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機器學(xué)習(xí)算法及其應(yīng)用

包郵 機器學(xué)習(xí)算法及其應(yīng)用

作者：吳梅梅
出版社：機械工業(yè)出版社出版時間：2020-07-01
開本： 16開 頁數(shù)： 146
中 圖 價:¥41.0(7.1折) 定價  ¥58.0 登錄后可看到會員價
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機器學(xué)習(xí)算法及其應(yīng)用 版權(quán)信息

機器學(xué)習(xí)算法及其應(yīng)用 內(nèi)容簡介

隨著數(shù)字音樂內(nèi)容的迅速增長以及人們對音樂鑒賞需求的日益提升，音樂信息的分類檢索及個性化推薦受到廣大網(wǎng)民和有關(guān)從業(yè)人員越來越廣泛的關(guān)注,并成為研究及應(yīng)用的新熱點。 本書系統(tǒng)地闡述了機器學(xué)習(xí)中的常用分類與推薦方法,介紹了網(wǎng)絡(luò)音樂自動分類與推薦的理論基礎(chǔ)，重點探討了ＳＶＭ 和ＫＮＮ 分類算法的改進? 以及協(xié)同過濾推薦算法和基于馬爾可夫模型推薦算法的改進，并對改進后的算法應(yīng)用到音樂自動分類和個性化推薦領(lǐng)域進行了探索性研究。 本書展現(xiàn)了機器學(xué)習(xí)常用算法的原理、改進及應(yīng)用案例? 適合機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘及大數(shù)據(jù)等領(lǐng)域的專業(yè)人員閱讀。

