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• 005 20210502215000.0

• 010 __ |a 978-7-118-11766-0 |d CNY58.00

• 100 __ |a 20190111d2019 em y0chiy50 ea

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• 102 __ |a CN |b 110000

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• 106 __ |a r

• 200 1_ |a 在线半监督学习理论及方法 |A zai xian ban jian du xue xi li lun ji fang fa |f 冯旸赫 ... [等] 著

• 210 __ |a 北京 |c 国防工业出版社 |d 2019.1

• 215 __ |a x, 173页 |c 图 |d 24cm

• 304 __ |a 题名页题: 冯旸赫, 孙博良, 程光权, 陈超, 黄魁华等著

• 312 __ |a 英文并列题名取自封面

• 320 __ |a 有书目 (第156-169页)

• 330 __ |a 本书从理论分析开始, 描述了在线半监督学习的框架, 对在线流形正则化、在线协同正则化、在线半监督支持向量机和在线多重正则化等新方法、新算法进行了介绍, 最后从工程应用角度进行了案例分析。在章节组织上, 第一章总结了在线半监督学习的研究现状和基本概念。第二章介绍了在线半监督学习的数学框架。第三章主要介绍了在线流形正则化算法, 为了实用目的, 本章还提出了两种缓冲池策略和两种稀疏化方法来减少在线流形正则化算法的时空复杂度。第四章介绍了在线协同正则化算法, 该算法利用不同视图内决策函数的一致性指导学习过程。第五章介绍了在线半监督支持向量机算法, 并通过实验分析了该算法的适用范围和优缺点。第六章以基于流形正则化和协同正则化的多重正则化问题作为切入点, 深入介绍了在线多重正则化近几年的最新研究成果。

• 333 __ |a 半监督学习和在线学习的前沿研究人员、军事人工智能相关方向研究生

• 510 1_ |a Online semi-supervised learning theory and algorithms |z eng

• 606 0_ |a 学习机 |A xue xi ji |x 研究

• 690 __ |a TP368.39 |v 5

• 701 _0 |a 冯旸赫 |A feng yang he |4 著

• 701 _0 |a 孙博良 |A sun bo liang |4 著

• 701 _0 |a 程光权 |A cheng guang quan |4 著

• 801 _0 |a CN |b 湖北三新 |c 20190111

• 905 __ |a GDPTC |d TP368.39/1