本选择
5．3 基于Hash数据结构的样本选择方法
5．3．1 近似距离
5．3．2 权重选择
5．4 图像检索应用
参考文献
彩图
內容試閱：
机器学习是人工智能领域的一个重要分支。近年来，随着互联网技术和数据存储技术的迅速发展，利用机器学习算法从所收集的数据中获取其隐藏的知识，并利用这些知识改善程序在实际任务中的性能，成为备受关注的方向之一。目前，随着所收集数据规模的日趋增大，半监督学习和主动学习等技术侧重于同时利用标注数据和未标注数据来进行知识发现，这一做法在实际任务中得到了广泛的使用。与仅利用标注数据的学习方法相比，这类技术试图利用未标注数据来辅助学习过程，其中，主动学习技术从模拟人类自身的学习行为出发，从大量未标注数据中选择最有帮助的部分样本加入学习过程，充分利用有限的人类标注者经验来改善学习系统自身性能，
本书主要总结了主动学习近年来的主要工作，包括主动学习的理论工作及其在实际任务中的应用，涵盖了国内外关于主动学习许多具有代表性的最新研究成果；详细介绍了主动学习近年来涌现出的理论和应用方面的现有工作，并从代价的角度给出了主动学习的基本工作框架；根据所收集数据条件的不同，从样本选择和添加标注两个方面，介绍了主动学习在实际任务中的策略，包括如何从噪声数据中选取样本和添加标注信息，以及如何在大规模数据中降低学习的时间花销等。全书内容丰富，注重理论与实际的结合，着重介绍了噪声和大规模数据条件下如何选择样本和添加标注，即如何在非实验室理想数据环境下降低主动学习过程中的标注代价和时间花销。全书分为5章：第1章绪论，主要介绍了主动学习的基本思想、研究现状等；第2章重点阐述了主动学习中的加权样本选择方法；第3章阐述了基于分布优化的主动样本选择过程；第4章介绍了多个标注者同时提供标注信息的条件下如何为所选择的样本添加正确标注；第5章介绍了如何在大规模数据条件下快速选择样本，降低学习过程中的时间花销。

 

 

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