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深度學習
機器學習算法建模分析 版權信息
- ISBN：9787118131642
- 條形碼：9787118131642 ; 978-7-118-13164-2
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
機器學習算法建模分析 內容簡介
本書從機器學習的基本概念出發，系統地介紹了各種機器學習算法的原理與應用，幫助讀者深入理解并靈活運用這些算法。書中強調了算法在實際問題中的應用與案例分析，通過完整的解決步驟和結果展示，使讀者能夠充分掌握算法建模的技術。本書涵蓋了監督學習、無監督學習、半監督學習等主要機器學習算法，并結合多種常見應用場景，通過實際實例幫助讀者了解算法的實現效果，提升在實際工作中的應用能力，并積累寶貴的實戰經驗。此外，作者分享了在機器學習領域的獨特見解，為讀者提供了更深層次的理解。
本書不僅適用于從事數據挖掘、文本分類、情感分析、特征選擇和聚類研究等領域的研究人員、工程師和數據分析師，也可以作為學生的參考資料，為他們提供理論與實踐結合的學習資源。
機器學習算法建模分析 目錄
章 機器學習算法研究概述 1.1 垃圾郵件分類算法 1.2 情感分類方法 1.3 噪音數據消除算法 1.4 樸素貝葉斯算法研究 1.5 密度聚類算法研究 1.6 數據集群存儲策略研究 1.7 KNN分類算法研究 1.8 特征選擇算法研究 1.9 半監督混合聚類算法 1.10 本書主要研究內容 第二章 基于主動學習和否定選擇的垃圾郵件分類算法研究 2.1 引言 2.2 ActiveLearning Negative Selection Text Categorization (ALNSTC)基本思想 2.2.1 準備工作 2.2.2 建立用戶興趣集 2.2.3 主動否定學習算法 2.3 實驗結果及分析 2.3.1 數據集 2.3.2 評價標準 2.3.3 準確率和召回率分析 2.3.4 AUC分析 2.3.5 分類耗時分析 2.3.6 用戶標注負擔分析 2.4 本章小結 第三章 基于遷移學習的微博短文本情感分類算法研究 3.1 引言 3.2 基本理論 3.3 新的微博短文本情感分類方法 3.3.1 基本思想 3.3.2 PCAKFS算法 3.3.3 TLSC算法 3.4 實驗驗證及分析 3.4.1 實驗數據集 3.4.2 基準方法 3.5 本章小結 第四章 海量文本分類并行化噪音數據消除算法研究 4.1 引言 4.2 基本理論 4.2.1 主成分分析方法 4.2.2 TFIDF方法 4.2.3 噪音數據 4.3 PrincipalComponent Analysis of Noise Eliminate algorithm (PNE)算法 4.4 實驗及分析 4.4.1 實驗設置 4.4.2 度量標準 4.4.3 數據集 4.4.4 結果分析 4.5 本章小結 第五章 基于PSO的樸素貝葉斯改進算法研究 5.1 引言 5.2 文本預處理 5.2.1 互信息算法的改進 5.2.2 改進的CDMI特征評價函數 5.3 樸素貝葉斯優化算法 5.3.1 PSO優化算法 5.3.2 PSO-NB算法 5.4 實驗及結果分析 5.4.1 互信息參數和粒子群參數的選取 5.4.2 評價指標 5.4.3 PSO-NB算法驗證 5.5 本章小結 第六章 基于MapReduce的密度聚類改進算法研究 6.1 引言 6.2 DBSCAN聚類算法改進 6.2.1 DBSCAN聚類算法 6.2.2 遺傳算法改進方案 6.2.3 GA-DBSCAN算法設計與改進 6.3 基于MapReduce并行GA-DBSCAN 6.3.1 Map過程 6.3.2 Reduce過程 6.4 實驗結果分析總結 6.5 本章小結 第七章 一致性哈希的數據集群存儲優化策略研究 7.1 引言 7.2 一致性哈希數據存儲算法 7.2.1 基本原理 7.2.2 一致性哈希算法描述 7.3 優化策略 7.3.1 數據存儲空間優化調整 7.3.2 數據調整策略 7.3.3 性能分析 7.4 實驗與結果分析 7.5 本章小結 第八章 基于MapReduce編程模型的改進KNN分類算法研究 8.1 引言 8.2 相關知識 8.2.1 KNN分類算法的基本原理 8.2.2 MapReduce框架 8.2.3 屬性約簡方法 8.3 改進KNN算法 8.3.1 基于屬性約簡的KNN分類算法 8.3.2 改進后的KNN 算法的MapReduce并行化 8.4 實驗分析 8.4.1 實驗環境及數據 8.4.2 實驗過程及分析 8.5 本章小結 第九章 一種結合改進CHI和RFFS的特征選擇算法研究 9.1 引言 9.2 傳統CHI特征選擇算法 9.3 改進CHI特征選擇算法 9.3.1 特征詞詞頻與類別相關性分析 9.3.2 TDF-CHI算法 9.4 RFFS算法 9.5 分類模型構建 9.5.1 數據預處理 9.5.2 文本向量化 9.5.3 分類器訓練測試 9.6 實驗與結果分析 9.6.1 實驗數據 9.6.2 數據預處理 9.6.3 分類性能評估 9.7 本章小結 第十章 參數自適應學習的半監督混合聚類算法 10.1 引言 10.2 人工蜂群的聚類 10.3 半監督人工蜂群聚類算法 10.3.1 算法框架 10.3.2 改進的目標函數 10.3.4 聚類算法優化 10.3.5 APL-SSHC算法 10.4 實驗結果與分析 10.4.1 實驗準備工作 10.4.2 算法驗證 10.4.3 參數α自適應優化實驗結果 10.4.4 APL-SSHC算法驗證 10.5 本章小結 參考文獻
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機器學習算法建模分析 作者簡介
邱寧佳，博士，講師，碩士研究生導師。2008年11月加入中國共產黨，2014年6月獲得吉林大學材料加工工程博士學位。2014年9月加入長春理工大學計算機科學技術學院計算機科學與技術系工作。
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