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  • 正版新书]演化学习:理论与算法进展周志华俞扬钱超978711555803
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    • 作者: 周志华俞扬钱超著 | 周志华俞扬钱超编 | 周志华俞扬钱超译 | 周志华俞扬钱超绘
    • 出版社: 人民邮电出版社
    • 出版时间:2021-06-01
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    • 作者: 周志华俞扬钱超著| 周志华俞扬钱超编| 周志华俞扬钱超译| 周志华俞扬钱超绘
    • 出版社:人民邮电出版社
    • 出版时间:2021-06-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 字数:445千字
    • 页数:313
    • 开本:16开
    • ISBN:9787115558039
    • 版权提供:人民邮电出版社
  • 作者: 周志华俞扬钱超
  • 著: 周志华俞扬钱超
  • 装帧: 平装
  • 印次: 1
  • 定价: 99.8
  • ISBN: 9787115558039
  • 出版社: 人民邮电出版社
  • 开本: 16开
  • 印刷时间: 暂无
  • 语种: 暂无
  • 出版时间: 2021-06-01
  • 页数: 313
  • 外部编号: 五三B118828
  • 版次: 1
  • 成品尺寸: 暂无


  • 主要符号表

    部分 绪论与预备知识

    章 绪论

    1.1 机器学习

    1.2 演化学习

    1.3 多目标优化

    1.4 本书组织

    第2章 预备知识

    2.1 演化算法

    2.2 伪布尔函数

    2.3 运行时间复杂度

    2.4 马尔可夫链建模

    2.5 分析工具

    第二部分 分析方法

    第3章 运行时间分析:收敛分析法

    3.1 收敛分析框架

    3.2 收敛分析应用例释

    3.3 小结

    第4章 运行时间分析:调换分析法

    4.1 调换分析框架

    4.2 调换分析应用例释

    4.3 小结

    第5章 运行时间分析方法的比较

    5.1 分析方法的形式化

    5.2 调换分析与适应层分析

    5.3 调换分析与漂移分析

    5.4 调换分析与收敛分析

    5.5 分析方法综论

    5.6 小结

    第6章 近似分析

    6.1 SEIP框架

    6.2 SEIP应用例释

    6.3 小结

    第三部分 理论透视

    第7章 边界问题

    7.1 边界问题辨识

    7.2 案例分析

    7.3 小结

    第8章 交叉算子

    8.1 交叉与变异

    8.2 采用交叉算子的多目标演化算法

    8.3 案例分析

    8.4 实验验证

    8.5 小结

    第9章 解的表示

    9.1 遗传编程之解表示

    9.2 案例分析:优选匹配

    9.3 案例分析:最小生成树

    9.4 实验验证

    9.5 小结

    0章 非精确适应度评估

    10.1 带噪优化

    10.2 带噪适应度的影响

    10.3 抗噪:阈值选择

    10.4 抗噪:抽样

    10.5 实验验证

    10.6 小结

    1章 种群

    11.1 种群的影响

    11.2 种群对噪声的鲁棒性

    11.3 小结

    2章 约束优化

    12.1 不可行解的影响

    12.2 帕累托优化的效用

    12.3 小结

    第四部分 学习算法

    3章 选择性集成

    13.1 选择性集成

    13.2 POSE算法

    13.3 理论分析

    13.4 实验测试

    13.5 小结

    4章 子集选择

    14.1 子集选择

    14.2 POSS算法

    14.3 理论分析

    14.4 实验测试

    14.5 小结

    5章 子集选择:次模优选化

    15.1 单调k次模函数优选化

    15.2 POkSM算法

    15.3 理论分析

    15.4 实验测试

    15.5 小结

    6章 子集选择:比率最小化

    16.1 单调次模函数的比率最小化

    16.2 PORM算法

    16.3 理论分析

    16.4 实验测试

    16.5 小结

    7章 子集选择:噪声

    17.1 带噪子集选择

    17.2 PONSS算法

    17.3 理论分析

    17.4 实验测试

    17.5 小结

    8章 子集选择:加速

    18.1 PPOSS算法

    18.2 理论分析

    18.3 实验测试

    18.4 小结

    附录A:证明

    参考文献

    机器学习知名学者周志华教授新作;
    中国高校知名人工智能研究团队20年攻关的新理论成果;
    给强大的演化算法找到“所以然”的理论支撑,指导机器学习优化问题的进一步发展;
    关键定理详细证明过程以附录形式给出,以供有余力的读者深挖。

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