機器學(xué)習(xí)算法及其應(yīng)用 目錄

前言
第１章 機器學(xué)習(xí)簡介１
。.１ 機器學(xué)習(xí)的概念１
　１.２ 機器學(xué)習(xí)的發(fā)展２
。.３ 機器學(xué)習(xí)的研究現(xiàn)狀３
１.３.１ 傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)的研究現(xiàn)狀４
１.３.２ 大數(shù)據(jù)環(huán)境下機器學(xué)習(xí)的研究現(xiàn)狀５
　１.４ 機器學(xué)習(xí)的分類５
　。.４.１ 有監(jiān)督學(xué)習(xí)６
　　１.４.２ 無監(jiān)督學(xué)習(xí)７
１.４.３ 半監(jiān)督學(xué)習(xí)８
１.４.４ 強化學(xué)習(xí)９
。.５ 本章小結(jié)１１
第２章 音樂、數(shù)字音樂與網(wǎng)絡(luò)音樂１２
。.１ 音樂的藝術(shù)形式１２
　２.２ 音樂的產(chǎn)生及發(fā)展１４
。.３ 音樂的要素１５
。.４ 音樂的存儲與表示１７
２.４.１ 數(shù)字音樂及其特點１７
２.４.２ 數(shù)字音樂文件的特點和格式１９
。.５ 網(wǎng)絡(luò)音樂的發(fā)展２０
。.６ 網(wǎng)絡(luò)音樂的特征２２
。.７ 本章小結(jié) ２３
第３章 網(wǎng)絡(luò)音樂的分類與推薦基礎(chǔ) ２４
　３.１ 基于內(nèi)容的音樂信息檢索２４
３.１.１ 音高與旋律２５
３.１.２ 音樂節(jié)奏２６
　。.１.３　音樂和聲 ２８
。.２　音樂的分類 ２９
　　３.２.１　按表達方式分類 ３０
　。.２.２　按旋律風格分類 ３１
　　３.２.３　從音樂的歷史角度分類 ３２
　。.２.４　按音樂流派分類 ３６
　３.３　網(wǎng)絡(luò)音樂的自動分類 ４０
。.４　網(wǎng)絡(luò)音樂推薦算法綜述 ４２
　３.５　本章小結(jié) ４４
第４章　機器學(xué)習(xí)中的分類與推薦算法 ４５
。.１　樸素貝葉斯 ４５
。.２　決策樹 ４７
。.３。耄 ５０
。.４　支持向量機 ５１
　４.５　人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ５３
。.６　基于內(nèi)容的推薦 ５７
。.７　協(xié)同過濾推薦 ６０
　４.８　基于馬爾可夫模型的推薦 ６２
。.９　混合推薦６４
　４.１０　推薦算法評價 ６４
。.１１　本章小結(jié) ６６
第５章　基于支持向量機的音樂流派分類 ６7
。.１　音樂的數(shù)字描述 ６８
。.２　特征提取 ７０
　。.２.１　數(shù)據(jù)預(yù)處理 ７１
　　５.２.２　聲學(xué)特征量 ７２
。.３　特征選擇７７
　。.３.１。遥澹欤椋澹妫疲罚
５.３.２　順序前進法７９
５.３.３。遥澹欤椋澹妫婆cＳＦＳ相結(jié)合的特征選擇算法80
　５.４　ＳＶＭ分類器８１
５.４.１　線性可分支持向量機８２
５.４.２　線性支持向量機８３
５.４.３　非線性支持向量機８５
５.４.４　數(shù)值求解８７
５.４.５　ＲｅｌｉｅｆＦ-ＳＦＳＳＶＭ分類實現(xiàn)８８
。.５　實驗結(jié)果與分析８８
　。.５.１　實驗工具８８
　　５.５.２　數(shù)據(jù)集８９
　　５.５.３　評價標準及驗證方法８９
　。.５.４　實驗方法８９
　。.５.５　實驗結(jié)果及分析９０
　５.６　可擴展性分析９４
　５.７　本章小結(jié)９５
第６章　基于ｋ-近鄰的音樂流派自動推薦分類９６
。.１　ｋ-近鄰算法的理論基礎(chǔ)９６
　　６.１.１。-近鄰算法９６
６.１.２　ｋ-近鄰算法模型９７
　６.２　算法的實現(xiàn)步驟及復(fù)雜度分析９９
　６.３　ＤＷ-ＫＮＮ算法９９
６.３.１。耍危嗡惴ǖ母倪M１００
６.３.２　二次加權(quán)ＫＮＮ (ＤＷ-ＫＮＮ)分類算法１０２
。.４　實驗結(jié)果與分析１０３
　。.４.１　實驗方法１０３
　。.４.２　實驗結(jié)果及分析１０４
。.５　可擴展性分析１０７
。.６。遥澹欤椋澹妫-ＳＦＳＳＶＭ與ＤＷ-ＫＮＮ的對比１０8
。.７　本章小結(jié)１０８
第７章　基于社交網(wǎng)絡(luò)與協(xié)同過濾的音樂推薦１１０
　７.１　協(xié)同過濾推薦算法１１０
　。.１.１　基于用戶的協(xié)同過濾推薦算法１１１
　　７.１.２　基于項目的協(xié)同過濾推薦算法１１１
　。.１.３　基于用戶與基于項目的協(xié)同過濾推薦算法比較１１２
　。.１.４　協(xié)同過濾中存在的問題１１３
　７.２。樱椋恚遥幔睿胨惴ǎ保保
　　７.２.１。樱椋恚遥幔睿胨惴ㄋ枷耄保保 　　
　。.２.２　ＳｉｍＲａｎｋ算法流程１１５ 　
７.３　社交網(wǎng)絡(luò)的形成機制與表示方法１１６ 　　
７.４　構(gòu)建用戶的信任集合進行推薦１１６
７.５　實驗結(jié)果及分析１１８ 　
　。.５.１　數(shù)據(jù)獲取和數(shù)據(jù)集１１８ 　　
　　７.５.２　評價指標１１９ 　
　。.５.３　實驗結(jié)果分析１２０ 　
７.６　本章小結(jié)１２１ 　
第８章　基于用戶即時興趣的音樂推薦９６
。.１　相關(guān)研究１２２
　８.２　馬爾可夫模型理論基礎(chǔ)１２３
。.３　基于用戶即時行為的改進一階馬爾可夫音樂推薦模型１２４
　。.３.１　問題描述１２４
　　８.３.２　指數(shù)衰減１２５
　。福常场≈笖(shù)衰減的馬爾可夫模型１２５
　　８.３.４　協(xié)同過濾的一階馬爾可夫推薦１２６
。.４　實驗結(jié)果與分析１２９
。.５　可擴展性分析１３１
。.６　本章小結(jié)１３１
附錄１３２
　附錄Ａ　ＲｅｌｉｅｆＦ-ＳＦＳＳＶＭ分類參考代碼１３２
　附錄Ｂ。模-ＫＮＮ算法參考代碼１３４
　附錄Ｃ　各分類算法的比較參考代碼１４０
參考文獻 １４５
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機器學(xué)習(xí)算法及其應(yīng)用 作者簡介

吳梅梅（1980—），工學(xué)博士，中國傳媒大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)與智能媒體學(xué)院副教授，碩士生導(dǎo)師。長期致力于大數(shù)據(jù)分析、機器學(xué)習(xí)算法及網(wǎng)絡(luò)新媒體技術(shù)研究。近年來主持并參與了多項和省部級研究課題，發(fā)表過多篇SCI、EI論文，并擁有多項發(fā)明專利。

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